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.

Compétences que vous acquerrez: Programmation orientée objet (POO), structures de données, Automatisation, Fichier E/S, Analyse des Données, Manipulation des données, Programmation informatique, Restful API, Importation/exportation de données, Programmation en Python, Pandas (paquetage Python), Jupyter, JSON, NumPy, Web scraping, Principes de programmation, Interface de programmation d'application (API)
Débutant · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Science des données, Apprentissage automatique, Analyse des Données, Intelligence artificielle, Big Data, Prise de décision fondée sur les données, Cloud Computing, Data mining, Maîtrise des données, Transformation numérique
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Communication, Apprentissage automatique, Informatique décisionnelle, Communication avec les parties prenantes, Analytique, Analyse des Données, Project Management, Science des données, Éthique des données, Prise de décision fondée sur les données, Narration des données, Business Analytics, Rapports statistiques, Gestion des flux de travail, Conception du projet
Avancées · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Manipulation des données, Apprentissage supervisé, SQL, Visualisation interactive des données, Analyse des Données, Réseautage professionnel, Jupyter, Évaluation de modèles, Apprentissage non supervisé, Tableau de bord, Narration des données, Importation/exportation de données, IA générative, Visualisation de Données, Web scraping, Plotly, Présentation des données, Maîtrise des données, Logiciel de Visualisation de Données, Analyse exploratoire des données (AED)
Préparer un diplôme
Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois
Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Nettoyage des données, Apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Manipulation des données, Contrôle des versions, Rmarkdown, Visualisation interactive des données, Inférence statistique, Science des données, Modélisation prédictive, Analyse statistique, La programmation en R, Évaluation de modèles, GitHub, Tracé (graphique), Plotly, Tests d'hypothèses statistiques, Shiny (Package (R)), Analyse de régression, Analyse exploratoire des données (AED)
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

John Wiley & Sons
Compétences que vous acquerrez: Statistics, Probability & Statistics, Data Analysis, Data Literacy, Data Collection, Unsupervised Learning, Text Mining, Business Analytics, Statistical Inference, Probability, Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Data-Driven Decision-Making, Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Machine Learning Methods, Data Visualization, Business Communication, Communication
Intermédiaire · Cours · 3 à 6 mois

University of Michigan
Compétences que vous acquerrez: Théorie des graphes, Manipulation des données, Visualisation interactive des données, Apprentissage supervisé, Visualisation scientifique, Visualisation (infographie), Analyse du réseau, Matplotlib, Évaluation de modèles, Analyse des réseaux sociaux, Programmation en Python, Pandas (paquetage Python), Ingénierie des caractéristiques, Prétraitement de données, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage automatique appliqué, Logiciel de Visualisation de Données, Visualisation de Données, Exploration de texte, NumPy
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Manipulation des données, SQL, Analyse des Données, Traitement des transactions, Bases de données, Programmation en Python, Bases de données relationnelles, Pandas (paquetage Python), Langage de requête, Jupyter, Procédure stockée
Débutant · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Nettoyage des données, Modélisation des données, SQL, Bases de données relationnelles, Big Data, Déploiement du modèle, Bases de données, Science des données, Jupyter, R (logiciel), Programmation en Python, Prétraitement de données, GitHub, Data mining, Langage de requête, Cloud Computing, La programmation en R, Procédure stockée, Maîtrise des données, Logiciel de Visualisation de Données
Préparer un diplôme
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

University of California, Davis
Compétences que vous acquerrez: Gouvernance des données, Modélisation des données, Manipulation des données, Bases de données relationnelles, Conception de la base de données, Analyse des Données, SQL, Statistiques descriptives, Science des données, Langage de requête, Qualité des données
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Nettoyage des données, Manipulation des données, Analyse des Données, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), NumPy, Modélisation prédictive, Évaluation de modèles, Analyse prédictive, Analyse statistique, Matplotlib, Programmation en Python, Ingénierie des caractéristiques, Pandas (paquetage Python), Importation/exportation de données, Transformation de données, Prétraitement de données, Visualisation de Données, Analyse exploratoire des données (AED), Analyse de régression
Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Mathématiques appliquées, Apprentissage automatique, Tests A/B, Algèbre linéaire, Réduction de dimensionnalité, Modélisation mathématique, Statistiques descriptives, Analyse statistique, Prétraitement de données, Inférence statistique, Échantillonnage (statistiques), Probabilité, Analyse numérique, Calculs, NumPy, Statistiques bayésiennes, Probabilités et statistiques, Tests d'hypothèses statistiques, Distribution de probabilité
Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois
La science des données est un domaine interdisciplinaire qui combine les statistiques, l'informatique et l'expertise du domaine pour extraire des informations significatives à partir des données. Elle joue un rôle crucial dans la prise de décision au sein de diverses industries, aidant les organisations à comprendre les tendances, à prédire les résultats et à optimiser les processus. Dans le monde actuel axé sur les données, la capacité d'analyser et d'interpréter les données est essentielle pour que les entreprises restent compétitives et innovantes.
Une carrière en science des données peut déboucher sur différents rôles, notamment ceux d'analyste de données, d'ingénieur de données, d'ingénieur en apprentissage automatique et de scientifique des données. Ces postes sont très demandés dans des secteurs tels que la finance, la santé, la technologie et le marketing. Chaque rôle se concentre sur différents aspects des données, de la collecte et du nettoyage des données à l'analytique avancée et à la modélisation prédictive, offrant ainsi diverses opportunités aux professionnels.
Pour faire carrière dans la science des données, vous devez acquérir des bases solides dans plusieurs compétences clés. Celles-ci comprennent les langages de programmation comme Python et R, l'analyse statistique, la visualisation des données et l'apprentissage automatique. La familiarisation avec les bases de données et les outils tels que SQL et Tableau est également bénéfique. En outre, les compétences générales telles que la résolution de problèmes, la pensée critique et la communication efficace sont essentielles pour traduire les perspectives de données en stratégies exploitables.
Il existe de nombreux cours en ligne pour apprendre la science des données. Parmi les meilleures options, citons le certificat professionnel IBM Data Science, qui couvre les compétences et les outils essentiels, et la spécialisation Applied Data Science, qui se concentre sur les applications pratiques. Ces cours offrent un parcours d'apprentissage structuré et une expérience pratique pour vous aider à développer votre expertise en science des données.
Oui. Vous pouvez commencer à apprendre la science des données sur Coursera gratuitement de deux façons :
Si vous souhaitez continuer à apprendre, obtenir un certificat en science des données ou débloquer l'accès complet aux cours après l'aperçu ou l'essai, vous pouvez effectuer une mise à niveau ou demander une aide financière.
Pour apprendre la science des données de manière efficace, commencez par identifier vos objectifs d'apprentissage et les compétences spécifiques que vous souhaitez acquérir. Commencez par des cours fondamentaux qui couvrent les concepts de base et progressez graduellement vers des sujets plus avancés. Participez à des projets pratiques pour appliquer vos connaissances et envisagez de rejoindre des communautés en ligne ou des groupes d'étude pour améliorer votre expérience d'apprentissage. Une pratique cohérente et une application dans le monde réel sont la clé de la maîtrise de la science des données.
Les cours descience des données couvrent généralement un éventail de sujets, y compris la manipulation des données, l'analyse statistique, l'apprentissage automatique, la visualisation des données et les technologies Big data. Vous pouvez également rencontrer des sujets spécialisés tels que le traitement du langage naturel, l'éthique des données et l'ingénierie des données. Ce cursus complet vous prépare à relever divers défis dans le domaine et vous dote des compétences nécessaires pour analyser des ensembles de données complexes.
Pour la formation et le perfectionnement des employés en science des données, des programmes tels que le Certificat professionnel Certified Data Science Practitioner de CertNexus et le Certificat professionnel Data Science de Fractal constituent d'excellents choix. Ces cours sont conçus pour améliorer les compétences pratiques et fournir une base solide en science des données, ce qui les rend adaptés au développement de la main-d'œuvre.