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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 : Nouvelles compétences en matière d’IA
      Nouvelles compétences en matière d’IA
      G

      Google

      Analyse de données Google

      Compétences que vous acquerrez: Logiciel de Visualisation de Données, Analyse des Données, Storytelling de données, Validation des données, Compétences en matière d'entretien, Échantillonnage (statistiques), Maîtrise des données, Nettoyage des données, Visualisation de Données, Éthique des données, Tableau de bord, Logiciel Tableau, Rmarkdown, La programmation en R, Communication avec les parties prenantes, Présentations, Présentation des données, Visualisation interactive des données, Logiciel de Feuille de Calcul, Ggplot2

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • G

      Google

      Google Advanced Data Analytics

      Compétences que vous acquerrez: Exploratory Data Analysis, Data Storytelling, Statistical Hypothesis Testing, Data Ethics, Data Presentation, Data Visualization Software, Sampling (Statistics), Regression Analysis, Feature Engineering, Data Transformation, Descriptive Statistics, Data Visualization, Tableau Software, Data Manipulation, Statistical Analysis, Probability Distribution, Statistical Methods, Applied Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Data Analysis

      Préparer un diplôme

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

      Avancées · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • I

      IBM

      Projet Python pour la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Pandas (paquetage Python), Analyse des Données, Traitement des données, Logiciel de Visualisation de Données, Collecte de données, Manipulation des données, Programmation en Python, Jupyter, Tableau de bord, Science des données, Web scraping, Matplotlib

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • I

      IBM

      Fondamentaux de la science des données avec Python et SQL

      Compétences que vous acquerrez: Pandas (paquetage Python), Analyse des Données, Logiciel de Visualisation de Données, Distribution de probabilité, SQL, Logiciel d'analyse des données, Procédure stockée, Automatisation, Outils de programmation informatique, Visualisation de Données, Programmation en Python, Tableau de bord, Analyse statistique, Bases de données, Bases de données relationnelles, Jupyter, Statistiques descriptives, Web scraping, Statistiques, Science des données

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Compétences en IA
      Compétences en IA
      M

      Microsoft

      Microsoft Power BI Analyste décisionnelle de données

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Power BI, Modélisation des données, Logiciel de Visualisation de Données, Stockage des données, Storytelling de données, Validation des données, Prise de décision fondée sur les données, Nettoyage des données, Transformation de données, Tableau de bord, Formules Excel, Microsoft Excel, Expressions d'analyse de données (DAX), Schéma en étoile, Extrait, Présentation des données, Logiciel de Feuille de Calcul, Visualisation interactive des données, Microsoft Copilot

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      7,1 k avis

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • I

      IBM

      Bases de données et SQL pour la science des données avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Pandas (paquetage Python), Analyse des Données, SQL, Langage de requête, Procédure stockée, Conception de la base de données, Manipulation des données, Bases de données relationnelles, Jupyter, Gestion des bases de données, Traitement des transactions, Bases de données

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • D

      DeepLearning.AI

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Distribution de probabilité, Probabilités et statistiques, NumPy, Tests A/B, Échantillonnage (statistiques), Mathématiques appliquées, Probabilité, Statistiques bayésiennes, Programmation en Python, Jupyter, Manipulation des données, Réduction de dimensionnalité, Algèbre linéaire, Inférence statistique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Statistiques descriptives, Tests d'hypothèses statistiques, Apprentissage automatique, Calculs

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      2,7 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • I

      IBM

      Méthodologie de la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Modélisation des données, Storytelling de données, Data mining, Nettoyage des données, Examen par les pairs, Modélisation prédictive, Analyse de valeur et de rentabilité, Jupyter, Compétences analytiques, Engagement des parties prenantes, Qualité des données, Commentaires des utilisateurs, Arbre de décision, Science des données

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • D
      A

      Plusieurs enseignants

      DeepLearning.AI Data Engineering

      Compétences que vous acquerrez: Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Storage Technologies, Data Architecture, Data Transformation, Requirements Analysis, Data Processing, Data Warehousing, Query Languages, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Amazon Web Services, Apache Spark, Database Systems, Data Integration, AWS Kinesis, Infrastructure as Code (IaC)

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

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • M

      Microsoft

      Microsoft Copilot for Data Science

      Compétences que vous acquerrez: Generative AI, Microsoft Copilot, Natural Language Processing, Data Quality, Anomaly Detection, Data Storytelling, Data Ethics, Data-Driven Decision-Making, Interactive Data Visualization, Data Presentation, OpenAI, Data Pipelines, Prompt Engineering, Data Cleansing, Data Visualization Software, Data Synthesis, Data Analysis, Communication, Data Validation, Large Language Modeling

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

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Gratuit
      Gratuit
      D

      Duke University

      Compétences mathématiques de science des données

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Probabilité, Statistiques bayésiennes, Produits dérivés, Arithmétique, Mathématiques générales, Calculs, Tracé (graphique), Algèbre, Graphique, Géométrie, Statistiques, Science des données

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • U

      University of California, Irvine

      Les fondamentaux de la Science des données

      Compétences que vous acquerrez: Big Data, Analyse des Données, Traitement du langage naturel (NLP), Business Analytics, Data mining, Exploration de texte, Éthique des données, Analyse prédictive, Arbre de classification et de régression (CART), Modélisation prédictive, Cloud Computing, Analyse statistique, Analyse de régression, Apprentissage non supervisé, Modélisation statistique, Détection des anomalies, Analytique, Réseaux Sociaux, Arbre de décision, Science des données

      4,2
      évaluation, 4,2 sur 5 étoiles
      ·
      238 avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    1234…834

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

    • Analyse de données Google: Google
    • Google Advanced Data Analytics: Google
    • Projet Python pour la science des données: IBM
    • Fondamentaux de la science des données avec Python et SQL: IBM
    • Microsoft Power BI Analyste décisionnelle de données: Microsoft
    • Bases de données et SQL pour la science des données avec Python: IBM
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données: DeepLearning.AI
    • Méthodologie de la science des données: IBM
    • DeepLearning.AI Data Engineering: DeepLearning.AI
    • Microsoft Copilot for Data Science: Microsoft

    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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