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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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    Apprenez à maîtriser une matière de manière approfondie en suivant une série de cours et de projets.
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    Explorez le catalogue de cours de science des données

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      cours intensif en science des données

      Compétences que vous acquerrez: Science des données, Gestion des données, Apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Prise de décision fondée sur les données, Mesure de la performance, Génie logiciel, Conception du projet, Inférence statistique

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Analyse des Données avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Importation/exportation de données, Analyse de régression, Statistiques descriptives, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage supervisé, Pandas (paquetage Python), Pipelines de données, Manipulation des données, Matplotlib, Modélisation statistique, Prise de décision fondée sur les données, Modélisation prédictive, NumPy, Analyse des Données, Data wrangling, Ingénierie des caractéristiques, Nettoyage des données

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • C

      Coursera Project Network

      Data Science Challenge

      Compétences que vous acquerrez: Applied Machine Learning, Jupyter, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Predictive Modeling, Data Science, Python Programming, Predictive Analytics

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

      Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Introduction à la science des données en Python

      Compétences que vous acquerrez: structures de données, Importation/exportation de données, Science des données, Nettoyage des données, Manipulation des données, Tableaux croisés dynamiques et graphiques, Analyse statistique, Programmation en Python, Probabilités et statistiques, Principes de programmation, Analyse des Données, Jupyter, Pandas (paquetage Python), NumPy

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Irvine

      Les fondamentaux de la Science des données

      Compétences que vous acquerrez: Science des données, Business Analytics, Analyse de régression, Exploration de texte, Modélisation statistique, Analyse statistique, Modélisation prédictive, Détection des anomalies, Analytique, Arbre de classification et de régression (CART), Big Data, Analyse des Données, Cloud Computing, Apprentissage non supervisé, Analyse prédictive, Traitement du langage naturel (NLP), Éthique des données, Réseaux Sociaux, Arbre de décision, Data mining

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Statistiques avancées pour la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Mathématiques appliquées, Science des données, Analyse de régression, Modélisation mathématique, Algèbre linéaire, La programmation en R, Modélisation statistique, Détermination de la taille de l'échantillon, Distribution de probabilité, Inférence statistique, Échantillonnage (statistiques), Probabilité, Tests d'hypothèses statistiques, Modélisation prédictive, Probabilités et statistiques, Méthodes statistiques, Analyse des Données, Biostatistique, Statistiques bayésiennes, Analyse statistique

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

      Avancées · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Science des données : Fondements à l'aide de R

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Science des données, Tracé (graphique), Git (Système de contrôle des versions), Manipulation des données, Nettoyage des données, La programmation en R, Partage des données, Knitr, Contrôle des versions, Analyse statistique, Programmation Statistique, Analyse des Données, Intégration de données, Ggplot2, Big Data, Data wrangling, Rmarkdown, Rapports statistiques, Visualisation de Données

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Méthodologie de la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Commentaires des utilisateurs, Science des données, Nettoyage des données, Modélisation des données, Engagement des parties prenantes, Examen par les pairs, Compétences analytiques, Modélisation prédictive, Qualité des données, Jupyter, Analyse de valeur et de rentabilité, Storytelling de données, Arbre de décision, Data mining

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Probabilités et statistiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Science des données, Statistiques descriptives, Visualisation statistique, Tests A/B, Analyse statistique, Distribution de probabilité, Probabilité, Tests d'hypothèses statistiques, Apprentissage statistique des machines, Inférence statistique, Échantillonnage (statistiques), Probabilités et statistiques, Statistiques bayésiennes

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Cadre en science des données

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Science des données, Gestion des données, Compétences en matière d'entretien, Stratégie en matière de données, Leadership organisationnel, Gestion d'équipe, Formation et développement des cadres, Prise de décision fondée sur les données, Qualité des données, Project Management, Compétences analytiques, Analyse des Données, Présentation des données, Communication technique, Motivation de l'équipe, Conception du projet, Mise en œuvre du projet, Renforcement de l'esprit d'équipe, Embarquement des employés

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

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Science des données : Statistiques et apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Science des données, Analyse de régression, Plotly, Modélisation prédictive, Dépliant (logiciel), Probabilité, Modélisation statistique, Shiny (Package (R)), Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage statistique des machines, Tests d'hypothèses statistiques, Probabilités et statistiques, Algorithmes d'apprentissage automatique, Analyse des Données, Visualisation interactive des données, Rmarkdown, Analyse statistique, Inférence statistique, Visualisation de Données

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Introduction à l'Analyse de Données

      Compétences que vous acquerrez: Apache Hadoop, Apache Spark, Lacs de données, Collecte de données, Nettoyage des données, Data wrangling, Analytique, Entreposage de données, Data Mart, Big Data, Analyse des Données, Logiciel de Visualisation de Données, Extrait, Apache Hive, Analyse statistique

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    1234…834

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

    • cours intensif en science des données: Johns Hopkins University
    • Analyse des Données avec Python: IBM
    • Data Science Challenge: Coursera Project Network
    • Introduction à la science des données en Python: University of Michigan
    • Les fondamentaux de la Science des données: University of California, Irvine
    • Statistiques avancées pour la science des données: Johns Hopkins University
    • Science des données : Fondements à l'aide de R: Johns Hopkins University
    • Méthodologie de la science des données: IBM
    • Probabilités et statistiques pour l'apprentissage automatique et la science des données: DeepLearning.AI
    • Cadre en science des données: Johns Hopkins 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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