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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
      U

      University of Colorado System

      Science des données cliniques

      Compétences que vous acquerrez: Manipulation des données, Gestion des données cliniques, Modélisation des données, Exploration de texte, Éthique des données, Conception de la base de données, Informatique de santé, Modélisation statistique, Modélisation prédictive, Traitement des données, Recherche clinique, Qualité des données, La programmation en R, Bioinformatique, Google Cloud Platform, Modélisation des risques, Extrait, Unité de soins intensifs, Traitement du langage naturel (NLP), Tidyverse (Package R)

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      469 avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Statistiques pour la Science des Données avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Statistiques descriptives, Distribution de probabilité, Analyse de régression, Analyse statistique, Probabilité, Analyse exploratoire des données (AED), Science des données, Tests d'hypothèses statistiques, Statistiques, Analyse des Données, Pandas (paquetage Python), Visualisation de Données, Analyse de corrélation, Jupyter, Matplotlib

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      436 avis

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      Duke University

      Pandas for Data Science

      Compétences que vous acquerrez: Pandas (Python Package), Data Cleansing, Data Manipulation, NumPy, Query Languages, Data Integration, Python Programming, Data Import/Export, Data Analysis, Debugging

      4,3
      évaluation, 4,3 sur 5 étoiles
      ·
      9 avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • C

      Coursera Project Network

      Statistics For Data Science

      Compétences que vous acquerrez: Correlation Analysis, Probability & Statistics, Statistics, Statistical Analysis, Data Analysis, Data Science, Probability Distribution, Descriptive Statistics, Statistical Inference

      3,9
      évaluation, 3,9 sur 5 étoiles
      ·
      33 avis

      Débutant · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      Illinois Tech

      Introduction to Data Science Techniques

      Compétences que vous acquerrez: Time Series Analysis and Forecasting, Statistical Analysis, Machine Learning Algorithms, Data Analysis, Data Visualization, Exploratory Data Analysis, Data Presentation, Data Science, Statistical Programming, Statistical Machine Learning, Statistical Reporting, Statistical Methods, Data Cleansing, Forecasting, Applied Machine Learning, Analytics, R Programming, Machine Learning, Regression Analysis, Statistical Modeling

      Préparer un diplôme

      4,2
      évaluation, 4,2 sur 5 étoiles
      ·
      13 avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • U

      University of London

      Principes Fondamentaux de la Science des Données : Regroupement de K-Means en Python

      Compétences que vous acquerrez: Statistiques descriptives, Probabilités et statistiques, Manipulation des données, NumPy, Algorithmes d'apprentissage automatique, Science des données, Pandas (paquetage Python), Visualisation de Données, Statistiques, Analyse des Données, Apprentissage non supervisé, Programmation en Python, Matplotlib

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      La programmation en R

      Compétences que vous acquerrez: structures de données, Analyse statistique, Importation/exportation de données, Programmation Statistique, Développement du programme, Débogage, Outils de programmation informatique, Optimisation des performances, Analyse des Données, La programmation en R, Simulations

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      22 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Capstone en science des données appliquée

      Compétences que vous acquerrez: Data wrangling, Collecte de données, Plotly, Web scraping, Prise de décision fondée sur les données, Analyse exploratoire des données (AED), Modélisation prédictive, Modélisation statistique, Analyse des Données, Science des données, Présentation des données, Pandas (paquetage Python), Apprentissage automatique

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      7,3 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado Boulder

      La voie express vers la science des données : Programmation Python

      Compétences que vous acquerrez: structures de données, Conception fonctionnelle, Manipulation des données, Programmation informatique, Scripting, Importation/exportation de données, Tracé (graphique), Logiciel de Visualisation de Données, NumPy, Matplotlib, Gestion des paquets et des logiciels, Science des données, Seaborn, Histogramme, Principes de programmation, Visualisation de Données, Programmation en Python, Pandas (paquetage Python), Langages de script

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      285 avis

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

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

      Duke University

      Data Science with R

      Compétences que vous acquerrez: Data Ethics, Version Control, Ggplot2, R Programming, Web Scraping, GitHub, Data Visualization Software, Data Visualization, Statistical Methods, Git (Version Control System), Data Wrangling, Tidyverse (R Package), Data Manipulation, Data Integrity, Data Import/Export, Data Collection, Data Cleansing, Data Quality, Data Presentation, Data Literacy

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      13 avis

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California San Diego

      Big Data

      Compétences que vous acquerrez: Pipelines de données, Évolutivité, Apache Spark, Théorie des graphes, NoSQL, Gestion des données, Analyse de régression, Analyse statistique, Conception de la base de données, Modélisation des données, Traitement des données, Systèmes de gestion de bases de données, Apache Hadoop, Big Data, Data mining, Analyse du réseau, Analyse exploratoire des données (AED), Présentation des données, Intégration de données, Apprentissage automatique appliqué

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      14 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      S'initier à Python

      Compétences que vous acquerrez: structures de données, Programmation orientée objet (POO), Manipulation des données, Scripting, NumPy, Algorithmes, Principes de programmation, Analyse des Données, Programmation en Python, Jupyter, Pandas (paquetage Python)

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      1,6 k avis

      Avancées · Cours · 1 à 3 mois

    1…567…834

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

    • Science des données cliniques: University of Colorado System
    • Statistiques pour la Science des Données avec Python: IBM
    • Pandas for Data Science: Duke University
    • Statistics For Data Science: Coursera Project Network
    • Introduction to Data Science Techniques: Illinois Tech
    • Principes Fondamentaux de la Science des Données : Regroupement de K-Means en Python: University of London
    • La programmation en R: Johns Hopkins University
    • Capstone en science des données appliquée: IBM
    • La voie express vers la science des données : Programmation Python: University of Colorado Boulder
    • Data Science with R: Duke University

    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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