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    • Data Visualization

    Cours de visualisation des données en ligne

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    Explorez le catalogue de cours de visualisation des données

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D
      A

      Plusieurs enseignants

      DeepLearning.AI Data Engineering

      Compétences que vous acquerrez: Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Storage Technologies, Data Architecture, Data Transformation, Requirements Analysis, Data Processing, Data Warehousing, Query Languages, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Amazon Web Services, Apache Spark, Database Systems, Data Integration, Infrastructure as Code (IaC), Terraform

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

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Stratégie numérique d'IBM et de Darden

      Compétences que vous acquerrez: Grand modèle de langage (LLM), Ingénierie des nuages, Analyse statistique, Analyse des Données, Analyse concurrentielle, Gestion du cycle de vie des produits, Infrastructure en nuage, Réflexion stratégique, Transformation numérique, Architecture de l'informatique en nuage, Technologies de l'entreprise, IA générative, Hébergement en nuage, Plates-formes d'informatique en nuage, Sécurité de l'informatique en nuage, Intelligence artificielle, Stratégie commerciale, Services en nuage, Transformation des entreprises, Big Data

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      Duke University

      Analyse de données avec R

      Compétences que vous acquerrez: Distribution de probabilité, Analyse statistique, Analyse de corrélation, Analyse des Données, Maîtrise des données, Analyse exploratoire des données (AED), Analyse de régression, Probabilités et statistiques, Probabilité, Modélisation statistique, Tests d'hypothèses statistiques, Logiciel d'analyse des données, Logiciel statistique, Statistiques bayésiennes, Statistiques, Méthodes statistiques, Inférence statistique, Échantillonnage (statistiques), La programmation en R, Rapports statistiques

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Utiliser Python pour accéder aux données Web

      Compétences que vous acquerrez: Web scraping, TCP/IP, Capture des données, Importation/exportation de données, Protocoles réseau, Accès aux données, JSON, Services web, Programmation en Python, Interface de programmation d'application (API), Environnement de développement, HyperText Markup Language (HTML), Restful API, EXtensible Markup Language (XML)

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Analyse exploratoire des données pour l'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Science des données, Analyse statistique, Nettoyage des données, Analyse des Données, Transformation de données, Accès aux données, Intelligence artificielle, Probabilités et statistiques, Analyse exploratoire des données (AED), Tests d'hypothèses statistiques, Qualité des données, Manipulation des données, Inférence statistique, Pandas (paquetage Python), Ingénierie des caractéristiques, Jupyter

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Développeur IA IBM

      Compétences que vous acquerrez: Grand modèle de langage (LLM), HTML et CSS, Automatisation, Bootstrap (Framework Front-End), ChatGPT, Intelligence artificielle, Conception de sites web, Réseautage professionnel, Cycle de vie du développement logiciel, Compétences en matière d'entretien, Scrum (développement de logiciels), Architecture logicielle, IA générative, Génie logiciel, Ingénierie de requête, Tests unitaires, Conception de logiciels, Déploiement des applications, Méthodologie Agile, Jupyter

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Technologies clés pour les entreprises

      Compétences que vous acquerrez: Grand modèle de langage (LLM), Ingénierie des nuages, Éthique des données, Science des données, Analyse des Données, Maîtrise des données, Solutions pour l'informatique en nuage, Infrastructure en nuage, Intelligence artificielle, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Big Data, ChatGPT, Architecture de l'informatique en nuage, Sécurité de l'informatique en nuage, IA générative, Hébergement en nuage, Cloud Computing, Data mining, Plates-formes d'informatique en nuage, Services en nuage

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • N

      Northeastern University

      Data Visualization with Python & R for Engineers

      Compétences que vous acquerrez: Data Storytelling, Statistical Visualization, Data-Driven Decision-Making, Data Visualization Software, Data Mining, Exploratory Data Analysis, Data Cleansing, Data Manipulation, Graphing, Big Data, Data Transformation, Programming Principles, Python Programming, Data Structures, Scripting

      Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      La programmation en R

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

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Capstone sur l'analyse avancée des données de Google

      Compétences que vous acquerrez: Prise de décision fondée sur les données, Modélisation prédictive, Analyse statistique, Analyse des Données, Analyse de régression, Compétences en matière d'entretien, Business Analytics, Gestion de portefeuille, Analyse avancée, Visualisation de Données, Apprentissage automatique

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      1,2 k avis

      Avancées · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Analyse exploratoire des données (AED)

      Compétences que vous acquerrez: Analyse statistique, Analyse des Données, Théorie des couleurs, Tracé (graphique), Apprentissage non supervisé, Graphique, Réduction de dimensionnalité, Analyse exploratoire des données (AED), Diagrammes de dispersion, Ggplot2, Logiciel de Visualisation de Données, Histogramme, La programmation en R, Visualisation de Données, Graphiques en boîte

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      6,1 k avis

      Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    • D

      DeepLearning.AI

      L'IA pour tous

      Compétences que vous acquerrez: Opportunités de marché, Apprentissage automatique, Deep learning, Science des données, Éthique des données, Réseaux neuronaux artificiels, Évaluation des besoins, Réflexion stratégique, Intelligence artificielle, Éthique des affaires, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Renforcement de l'esprit d'équipe, Gestion de l'ingénierie

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    1…121314…603

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

    • DeepLearning.AI Data Engineering: DeepLearning.AI
    • Stratégie numérique d'IBM et de Darden: IBM
    • Analyse de données avec R: Duke University
    • Utiliser Python pour accéder aux données Web: University of Michigan
    • Analyse exploratoire des données pour l'apprentissage automatique: IBM
    • Développeur IA IBM: IBM
    • Technologies clés pour les entreprises: IBM
    • Data Visualization with Python & R for Engineers: Northeastern University
    • La programmation en R: Johns Hopkins University
    • Capstone sur l'analyse avancée des données de Google: Google

    Questions fréquentes sur Visualisation de données

    La visualisation de données, parfois appelée visualisation d'informations, est la représentation d'ensembles de données par des moyens graphiques tels que des diagrammes, des cartes, des interfaces d'analyse visuelle comme le tableau de bord, et des visualisations interactives. Une image vaut mille mots - ou mille lignes d'une feuille de calcul - et la capacité à transmettre les relations clés au sein d'ensembles de données complexes et les enseignements tirés de l'analyse des données d'une manière visuellement convaincante est d'une importance cruciale pour donner un sens à notre monde.

    Si les visualisations de données peuvent être aussi simples qu'un graphique à barres créé dans Microsoft Excel, la complexité, la taille et la rapidité des ensembles de données à l'ère du big data exigent souvent des approches plus puissantes. Des programmes spécialisés tels que Tableau Software et la bibliothèque JavaScript D3.js sont largement utilisés dans le monde des affaires pour créer des visualisations de données dynamiques, qui peuvent même intégrer des flux de données en temps réel. Pour les tâches particulièrement complexes, un logiciel de virtualisation des données peut également être utilisé comme logiciel intermédiaire pour intégrer plusieurs sources et types de données dans un format adapté à l'utilisation de ces programmes de visualisation. ‎

    La capacité à créer des visualisations de données est de plus en plus attendue dans un grand nombre d'emplois, ce qui rend ces compétences très précieuses et transférables. Que vous soyez analyste financier dans un fonds spéculatif affichant un tableau de bord en temps réel du risque de portefeuille ou journaliste spécialisé dans les données créant une carte de visualisation interactive de la propagation du Covid-19, des visualisations de données convaincantes peuvent accroître l'impact de votre travail et vous donner une longueur d'avance dans votre carrière.

    Les analystes de gestion sont particulièrement sensibles à la valeur des bonnes visualisations de données. Ces consultants doivent faire des recommandations convaincantes de changements organisationnels à des cadres supérieurs et à des dirigeants très occupés, et des graphiques puissants peuvent s'avérer essentiels pour présenter ces arguments de manière efficace. Selon le Bureau of Labor Statistics, les analystes de gestion gagnaient un salaire annuel médian de 85 260 dollars en 2019, et ces emplois devraient connaître une croissance beaucoup plus rapide que la moyenne, car de plus en plus d'entreprises recherchent des conseils pour naviguer dans le monde des affaires en évolution rapide d'aujourd'hui. ‎

    Oui ! Coursera vous permet de vous former à distance à la visualisation de données et à des sujets connexes grâce à des cours et à des spécialisations dispensés par des écoles de premier plan telles que l'Université de New York, l'Université de Californie, Davis et l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign. Vous pouvez également suivre des cours dispensés par des leaders de l'industrie tels qu'IBM et PwC, l'une des principales sociétés de conseil en gestion au monde. L'apprentissage en ligne avec Coursera est particulièrement adapté aux professionnels en milieu de carrière qui cherchent à ajouter des capacités de visualisation de données à leur ensemble de compétences, car vous pouvez effectuer un travail en cours sur un planning d'évaluation formative qui s'intègre dans votre vie professionnelle actuelle. ‎

    Les mathématiques, Excel et une certaine expérience du codage sont quelques-unes des compétences que vous pourriez vouloir acquérir avant d'apprendre la visualisation de données. Plus précisément, l'apprentissage de langages de programmation populaires tels que R et Python peut s'avérer utile pour analyser les données que vous souhaitez présenter dans un format visuel. De solides compétences en analyse des données sont généralement essentielles, car vous devez être en mesure d'interpréter les données avec précision afin d'éviter d'induire en erreur les personnes qui consultent le produit final. Outre les compétences technologiques, vous pouvez mettre à profit d'autres compétences dans un rôle de visualisation de données, telles que la résolution de problèmes, les compétences artistiques et les compétences en matière de communication. ‎

    La personne idéale pour occuper un poste dans le domaine de la visualisation des données possède une combinaison de compétences technologiques, commerciales et de communication. Ils savent généralement comment collecter, analyser et interpréter des données rapidement et avec précision en utilisant des langages de programmation tels que R, Python et JavaScript et des outils tels que Tableau, PowerBI ou Microsoft Excel. Les personnes dotées de solides compétences en matière de communication ont également tendance à bien travailler dans ce domaine. Il est utile de pouvoir écouter les besoins du client et de créer un outil de visualisation des données qui représente fidèlement les données d'une manière compréhensible pour le public. ‎

    Si vous êtes à l'aise avec de grandes quantités de données et que vous avez à cœur de faire en sorte que les gens comprennent les données disponibles sur un projet, un programme ou une préoccupation, l'apprentissage de la visualisation des données peut être un bon choix pour vous. Vous aurez probablement l'occasion d'aider les autres en partageant des données importantes dans un format visuellement attrayant et facile à interpréter. L'apprentissage de la visualisation de données peut enrichir votre site SkillSet si vous avez déjà étudié ou travaillé en tant que graphiste ou analyste de données. Vous pouvez choisir d'apprendre un langage de programmation afin de développer votre propre entrepôt de données ou un autre outil de visualisation pour présenter les données que vous analysez, ou vous pouvez décider d'explorer la variété des méthodes utilisées pour créer des affichages visuels de données. ‎

    Si vous recherchez les meilleurs cours gratuits de visualisation de données disponibles, essayez Audit l'un de ces cours : Spécialisation en visualisation de données, Spécialisation en analyse et visualisation de données Excel, Cours sur les fondements de la visualisation de données, Spécialisation en visualisation de données et tableaux de bord avec R ou Spécialisation en analyse des données et fondements de la visualisation. Dans la version Audit, vous pouvez évaluer la majeure partie du matériel, mais vous ne pourrez pas soumettre de travaux ni recevoir de notes ou de certificats pour votre travail, à moins que vous ne procédiez à une mise à niveau. ‎

    Pour ceux qui souhaitent s'initier à la visualisation de données, le cours Data Visualization with Tableau offre un aperçu précieux de sujets tels que les pratiques, les théories et les outils utilisés dans la visualisation de données. En outre, la spécialisation Analyse des données et fondements de la visualisation couvre les principes fondamentaux de la visualisation des données. Pour ceux qui souhaitent apprendre la programmation R pour les méthodes de visualisation de données, la spécialisation Visualisation de données et tableaux de bord avec R est une excellente option. Ceux qui recherchent la visualisation de données avec Python peuvent s'inscrire à Python for Data Visualization et à Tableau, Data Visualization with Tableau, qui propose une introduction à l'analyse et à la visualisation de données. ‎

    Pour ceux qui cherchent à exceller dans la visualisation avancée des données, Coursera propose une gamme étendue de cours. Il s'agit notamment des cours Excel, Data Visualization & Analytics Spécialisation, Fundamentals of Data Visualization, Python for Data Visualization, Excel for Data Visualization, et Data Visualization Project. ‎

    Les cours de visualisation de données en ligne offrent un moyen pratique et formatif d'améliorer vos connaissances ou d'acquérir de nouvelles compétences en visualisation de données. Choisissez parmi une large gamme de cours de visualisation de données proposés par les meilleures universités et les leaders de l'industrie, adaptés à différents niveaux de compétences. ‎

    L'ensemble du catalogue de cours de Coursera est offert aux clients d'entreprise sans aucune restriction. Le choix du meilleur cours de visualisation de données dépend des besoins et des niveaux de compétence de vos employés. Tirez parti de notre tableau de bord des compétences pour comprendre les lacunes en matière de compétences et déterminer le cours le plus approprié pour améliorer efficacement les compétences de votre personnel. En savoir plus sur Coursera pour les affaires ‎

    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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