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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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    La langue utilisée tout au long du cours, tant dans l’enseignement que dans les évaluations.

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    Développez des compétences professionnelles en moins de deux heures grâce à des tutoriels pratiques.
    Apprenez auprès des meilleurs enseignants grâce à des devoirs notés, des vidéos et des forums de discussion.
    Apprenez à utiliser un nouvel outil ou une nouvelle compétence dans un environnement interactif et pratique.
    Apprenez à maîtriser une matière de manière approfondie en suivant une série de cours et de projets.
    Obtenez des qualifications professionnelles auprès de leaders du secteur qui prouvent votre expertise.
    Obtenez des qualifications professionnelles tout en suivant des cours comptant pour votre master.
    Obtenez votre licence ou votre master en ligne pour un prix inférieur à l'apprentissage en personne.
    Bénéficiez d'un apprentissage de niveau supérieur sans toutefois vous engager dans un programme complet.
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    Éducateur
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    Explorez le catalogue de cours de science des données

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I
      U
      I

      Plusieurs enseignants

      Data Science Foundations

      Compétences que vous acquerrez: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Probability & Statistics, Predictive Modeling, Big Data, Automation, Data Visualization Software, Data Collection, Data Science, GitHub, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      Statut : Nouvelles compétences en matière d’IA
      Nouvelles compétences en matière d’IA
      G

      Google

      Analyse de données Google

      Compétences que vous acquerrez: Tableau de bord, Logiciel de Feuille de Calcul, Nettoyage des données, Compétences en matière d'entretien, Communication avec les parties prenantes, Maîtrise des données, Validation des données, Réseautage professionnel, Échantillonnage (statistiques), Visualisation interactive des données, Storytelling de données, Analyse des Données, Ggplot2, Présentations, Présentation des données, Logiciel de Visualisation de Données, Logiciel Tableau, Éthique des données, Rmarkdown, Visualisation de Données

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • D

      Duke University

      Compétences mathématiques de science des données

      Compétences que vous acquerrez: Statistiques, Science des données, Produits dérivés, Graphique, Probabilité, Géométrie, Analyse des Données, Tracé (graphique), Statistiques bayésiennes, Arithmétique, Calculs, Mathématiques générales, Algèbre

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Google Advanced Data Analytics

      Compétences que vous acquerrez: Exploratory Data Analysis, Data Storytelling, Statistical Hypothesis Testing, Data Ethics, Data Visualization Software, Sampling (Statistics), Data Presentation, Regression Analysis, Feature Engineering, Data Transformation, Descriptive Statistics, Professional Networking, Data Visualization, Tableau Software, Data Manipulation, Statistical Analysis, Statistical Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Data Analysis, Interviewing Skills

      Préparer un diplôme

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      6,2 k avis

      Avancées · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Fondamentaux de la science des données avec Python et SQL

      Compétences que vous acquerrez: Statistiques, Tableau de bord, Science des données, GitHub, Bases de données relationnelles, Statistiques descriptives, Pandas (paquetage Python), Procédure stockée, Web scraping, Bases de données, SQL, Analyse statistique, Logiciel de Visualisation de Données, Distribution de probabilité, Tests d'hypothèses statistiques, Programmation en Python, Automatisation, Analyse des Données, Jupyter, Visualisation de Données

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Davis

      SQL pour la Science des Données

      Compétences que vous acquerrez: Bases de données relationnelles, Nettoyage des données, Conception de la base de données, Manipulation des données, Modélisation des données, SQL, Qualité des données, Analyse des Données, Gouvernance des données, Langage de requête

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Science des données appliquée

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Science des données, Tableau de bord, Importation/exportation de données, Web scraping, Matplotlib, Pandas (paquetage Python), Prise de décision fondée sur les données, Data wrangling, Programmation en Python, Visualisation interactive des données, Présentation des données, Logiciel de Visualisation de Données, Automatisation, Analyse des Données, Plotly, Jupyter, Seaborn, Modélisation prédictive, Visualisation de Données

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      Statut : Compétences en IA
      Compétences en IA
      I

      IBM

      Analyste de données d'IBM

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Formules Excel, Tableau de bord, IBM Cognos Analytics, Matplotlib, Plotly, SQL, Modélisation prédictive, Analyse statistique, Storytelling de données, Big Data, Réseautage professionnel, IA générative, Visualisation interactive des données, Logiciel de Visualisation de Données, Analyse des Données, Pandas (paquetage Python), Jupyter, Data wrangling, Visualisation de Données

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      Statut : Compétences en IA
      Compétences en IA
      M

      Microsoft

      Microsoft Power BI Analyste décisionnelle de données

      Compétences que vous acquerrez: Formules Excel, Schéma en étoile, Tableau de bord, Logiciel de Feuille de Calcul, Modélisation des données, Transformation de données, Validation des données, Prise de décision fondée sur les données, Storytelling de données, Microsoft Excel, Nettoyage des données, Présentation des données, Analyse des Données, Logiciel de Visualisation de Données, Visualisation interactive des données, Expressions d'analyse de données (DAX), Stockage des données, Extrait, Microsoft Copilot, Power BI

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      7,3 k avis

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • 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, AWS Kinesis, Infrastructure as Code (IaC)

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

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • S

      Stanford University

      Introduction aux statistiques

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Statistiques, Collecte de données, Recherche quantitative, Statistiques descriptives, Analyse de régression, Analyse statistique, Distribution de probabilité, Probabilité, Tests d'hypothèses statistiques, Modélisation statistique, Inférence statistique, Échantillonnage (statistiques), Analyse des Données, Méthodes statistiques

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Science des données génomiques

      Compétences que vous acquerrez: structures de données, Analyse exploratoire des données (AED), Science des données, Gestion des données, Interface de ligne de commande, La programmation en R, Biologie moléculaire, Bioinformatique, Modélisation statistique, Analyse statistique, Commandes Linux, Tests d'hypothèses statistiques, Commandes Unix, Méthodes statistiques, Logiciel d'analyse des données, Biostatistique, Pensée informatique, Analyse des Données, Jupyter, Unix

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    1234…834

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

    • Data Science Foundations: IBM
    • Analyse de données Google: Google
    • Compétences mathématiques de science des données: Duke University
    • Google Advanced Data Analytics: Google
    • Fondamentaux de la science des données avec Python et SQL: IBM
    • SQL pour la Science des Données: University of California, Davis
    • Science des données appliquée: IBM
    • Analyste de données d'IBM: IBM
    • Microsoft Power BI Analyste décisionnelle de données: Microsoft
    • DeepLearning.AI Data Engineering: DeepLearning.AI

    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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