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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
      J

      Johns Hopkins University

      La Science des données de l'informatique de santé

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Gestion des données cliniques, Bases de données, Informatique de santé, Big Data, Connaissance du secteur de la santé, Gestion de l'information sur la santé, Soins de santé, Qualité des données, Langage de requête, Intégration de données, Dossier médical électronique, Data mining, Interopérabilité

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Technologies clés pour les entreprises

      Compétences que vous acquerrez: Technologies émergentes, Analyse des Données, Maîtrise des données, Intelligence artificielle, Infrastructure as a Service (IaaS), Big Data, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Logiciel en tant que service, ChatGPT, Science des données, Architecture de l'informatique en nuage, Sécurité de l'informatique en nuage, IA générative, Stockage dans le Cloud, Plates-formes d'informatique en nuage, Éthique des données, Cloud Computing, Services en nuage, Data mining, Grand modèle de langage (LLM)

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      C

      CertNexus

      Finaliser un projet de science des données

      Compétences que vous acquerrez: Engagement des parties prenantes, Prise de décision fondée sur les données, Clôture du projet, Livraison de la solution, Apprentissage automatique, Pipelines de données, Communication avec les parties prenantes, MLOps (Apprentissage automatique), Apprentissage automatique appliqué, Présentation des données, Automatisation, Applications Web

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • D

      DeepLearning.AI

      L'IA pour tous

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

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Réseaux de neurones et Deep learning (apprentissage profond)

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Algèbre linéaire, Réseaux neuronaux artificiels, Intelligence artificielle, Apprentissage automatique, Programmation en Python, Calculs, Optimisation des performances, Apprentissage supervisé

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • T

      The University of North Carolina at Chapel Hill

      Gestion et partage des données de recherche

      Compétences que vous acquerrez: Gestion des données, Stratégie en matière de données, Maîtrise des données, Intégrité des données, Gestion de l'information, Gestion des documents, Qualité des données, Stockage des données, Gestion des fichiers, Gestion des métadonnées, Partage des données, Contrôle des versions, Gouvernance des données, Sécurité des données

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

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      S

      Stanford University

      Algorithmes

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

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      MathWorks

      Projet de science des données : MATLAB pour le monde réel

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Storytelling de données, Importation/exportation de données, Analyse des Données, Traitement des données, Modélisation prédictive, Science des données, Apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Matlab, Manipulation des données, Communication technique, Visualisation de Données, Rapports statistiques, Ingénierie des caractéristiques, Nettoyage des données

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM DevOps et ingénierie logicielle

      Compétences que vous acquerrez: Déploiement des applications, Kubernetes, Istio, Projet ouvert de sécurité des applications web (OWASP), Commandes Linux, Architecture de l'informatique en nuage, DevOps, Intégration continue, Architecture logicielle, Jupyter, Développement agile de logiciels, Cycle de vie du développement logiciel, Développement piloté par les tests (TDD), CI/CD, Bash (langage de script), Git (Système de contrôle des versions), Gherkin (langage de script), Jenkins, Tests unitaires, Grafana

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      Università di Napoli Federico II

      Python per la Data Science

      Compétences que vous acquerrez: PyTorch (Machine Learning Library), NumPy, Image Analysis, Pandas (Python Package), Matplotlib, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Computer Vision, Keras (Neural Network Library), Jupyter, Data Manipulation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Python Programming, Data Science, Scikit Learn (Machine Learning Library)

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • G

      Georgia Institute of Technology

      Comportement des matériaux

      Compétences que vous acquerrez: Sciences physiques, Semi-conducteurs, Analyse structurelle, Ingénierie, Physique, Procédés de fabrication, Chimie, Ingénierie mécanique

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      1,3 k avis

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Les fondements de l'IA pour tous

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Gouvernance, Intelligence artificielle, Gestion des flux de travail, Développement du programme, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux artificiels, Déploiement des applications, Vision par ordinateur, Apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Transformation des entreprises, IA générative, IBM Cloud, Éthique des données, Grand modèle de langage (LLM), Ingénierie de requête, ChatGPT, OpenAI, Automatisation

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    1…161718…834

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

    • La Science des données de l'informatique de santé: Johns Hopkins University
    • Technologies clés pour les entreprises: IBM
    • Finaliser un projet de science des données: CertNexus
    • L'IA pour tous: DeepLearning.AI
    • Réseaux de neurones et Deep learning (apprentissage profond): DeepLearning.AI
    • Gestion et partage des données de recherche: The University of North Carolina at Chapel Hill
    • Algorithmes: Stanford University
    • Projet de science des données : MATLAB pour le monde réel: MathWorks
    • IBM DevOps et ingénierie logicielle: IBM
    • Python per la Data Science: Università di Napoli Federico II

    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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