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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


  • G

    Google

    Être à l'avant-garde de l'IA

    Compétences que vous acquerrez: Intégrations AI, Réflexion stratégique, Analyse, Connaissance de l'IA, L'activation de l'IA, IA générative

    ★ 4.8 (7 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • U

    University of Washington

    Apprentissage automatique : Régression

    Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Apprentissage automatique, Analyse de régression, Évaluation du modèle, Modélisation prédictive, Prétraitement des données, Ingénierie des fonctionnalités, Modèle de formation, Méthodes d'apprentissage automatique, Méthodes statistiques, Algorithmes d'apprentissage automatique, Apprentissage supervisé, Apprentissage automatique appliqué, Modélisation statistique, Apprentissage statistique des machines, Prétraitement de données

    ★ 4.8 (5,6 k) · Mixte · Cours · 1 à 3 mois

  • U

    University of Pennsylvania

    Principes fondamentaux de l'IA pour les non-scientifiques des données

    Compétences que vous acquerrez: Gestion des données, Optimisation du modèle, Apprentissage automatique, Évaluation du modèle, Autoencodeurs, Analyse des données, Réseaux adversoriels génératifs (GAN), Apprentissage profond, Gestion des données clients, Architectures de modèles génératifs, Connaissance de l'IA, IA générative, Modélisation des grandes langues, Méthodes d'apprentissage automatique, Big Data, Algorithmes, Stratégie des produits d'IA, Algorithmes d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage statistique des machines

    ★ 4.8 (1 k) · Mixte · Cours · 1 à 3 mois

  • I

    IBM

    IA générative : Introduction et applications

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Réalité augmentée et virtuelle (AR/VR), ChatGPT, Architectures de modèles génératifs, Connaissance de l'IA, Synthèse des données, IA générative, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)

    ★ 4.6 (4,4 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • J

    Johns Hopkins University

    Inférence statistique

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

    ★ 4.2 (4,5 k) · Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

  • U

    University of Pennsylvania

    Finance et modélisation quantitative pour les analystes

    Compétences que vous acquerrez: Finance d'entreprise, Analyse de régression, États financiers, Modélisation prédictive, Données financières, Microsoft Excel, Logiciel de tableur, Budget d'investissement, Finances, Sens financier, Rapports financiers, Modélisation d'entreprise, Modélisation mathématique, Modélisation financière, Compte de résultat, Comptabilité financière, Analyse des états financiers, Modélisation statistique, Prévisions financières, Retour sur investissement

    ★ 4.5 (17 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • J

    John Wiley & Sons

    Data Processing, Machine Learning, and Model Evaluation

    Compétences que vous acquerrez: Data Preprocessing, Model Evaluation, Data Processing, Model Deployment, Data Transformation, MLOps (Machine Learning Operations), Unsupervised Learning, Data Cleansing, Predictive Modeling, Model Training, Data Science, Data Analysis, Applied Machine Learning, Model Optimization, Technical Communication, Supervised Learning, Machine Learning, Artificial Neural Networks

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • I

    IBM

    Generative AI for UI UX Design

    Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Generative Model Architectures, UI/UX Research, Responsible AI, Persona (User Experience), AI literacy, User Interface and User Experience (UI/UX) Design, Experience Design, Miro AI, Design Software, AI Workflows, Brainstorming, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Large Language Modeling, Human Centered Design, Wireframing

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

  • G

    Google

    Démarrer le processus de conception UX : Empathiser, définir et imaginer

    Compétences que vous acquerrez: Penser la conception, L'idée, Persona (Expérience utilisateur), Conception centrée sur l'homme, Expérience de l'utilisateur, Analyse concurrentielle, Conception centrée sur l'utilisateur, Recherche sur les utilisateurs, Recherche UI/UX, Conception de l'expérience utilisateur, Facteurs humains, Témoignage de l'utilisateur, Lignes directrices sur l'accessibilité du contenu web, Conception de solutions, Développement de la personnalité

    ★ 4.8 (17 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • I

    IBM

    IA générative pour les ingénieurs de données

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

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

  • U

    University of Amsterdam

    Statistiques de base

    Compétences que vous acquerrez: Tests d'hypothèses statistiques, Analyse statistique, Statistiques, Logiciel d'analyse de données, Recherche quantitative, Méthodes statistiques, Probabilités et statistiques

    ★ 4.6 (4,7 k) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • U

    University of California, Irvine

    Introduction à la programmation de l'Internet des objets (IOT)

    Compétences que vous acquerrez: Linux, TCP/IP, Documents relatifs aux besoins des utilisateurs, Protocoles de réseau, Systèmes électriques de base, Internet des objets, Logiciels embarqués, Matériel électronique, Composants électroniques, Programmation en Python, Commandes Linux, Planification des tests, Conception des systèmes, Programmation Python, Systèmes d'exploitation, Systèmes embarqués, Modèles OSI, Débogage, Interface de programmation d'applications (API), Spécification fonctionnelle, Électronique

    ★ 4.7 (20 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

1…373839…834

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

  • Être à l'avant-garde de l'IA: Google
  • Apprentissage automatique : Régression: University of Washington
  • Principes fondamentaux de l'IA pour les non-scientifiques des données: University of Pennsylvania
  • IA générative : Introduction et applications: IBM
  • Inférence statistique: Johns Hopkins University
  • Finance et modélisation quantitative pour les analystes: University of Pennsylvania
  • Data Processing, Machine Learning, and Model Evaluation: John Wiley & Sons
  • Generative AI for UI UX Design: IBM
  • Démarrer le processus de conception UX : Empathiser, définir et imaginer: Google
  • IA générative pour les ingénieurs de données: IBM

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  • Certificat de chef de produit IBM AI
  • Certificat en science des données d'IBM
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