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Cours en Science des données

Les cours en science des données peuvent vous aider à comprendre comment analyser des données, créer des modèles et évaluer leurs performances. Vous pouvez développer des compétences en statistique, apprentissage automatique, préparation des données et visualisation. De nombreux cours utilisent des langages et bibliothèques courants pour travailler sur des projets pratiques.

Cours et certificats populaires en Science des données


  • D

    DeepLearning.AI

    Réseaux neuronaux convolutifs

    Compétences que vous acquerrez: Réseaux neuronaux convolutifs, Emboîtements, Prétraitement des données, Prétraitement de données, Vision par ordinateur, Apprentissage par transfert, Tensorflow, Apprentissage profond, Modèle de formation, Mise au point, Apprentissage automatique appliqué, Analyse d'images, Architecture du réseau, Réseaux neuronaux artificiels

    ★ 4.9 (43 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • I

    IBM

    IBM AI Engineering

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Ingénierie rapide, IA générative, Science des données, Vision par ordinateur, Programmation en Python, Apprentissage non supervisé, Motifs de l'invitation, Mise au point, Architectures de modèles génératifs, Agents génératifs d'IA, Keras (bibliothèque de réseaux neuronaux), Programmation Python, Bases de données vectorielles, PySpark, Modélisation des grandes langues, Génération assistée par récupération, Apache Spark, Apprentissage supervisé, PyTorch (Bibliothèque d'apprentissage automatique), Candidature au LLM, Ingénierie de requête

    ★ 4.6 (22 k) · Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    Catégorie : Meilleur programme d’IA
    Meilleur programme d’IA
  • D

    DeepLearning.AI

    Améliorer les réseaux neuronaux profonds : Réglage des hyperparamètres, régularisation et optimisation

    Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Méthodes d'apprentissage automatique, Tensorflow, Débogage, Vérification et validation, Apprentissage profond, Modèle de formation, Évaluation du modèle, Apprentissage automatique appliqué, Optimisation des performances, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux artificiels

    ★ 4.9 (64 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • I

    IBM

    SQL : Une introduction pratique à l'interrogation des bases de données

    Compétences que vous acquerrez: Analyse des données, Systèmes de base de données, Développement de bases de données, Manipulation de données, Gestion des bases de données, SQL, Langages de requête, MySQL, IBM DB2, Conception de la base de données, Traitement des transactions, Bases de données, Bases de données relationnelles, Serveurs Microsoft SQL, Procédure stockée, Manipulation des données

    ★ 4.7 (708) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • L

    Logical Operations

    R Programming for Data Science

    Compétences que vous acquerrez: R Programming, R (Software), Data Science, Data Analysis, Statistical Modeling, Data Visualization, Statistical Analysis, Regression Analysis, Statistical Visualization, Statistical Machine Learning, Plot (Graphics), Data Structures, Computer Programming, Decision Tree Learning, Machine Learning Methods, Machine Learning, Software Development, Computer Programming Tools, Data Import/Export, Machine Learning Algorithms

    Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

  • P

    Packt

    Principes fondamentaux de Python et principes essentiels de la Science des données

    Compétences que vous acquerrez: Analyse des données, Optimisation du modèle, Pandas (paquetage Python), Algorithmes d'apprentissage automatique, Visualisation scientifique, Visualisation statistique, Apprentissage automatique, Manipulation de données, Science des données, Algorithmes de classification, Programmation en Python, Analyse de régression, Algèbre linéaire, NumPy, Structures de données, Programmation Python, Principes de programmation, Apprentissage automatique appliqué, Visualisation des données, Matplotlib, Tracé (graphique), Manipulation des données

    Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • D

    Duke University

    D'Excel à MySQL : Techniques d'analyse pour l'entreprise

    Compétences que vous acquerrez: Analyse des données, Logiciel de visualisation de données, Logiciel Tableau, Big Data, Microsoft Excel, Présentation des données, Analyse de l'activité, Analyse d'entreprise, Narration des données, Communication d'entreprise, SQL, MySQL, Visualisation des données, Modélisation prédictive, Tableau de bord, Conception de la base de données, Indicateurs d'activité, Récit de données, Bases de données relationnelles, Analyse prédictive, Développement des processus

    ★ 4.6 (15 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • I

    IBM

    IA générative pour les ingénieurs de données

    Compétences que vous acquerrez: Analyse des données, Éthique des données, Synthèse des données, Infrastructure de données, Ingénierie rapide, Entreposage de données, IA générative, IA responsable, Motifs de l'invitation, L'IA responsable, Connaissance de l'IA, Architectures de modèles génératifs, Extrait, Langages de requête, Architecture des données, Conception de la base de données, ChatGPT, Exploration de données, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réalité augmentée et virtuelle (AR/VR), Ingénierie de requête, Pipelines de données

    ★ 4.7 (12 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

  • I

    IBM

    Analyse de données avec R

    Compétences que vous acquerrez: Analyse des données, Transformation de données, R (logiciel), Visualisation statistique, Graphiques en boîte, Manipulation de données, Transformation des données, R Programmation, Analyse exploratoire des données, Analyse statistique, Science des données, Analyse de régression, Analyse exploratoire des données (AED), Modèle de formation, Évaluation du modèle, Traitement des données, Modélisation prédictive, Visualisation des données, Tracé (graphique), Méthodes statistiques, Manipulation des données, Tidyverse (paquet R), Analyse de corrélation

    ★ 4.7 (371) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • U

    University of California, Irvine

    Gestion de projet et autres outils de développement de carrière

    Compétences que vous acquerrez: Gestion des risques, Négociation, Gestion de projet, Gestion des risques liés aux projets, Correspondance commerciale, Intelligence émotionnelle, Engagement des parties prenantes, Concision, Mesure de la performance, Communication, Plan du projet, Plan de communication, Planification, Établissement de relations, Travail d'équipe, Rédaction commerciale, Pensée créative, Édition, Planification de la communication, Planification du projet, Communication avec les parties prenantes, Performance du projet, Rédaction d'affaires

    ★ 4.7 (38 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • J

    Johns Hopkins University

    HTML, CSS et Javascript pour les développeurs web

    Compétences que vous acquerrez: Lignes directrices sur l'accessibilité du contenu web, Applications Web, Développement Web, Conception de sites web, Environnement de développement, Développement Web Front-End, HTML et CSS, Feuilles de style en cascade (CSS), Javascript, Conception de sites web réactifs, Langage de balisage hypertexte (HTML), Outils de développement web, Web sémantique, Ajax

    ★ 4.7 (17 k) · Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    Catégorie : Meilleur programme d’IA
    Meilleur programme d’IA
  • U

    University of Michigan

    Utiliser les bases de données avec Python

    Compétences que vous acquerrez: Logiciel de visualisation de données, Programmation orientée objet (POO), Modélisation des données, Traitement des données, Gestion des bases de données, Magasin de données, Programmation en Python, SQL, Programmation Python, Logiciel de base de données, Bases de données, Conception de la base de données, Bases de données relationnelles, Récupération de données sur le Web, Interface de programmation d'applications (API)

    ★ 4.8 (22 k) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

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

  • Réseaux neuronaux convolutifs: DeepLearning.AI
  • IBM AI Engineering: IBM
  • Améliorer les réseaux neuronaux profonds : Réglage des hyperparamètres, régularisation et optimisation: DeepLearning.AI
  • SQL : Une introduction pratique à l'interrogation des bases de données: IBM
  • R Programming for Data Science: Logical Operations
  • Principes fondamentaux de Python et principes essentiels de la Science des données: Packt
  • D'Excel à MySQL : Techniques d'analyse pour l'entreprise: Duke University
  • IA générative pour les ingénieurs de données: IBM
  • Analyse de données avec R: IBM
  • Gestion de projet et autres outils de développement de carrière: University of California, Irvine

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  • Certificat en science des données d'IBM
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