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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
      U

      University of Michigan

      Tracés, graphiques et représentation de données en Python

      Compétences que vous acquerrez: Visualisation (infographie), Manipulation des données, Visualisation interactive des données, Matplotlib, Visualisation statistique, Présentation des données, Pandas (paquetage Python), Graphique, Logiciel de Visualisation de Données, Diagrammes de dispersion, Visualisation scientifique, Histogramme, NumPy

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      Duke University

      Gestion des produits d'IA

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Deep learning, Éthique des données, Gestion technique, Informations d'identification personnelle, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux artificiels, Qualité des données, Arbre de classification et de régression (CART), Gestion des données, Conception centrée sur l'homme, MLOps (Apprentissage automatique), Interaction Homme-Machine, Traitement des données, Facteurs humains, Analyse de régression, Apprentissage non supervisé, Conception de l'expérience utilisateur, Arbre de décision, Apprentissage automatique appliqué

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • J

      Johns Hopkins University

      Introduction à l'examen systématique et à la méta-analyse

      Compétences que vous acquerrez: Analyse statistique, Collecte de données, Recherche clinique, Méthodes de recherche, Épidémiologie, Analyse, Synthèse des données, Recherche qualitative, Recherche quantitative, Méthodes scientifiques, Analyse des risques, Essais cliniques, Biostatistique, Méthodes statistiques

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

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Y

      Yale University

      Gérer les émotions en période d'incertitude et de stress

      Compétences que vous acquerrez: Gestion de la classe, Réceptivité culturelle, Établissement de relations, Conscience de soi, Soutien et services aux étudiants, Résilience, Empathie, Développement personnel, Travailler avec des enfants, Gestion du stress, Intelligence Émotionnelle, Conseil scolaire

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Créer des interfaces utilisateurs (UI) dynamiques pour les sites web

      Compétences que vous acquerrez: Prototypage, Maquettes, Wireframing, Conception de sites web, Architecture de l'information, Conception d’interfaces utilisateur (UI), Revues de conception, Figma (Logiciel de conception), Conception de sites web réactifs, Recherche utilisateur, Tests d'utilisabilité, Conception de l'expérience utilisateur, Conception centrée sur l'utilisateur

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      3,7 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Microsoft

      Données pour les analystes commerciaux à l'aide de Microsoft Excel

      Compétences que vous acquerrez: Formules Excel, Manipulation des données, Logiciel de Feuille de Calcul, Présentation des données, Indicateurs d'activité, Analyse des Données, Microsoft Excel, Nettoyage des données, Tableaux croisés dynamiques et graphiques

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      T

      The Hong Kong University of Science and Technology

      Anglais des affaires pour les locuteurs non natifs

      Compétences que vous acquerrez: correspondance des affaires, Communication d'entreprise, Présentations, Rédaction, Compétences en matière d'entretien, Langue anglaise, Analyse, Public cible, Stratégies de communication, Communication, Rédaction de rapports, Compétences en matière de communication verbale, Présentation des ventes, Correspondance commerciale, Prise de parole en public, Éthique des affaires, Analyse de valeur et de rentabilité, Compétence interculturelle, Visualisation de Données, Expression orale

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • U

      University of Virginia

      Introduction au Personal Branding

      Compétences que vous acquerrez: Stratégie des réseaux sociaux, Protection de l'information, Stratégie de marque, L'image de marque, Informations d'identification personnelle, Conscience de soi, Retour d'information constructif, Réseaux Sociaux, Attributs personnels, Gestion de la marque, Actifs numériques, Sensibilisation à la sécurité informatique

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Meta

      Programmation avec JavaScript

      Compétences que vous acquerrez: Débogage, JSON, structures de données, Conception fonctionnelle, Programmation informatique, Node.js, Gestion des paquets et des logiciels, Javascript, Outils de développement web, Tests unitaires, Jest (cadre de test JavaScript), Programmation orientée objet (POO)

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado Boulder

      Excel au quotidien

      Compétences que vous acquerrez: Modélisation statistique, Prévisions financières, Analyse financière, Microsoft Word, Modélisation mathématique, Analyse, Mathématiques commerciales, Formules Excel, Résolution de problèmes complexes, Validation des données, Flux de trésorerie, Modélisation prédictive, Microsoft Excel, Gestion des données, Macros Excel, Amortissement, Importation/exportation de données, Modélisation financière, Visualisation de Données, Analyse de régression

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      3,9 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      TensorFlow : Techniques avancées

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Vision par ordinateur, IA générative, Visualisation (infographie), Informatique distribuée, Tensorflow, Réseaux neuronaux artificiels, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Architecture de réseau, Conception de l'API, Modèle de réseau, Ingénierie des caractéristiques, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Optimisation des performances, Analyse d'images, Apprentissage automatique, Apprentissage non supervisé, Infographie, Programmation orientée objet (POO), Apprentissage automatique appliqué

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      1,7 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Concevoir une expérience utilisateur pour le bien social et se préparer à l'emploi

      Compétences que vous acquerrez: Maquettes, Prototypage, Développement professionnel, Compétences en matière d'entretien, IA générative, Développement Mobile, Conception de sites web réactifs, Recherche UI/UX, Design Thinking, Applications Web, Utilisabilité, Conception de l'expérience utilisateur, Conception centrée sur l'utilisateur

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      4,7 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    1…585960…834

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

    • Tracés, graphiques et représentation de données en Python: University of Michigan
    • Gestion des produits d'IA: Duke University
    • Introduction à l'examen systématique et à la méta-analyse: Johns Hopkins University
    • Gérer les émotions en période d'incertitude et de stress: Yale University
    • Créer des interfaces utilisateurs (UI) dynamiques pour les sites web: Google
    • Données pour les analystes commerciaux à l'aide de Microsoft Excel: Microsoft
    • Anglais des affaires pour les locuteurs non natifs: The Hong Kong University of Science and Technology
    • Introduction au Personal Branding: University of Virginia
    • Programmation avec JavaScript: Meta
    • Excel au quotidien: University of Colorado Boulder

    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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