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    • Data Science

    Cours de science des données en ligne

    Découvrez des cours de science des données qui couvrent des compétences comme l'analyse de données, les statistiques, et la modélisation. Préparez-vous à des carrières en Data Science, IT, et Informatique décisionnelle.

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    Explorez le catalogue de cours de science des données

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Modélisation des données, Transformation de données et Serving

      Compétences que vous acquerrez: Pipelines de données, Traitement des données, Données en temps réel, Manipulation des données, Modélisation des données, Apprentissage automatique, Nettoyage des données, Apache Hadoop, Schéma en étoile, Apache Spark, Transformation de données, Traitement du langage naturel (NLP), Entreposage de données, Intégration de données, Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage automatique appliqué, Extrait

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      71 avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Introduction à HTML5

      Compétences que vous acquerrez: Utilisabilité, Feuilles de style en cascade (CSS), Validation des données, Outils de développement web, HyperText Markup Language (HTML), Serveurs web, Règles pour l’accessibilité des contenus Web, Conception et développement de sites web, Hébergement en nuage, Web sémantique

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      28 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      P

      Packt

      70+ JavaScript Challenges - Data Structures and Algorithms

      Compétences que vous acquerrez: Data Structures, Graph Theory, Algorithms, Computational Thinking, Javascript, Debugging, Computer Science, Development Environment, Performance Tuning

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Pennsylvania

      Principes de base de la modélisation quantitative

      Compétences que vous acquerrez: Modélisation d'entreprise, Simulation et logiciels de simulation, Gestion des risques, Modélisation mathématique, Prévisions, Optimisation des processus, Modélisation statistique, Distribution de probabilité, Modèle de Markov, Mathématiques commerciales, Probabilité, Analyse de régression, Modélisation financière, Analyse prédictive, Statistiques

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      9,2 k avis

      Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Introduction aux technologies génomiques

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Science des données, Informatique, Biologie moléculaire, Analyse statistique, Biologie, Bioinformatique, Big Data, Pensée informatique, Principes de programmation, Algorithmes, Génie logiciel

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      4,7 k avis

      Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      S

      SAS

      SAS Programmer

      Compétences que vous acquerrez: Data Manipulation, SAS (Software), Data Access, Data Import/Export, Microsoft Excel, Data Analysis, Data Transformation, Exploratory Data Analysis, Data Validation, Data Synthesis, Statistical Programming, Statistical Analysis, Data Processing, Data Integration, SQL, Data Presentation, Data Cleansing, Descriptive Statistics, Debugging, Program Development

      Préparer un diplôme

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      3,5 k avis

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Mener des recherches UX et tester les premiers concepts

      Compétences que vous acquerrez: Expérience Utilisateur, Prototypage, Utilisabilité, Protection de l'information, Conception centrée sur l'utilisateur, Plan d'expérience, Présentations, Recherche UI/UX, Tests d'utilisabilité, Méthodes de recherche, Compétences en matière d'entretien, Conception de l'expérience utilisateur, Recherche en design, Recherche utilisateur

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      5,9 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Minnesota

      Cycle de développement des logiciels

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des besoins, Principes du Kanban, Scrum (développement de logiciels), Gestion de projet Agile, Logiciel d'ingénierie, Modèles de conception de logiciels, Développement du programme, Méthodologie Agile, Méthodologies allégées, Design Thinking, Sécurité des applications, Méthodologies de développement de logiciels, Assurance qualité des logiciels, Génie logiciel, Développement agile de logiciels, Cycle de vie du développement logiciel, Témoignage de l'utilisateur, Cartographie des processus, Conception de logiciels, Fabrication sans gaspillage

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      9,7 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado Boulder

      Statistical Learning for Data Science

      Compétences que vous acquerrez: Statistical Modeling, Applied Machine Learning, Statistical Machine Learning, Regression Analysis, Statistical Methods, Data Science, Predictive Modeling, Statistical Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Supervised Learning, R Programming, Artificial Neural Networks, Dimensionality Reduction, Unsupervised Learning, Probability & Statistics, Advanced Analytics, Machine Learning Algorithms, Decision Tree Learning, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

      Préparer un diplôme

      4
      évaluation, 4 sur 5 étoiles
      ·
      17 avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • C

      Campus BBVA

      Business Analytics

      Compétences que vous acquerrez: Data Storytelling, Dashboard, Business Analytics, Data Quality, Business Intelligence, Data Analysis, Descriptive Statistics, Data-Driven Decision-Making, Probability & Statistics, Statistical Inference, Big Data, Exploratory Data Analysis, Project Management Life Cycle, Job Analysis

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      28 avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Data Storytelling

      Compétences que vous acquerrez: Data Storytelling, Data Presentation, Data Visualization, Tableau Software, Dashboard, LinkedIn, Storytelling, Professional Networking, Data Visualization Software, Looker (Software), Technical Communication, Power BI, Interviewing Skills

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Réseaux neuronaux convolutifs dans TensorFlow

      Compétences que vous acquerrez: Traitement des données, Réseaux neuronaux artificiels, Tensorflow, Apprentissage supervisé, Deep learning, Analyse d'images, Apprentissage automatique appliqué, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Vision par ordinateur

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      8,2 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    1…434445…834

    En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur data science .

    • Modélisation des données, Transformation de données et Serving: DeepLearning.AI
    • Introduction à HTML5: University of Michigan
    • 70+ JavaScript Challenges - Data Structures and Algorithms: Packt
    • Principes de base de la modélisation quantitative: University of Pennsylvania
    • Introduction aux technologies génomiques: Johns Hopkins University
    • SAS Programmer: SAS
    • Mener des recherches UX et tester les premiers concepts: Google
    • Cycle de développement des logiciels: University of Minnesota
    • Statistical Learning for Data Science: University of Colorado Boulder
    • Business Analytics : Campus BBVA

    Questions fréquentes sur Data Science

    Les personnes qui commencent à apprendre la science des données doivent avoir des connaissances de base en statistiques et en codage. Aucune expérience préalable n'est nécessaire pour commencer, mais l'étudiant doit avoir de solides compétences en informatique et un intérêt pour la collecte, l'interprétation et la présentation de données. ‎

    Les penseurs analytiques qui aiment coder et travailler avec des données sont des candidats de choix pour apprendre la science des données. Les data scientists passent la plupart de leur temps à travailler sur un ordinateur, il est donc important pour l'étudiant d'être à l'aise dans l'apprentissage de différents langages de codage. Les personnes intéressées par l'apprentissage automatique, deep learning, et l'IA sont également bien placées pour apprendre la science des données. Les data scientists doivent avoir de solides compétences en matière de communication et être à l'aise avec le respect des délais. Les équipes de scientifiques des données travaillent souvent sur un seul projet, de sorte que les personnes les plus aptes à apprendre la science des données doivent bien travailler avec leurs collègues et avoir des compétences organisationnelles supérieures. ‎

    Le cheminement de carrière le plus courant pour une personne travaillant dans le domaine de la science des données est un emploi en tant que scientifique des données junior ou associé. Après avoir acquis une certaine expérience professionnelle, le prochain parcours d'un scientifique des données est d'obtenir un diplôme de master ou un doctorat et de devenir un scientifique des données senior ou un ingénieur en apprentissage automatique. Ensuite, vous pouvez obtenir un doctorat et devenir un scientifique de données principal ou un architecte de scientifiques de données. ‎

    Les compétences en science des données peuvent mener à un large éventail d'opportunités de carrière dans divers secteurs, y compris la technologie, les soins de santé, la finance, et plus encore :

    • Scientifique des données
    • Analyste de données
    • Apprentissage automatique
    • Analyste en informatique décisionnelle
    • Analyste quantitatif
    • Ingénieurs de données et administrateurs de bases de données
    • Les professionnels occupant ces fonctions utilisent les compétences en science des données pour extraire des informations des données, soutenir la prise de décision et innover avec de nouveaux algorithmes et modèles prédictifs.

    Découvrez quel rôle en science des données vous convient le mieux en répondant à notre quiz sur les carrières!‎

    Vous cherchez à améliorer les compétences de votre équipe en matière de science des données ? Coursera propose des solutions d'entreprise sur mesure pour les équipes de 5 à 125 employés. Nos offres comprennent des analyses avancées, des parcours d'apprentissage personnalisés et des outils de collaboration. Pour explorer nos options de formation en science des données et effectuer un achat, veuillez consulter notre page Coursera for Teams.‎

    Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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