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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
      Statut : Compétences en IA
      Compétences en IA
      I

      IBM

      IBM Data Engineering

      Compétences que vous acquerrez: Apache Hadoop, Apache Spark, NoSQL, IBM Cognos Analytics, MySQL, Gestion des bases de données, Pipelines de données, Web scraping, SQL, Flux d'air Apache, Conception de la base de données, Commandes Linux, Entreposage de données, Apache Kafka, Jupyter, Magasin de données, Réseautage professionnel, Extrait, Bash (langage de script), IA générative

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Python pour tous

      Compétences que vous acquerrez: Programmation informatique, Collecte de données, structures de données, Importation/exportation de données, Modélisation des données, Bases de données relationnelles, Web scraping, Manipulation des données, Protocoles réseau, Langages de script, Services web, Conception de la base de données, SQL, JSON, Programmation en Python, Interface de programmation d'application (API), Traitement des données, Logiciel de Visualisation de Données, Principes de programmation, Restful API

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • C

      Coursera Project Network

      Data Science Coding Challenge: Loan Default Prediction

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

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

      Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Introduction à la programmation R pour la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Importation/exportation de données, structures de données, Science des données, Manipulation des données, La programmation en R, Web scraping, Analyse des Données, Principes de programmation, Jupyter, Environnements de développement intégré

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Outils pour la Science des Données

      Compétences que vous acquerrez: Science des données, GitHub, Git (Système de contrôle des versions), Apprentissage automatique, La programmation en R, Autres langages de programmation, Contrôle des versions, Interface de programmation d'application (API), Programmation Statistique, Logiciel de Visualisation de Données, Big Data, Cloud Computing, Jupyter, Langage de requête

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • C

      Coursera Instructor Network

      Data Science for Professionals

      Compétences que vous acquerrez: Predictive Modeling, Statistical Analysis, Data Manipulation, Data Analysis, Data Science, Pandas (Python Package), Data Visualization Software, Statistics, Data Cleansing, Data Processing, Data-Driven Decision-Making, Business Analytics, Exploratory Data Analysis, Machine Learning

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Statistiques pour la Science des Données avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Statistiques, Science des données, Analyse de corrélation, Statistiques descriptives, Pandas (paquetage Python), Analyse de régression, Matplotlib, Analyse statistique, Distribution de probabilité, Probabilité, Probabilités et statistiques, Tests d'hypothèses statistiques, Analyse des Données, Jupyter, Visualisation de Données

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

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      F

      Fractal Analytics

      Science des données fractales

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Apprentissage automatique, Esprit Critique, Manipulation des données, Modélisation des données, Storyboard, SQL, Conception de la base de données, Prise de décision, Conception centrée sur l'homme, Résolution de problèmes, Ingénierie des caractéristiques, Storytelling de données, Présentation des données, Apprentissage automatique appliqué, Visualisation interactive des données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Expressions d'analyse de données (DAX), Power BI, Visualisation de Données

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • U

      University of London

      Principes Fondamentaux de la Science des Données : Regroupement de K-Means en Python

      Compétences que vous acquerrez: Statistiques, Science des données, Statistiques descriptives, Manipulation des données, Pandas (paquetage Python), Matplotlib, Algorithmes d'apprentissage automatique, Programmation en Python, Probabilités et statistiques, Apprentissage non supervisé, NumPy, Analyse des Données, Visualisation de Données

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado System

      Science des données cliniques

      Compétences que vous acquerrez: Gestion des données cliniques, Modélisation des données, Exploration de texte, Manipulation des données, Google Cloud Platform, La programmation en R, Conception de la base de données, Modélisation prédictive, Traitement des données, Recherche clinique, Éthique des données, Bioinformatique, Qualité des données, Informatique de santé, Traitement du langage naturel (NLP), Modélisation statistique, Tidyverse (Package R), Modélisation des risques, Extrait, Unité de soins intensifs

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado Boulder

      Fondements de la science des données : Inférence statistique

      Compétences que vous acquerrez: Statistiques, Recherche quantitative, Science des données, Distribution de probabilité, Analyse statistique, Probabilité, Modélisation statistique, Détermination de la taille de l'échantillon, Tests d'hypothèses statistiques, Probabilités et statistiques, Inférence statistique, Échantillonnage (statistiques), Éthique des données, Méthodes statistiques, Statistiques bayésiennes

      Préparer un diplôme

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      Duke University

      Pandas for Data Science

      Compétences que vous acquerrez: Pandas (Python Package), Data Cleansing, Data Manipulation, NumPy, Query Languages, Data Integration, Python Programming, Data Import/Export, Data Analysis, Debugging

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    1…456…834

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

    • IBM Data Engineering: IBM
    • Python pour tous: University of Michigan
    • Data Science Coding Challenge: Loan Default Prediction: Coursera Project Network
    • Introduction à la programmation R pour la science des données: IBM
    • Outils pour la Science des Données: IBM
    • Data Science for Professionals: Coursera Instructor Network
    • Statistiques pour la Science des Données avec Python: IBM
    • Science des données fractales: Fractal Analytics
    • Principes Fondamentaux de la Science des Données : Regroupement de K-Means en Python: University of London
    • Science des données cliniques: University of Colorado System

    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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