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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
      M

      Macquarie University

      Compétences Excel pour l’analyse et la visualisation des données

      Compétences que vous acquerrez: Formules Excel, Manipulation des données, Logiciel de Visualisation de Données, Storytelling de données, Transformation de données, Logiciel de Feuille de Calcul, Nettoyage des données, Microsoft Excel, Macros Excel, Infographie, Modélisation des données, Tableau de bord, Validation des données, Tableaux croisés dynamiques et graphiques, Microsoft Power Platform, Expressions d'analyse de données (DAX), Logiciel d'analyse des données, Power BI, Analyse des Données, Visualisation interactive des données

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Microsoft

      Préparer des données pour l'analyse avec Microsoft Excel

      Compétences que vous acquerrez: Formules Excel, Logiciel de Feuille de Calcul, Manipulation des données, Nettoyage des données, Gestion des données, Microsoft Excel, Analyse des Données, Power BI, Logiciels de productivité

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Davis

      Sciences sociales computationnelles

      Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle, Data wrangling, Théorie des graphes, Économie, Méthodes de recherche, Collecte de données, Éthique des données, Web scraping, Bases de données, Apprentissage automatique, Systèmes agentiques, Science des données, Big Data, Sciences sociales, Analyse du réseau, Pensée informatique, Recherche, Traitement du langage naturel (NLP), Pensée systémique, Simulations

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado Boulder

      La voie express vers la science des données : Mathématiques essentielles

      Compétences que vous acquerrez: Calculs, Analyse numérique, Mathématiques appliquées, Produits dérivés, Algèbre linéaire, Science des données, Calcul intégral, Analyse des Données, Graphique, Algèbre, Méthodes statistiques, Théorie et analyse mathématiques

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Fondations IBM AI pour les entreprises

      Compétences que vous acquerrez: Cloud Computing, Deep learning, Éthique des données, Stratégie en matière de données, Grand modèle de langage (LLM), Intelligence artificielle, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Architecture d'entreprise, Big Data, ChatGPT, Science des données, Architecture de l'information, Stratégie commerciale, Automatisation des processus d'entreprise, Data mining, Prise de décision stratégique, Analyse des Données, Maîtrise des données, IA générative, Apprentissage automatique

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

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      S

      Stanford University

      Algorithmes

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, structures de données, Théorie des graphes, Recherche opérationnelle, Routage de réseau, Analyse du réseau, Modèle de réseau, Probabilité, Analyse, Bioinformatique, Algorithmes, Science Informatique Théorique, Pensée informatique, Principes de programmation, Stratégies de conception

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Irvine

      La science des données au service d'une chaîne d'approvisionnement plus agile

      Compétences que vous acquerrez: Gestion des opérations, Microsoft Excel, Allocation des ressources, Prévisions, Simulation et logiciels de simulation, Prise de décision fondée sur les données, Planification de la demande des clients, Mesure de la performance, Planification de la chaîne d'approvisionnement, Gestion des matériaux, Réduction des coûts, Planification de la demande, Contrôle des stocks, Planification des capacités, Système de gestion des stocks, Gestion des capacités, Optimisation des processus, Niveau de service, Méthodes statistiques, Gestion de la chaîne d'approvisionnement

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Meta

      Ingénieur méta-base de données

      Compétences que vous acquerrez: SQL, structures de données, Systèmes de base de données, Programmation orientée objet (POO), Bases de données relationnelles, Commandes Unix, Modélisation des données, Conception de la base de données, MySQL, Procédure stockée, Gestion des bases de données, Bases de données, Contrôle des versions, Django (Framework Web), Git (Système de contrôle des versions), Algorithmes, Extrait, Tests unitaires, Systèmes de gestion de bases de données, MySQL Workbench

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Outils en ligne de commande pour la science des données génomiques

      Compétences que vous acquerrez: Biologie moléculaire, Interface de ligne de commande, Gestion des données, Commandes Unix, Commandes Linux, Traitement des données, Bioinformatique, Unix, Gestion des fichiers, Big Data, Logiciel d'analyse des données

      4
      évaluation, 4 sur 5 étoiles
      ·
      562 avis

      Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Introduction à l’ingénierie des données

      Compétences que vous acquerrez: SQL, Apache Spark, NoSQL, Pipelines de données, Lacs de données, Bases de données relationnelles, Architecture des données, Apache Hadoop, Entreposage de données, Big Data, Extrait, Sécurité des données, Bases de données, Gouvernance des données, Magasin de données

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      3,2 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      C

      Codio

      Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown

      Compétences que vous acquerrez: Rmarkdown, Plot (Graphics), Box Plots, Descriptive Statistics, Scatter Plots, Histogram, Jupyter, Matplotlib, Data Presentation, Ggplot2, Statistical Visualization, Statistical Hypothesis Testing, Correlation Analysis, Data Visualization Software, Dashboard, Tidyverse (R Package), Data Analysis, Interactive Data Visualization, Data Import/Export, Data Visualization

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Irvine

      Introduction à la pensée analytique, à la science des données et à l'exploration des données

      Compétences que vous acquerrez: Petites données, Business Analytics, Éthique des données, Prise de décision fondée sur les données, Informatique décisionnelle, Big Data, Analytique, Science des données, Analyse des Données, Traitement des données, Maîtrise des données, Data mining, Analyse descriptive, Analyse prédictive

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    1…131415…834

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

    • Compétences Excel pour l’analyse et la visualisation des données: Macquarie University
    • Préparer des données pour l'analyse avec Microsoft Excel: Microsoft
    • Sciences sociales computationnelles: University of California, Davis
    • La voie express vers la science des données : Mathématiques essentielles: University of Colorado Boulder
    • Fondations IBM AI pour les entreprises: IBM
    • Algorithmes: Stanford University
    • La science des données au service d'une chaîne d'approvisionnement plus agile: University of California, Irvine
    • Ingénieur méta-base de données: Meta
    • Outils en ligne de commande pour la science des données génomiques: Johns Hopkins University
    • Introduction à l’ingénierie des données: IBM

    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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