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Cours en Analytique des données

Les cours en analytique des données peuvent vous aider à apprendre comment explorer des données, repérer des tendances et présenter des résultats clairs. Vous pouvez développer des compétences en préparation des données, indicateurs, visualisation et interprétation. De nombreux cours utilisent des outils courants d'analyse pour travailler sur des exemples concrets.

Cours et certificats populaires en Analytique des données


  • J

    Johns Hopkins University

    Principes de l'IRMf 2

    Compétences que vous acquerrez: Analyse avancée, Analyse d'images, Évaluation du modèle, Imagerie médicale, Réduction de la dimensionnalité, Analyse du réseau, Modélisation statistique, Analyse statistique, Analyse des séries temporelles et prévisions, Psychologie, Imagerie par résonance magnétique, Analyse de régression, Méthodes statistiques, Inférence statistique, Neurologie, Analyse des données, Analyse de corrélation, Réduction de dimensionnalité

    ★ 4.7 (249) · Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

  • I

    IBM

    IBM Product Owner

    Compétences que vous acquerrez: AI Product Strategy, User Story, Sprint Retrospectives, Backlogs, Agile Product Development, Agile Software Development, Scrum (Software Development), Stakeholder Communications, Agile Methodology, Kanban Principles, Responsible AI, Generative AI, Generative Model Architectures, Product Roadmaps, Virtual Teams, Information Technology, Agile Project Management, Computer Hardware, Stakeholder Management, Sprint Planning

    ★ 4.7 (7,5 k) · Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • C

    Coursera

    NLP: Twitter Sentiment Analysis

    Compétences que vous acquerrez: Model Evaluation, Model Training, Exploratory Data Analysis, Data Cleansing, Text Mining, Scikit Learn (Machine Learning Library), Probability & Statistics, Natural Language Processing, Data Preprocessing, Social Media Analytics, Unstructured Data, Classification Algorithms, Python Programming, Applied Machine Learning, Machine Learning, Automation

    ★ 4.6 (374) · Débutant · Projet Guidé · Moins de 2 heures

  • U

    University of Cape Town

    Julia Programmation scientifique

    Compétences que vous acquerrez: Analyse numérique, Programmation informatique, Tracé (graphique), Logique informatique, Statistiques descriptives, Logiciels mathématiques, Analyse statistique, Tests d'hypothèses statistiques, Visualisation des données, Modélisation mathématique, Principes de programmation, Scripting, Manipulation de données, Épidémiologie, Gestion des paquets et des logiciels, Jupyter, Visualisation scientifique, Graphiques en boîte, Importation/exportation de données, Manipulation des données

    ★ 4.4 (439) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • I

    IBM

    Apprentissage profond avec Keras et Tensorflow

    Compétences que vous acquerrez: IA générative, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Architectures de modèles génératifs, Apprentissage par renforcement, Modèle de formation, Apprentissage par transfert, Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Réseaux neuronaux convolutifs, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Analyse des séries temporelles et prévisions, Tensorflow, Apprentissage profond, Autoencodeurs, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage non supervisé, Optimisation du modèle

    ★ 4.4 (1 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • I

    IBM

    Introduction à l'apprentissage automatique pour tous

    Compétences que vous acquerrez: Modélisation prédictive, Évaluation du modèle, Apprentissage par renforcement, Apprentissage automatique, Modèle de formation, Intelligence artificielle, Algorithmes d'apprentissage automatique, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Analyse de régression, Apprentissage profond, Apprentissage supervisé, Apprentissage non supervisé, Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes de classification

    ★ 4.6 (310) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • J

    Johns Hopkins University

    Linear Algebra from Elementary to Advanced

    Compétences que vous acquerrez: Linear Algebra, Algebra, Applied Mathematics, Advanced Mathematics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Engineering Analysis, Mathematical Theory & Analysis, Geometry, Applied Machine Learning, Markov Model

    ★ 4.7 (231) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • U

    University of California, Santa Cruz

    Statistiques bayésiennes : Techniques et modèles

    Compétences que vous acquerrez: Distribution de probabilité, Évaluation du modèle, Statistiques bayésiennes, Modèle de Markov, Modélisation statistique, Échantillonnage (statistiques), Analyse de régression, Analyse statistique, Méthodes statistiques, R Programmation, Modélisation mathématique, Logiciel statistique, Inférence statistique, Simulations, Analyse de corrélation

    ★ 4.8 (497) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • J

    Johns Hopkins University

    Introduction au Neurohacking en R

    Compétences que vous acquerrez: Gestion des fichiers, Traitement des données, Analyse d'images, Imagerie médicale, Histogramme, Radiologie, Transformation de données, Neurologie, Installation du logiciel, Prétraitement des données, Gestion des paquets et des logiciels, Imagerie par résonance magnétique, Manipulation de données, R Programmation, Visualisation scientifique, R (logiciel), Transformation des données, Importation/exportation de données, Qualité de l'image, Prétraitement de données, Manipulation des données

    ★ 4.6 (315) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • D

    DeepLearning.AI

    Vision artificielle avancée avec TensorFlow

    Compétences que vous acquerrez: Analyse d'images, Évaluation du modèle, Apprentissage par transfert, Modèle de formation, Mise au point, Réseaux neuronaux convolutifs, Vision par ordinateur, Apprentissage profond, Optimisation du modèle, Visualisation (infographie), Apprentissage automatique appliqué, Algorithmes de classification, Tensorflow

    ★ 4.7 (533) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • D

    Duke University

    Statistiques bayésiennes

    Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Distribution de probabilité, Modélisation prédictive, Évaluation du modèle, Statistiques bayésiennes, Modélisation statistique, Tests d'hypothèses statistiques, Inférence statistique, Analyse de régression, Analyse statistique, Méthodes statistiques, Logiciel statistique, R Programmation, Probabilité, Analyse des données, Statistiques, R (logiciel)

    ★ 3.8 (798) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • U

    University of Michigan

    L'essentiel de l'IA générative : Vue d'ensemble et impact

    Compétences que vous acquerrez: IA générative, L'IA responsable, Ingénierie rapide, Modélisation des grandes langues, Propriété intellectuelle, Intégrations AI, Intelligence artificielle, Connaissance de l'IA, ChatGPT, Études sociales, Économie d'entreprise, Éthique des données, Droit, Ingénierie de requête, IA responsable

    ★ 4.7 (338) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

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

  • Principes de l'IRMf 2: Johns Hopkins University
  • IBM Product Owner: IBM
  • NLP: Twitter Sentiment Analysis: Coursera
  • Julia Programmation scientifique: University of Cape Town
  • Apprentissage profond avec Keras et Tensorflow: IBM
  • Introduction à l'apprentissage automatique pour tous: IBM
  • Linear Algebra from Elementary to Advanced: Johns Hopkins University
  • Statistiques bayésiennes : Techniques et modèles: University of California, Santa Cruz
  • Introduction au Neurohacking en R: Johns Hopkins University
  • Vision artificielle avancée avec TensorFlow: DeepLearning.AI

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  • Certificat Google Data Analytics
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  • Certificat de gestion de projet Google
  • Certificat de design UX de Google
  • Certificat d'ingénierie en IA d'IBM
  • Certificat de chef de produit IBM AI
  • Certificat en science des données d'IBM
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