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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


  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    G

    Google

    Analyse des données avec la programmation en R

    Compétences que vous acquerrez: Logiciel de Visualisation de Données, Nettoyage des données, Analyse des Données, Gestion des paquets et des logiciels, Manipulation des données, Ggplot2, Rmarkdown, Programmation Statistique, Importation/exportation de données, La programmation en R, Visualisation de Données, Tidyverse (Package R)

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

    Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Statut : Compétences en IA
    Compétences en IA
    I

    IBM

    Analyste de données d'IBM

    Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, SQL, Tableau de bord, Logiciel de Visualisation de Données, Analyse exploratoire des données (AED), Analyse des Données, Transformation de données, IA générative, Narration des données, Visualisation interactive des données, Réseautage professionnel, IBM Cognos Analytics, Présentation des données, Data wrangling, Formules Excel, Microsoft Excel, Importation/exportation de données, Big Data, Plotly, Visualisation de Données

    Préparer un diplôme

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

    Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    D

    DeepLearning.AI

    Probabilités et statistiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

    Compétences que vous acquerrez: Analyse statistique, Analyse exploratoire des données (AED), Échantillonnage (statistiques), Probabilités et statistiques, Visualisation statistique, Tests A/B, Tests d'hypothèses statistiques, Distribution de probabilité, Apprentissage statistique des machines, Probabilité, Inférence statistique, Statistiques descriptives, Science des données, Statistiques bayésiennes

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

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Nouveau
    Nouveau
    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    C

    Coursera

    Data Science Beyond the Basics (ML+DS)

    Compétences que vous acquerrez: Generative AI, Supervised Learning, Generative Model Architectures, AWS SageMaker, Unsupervised Learning, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, LLM Application, Applied Machine Learning, Feature Engineering, Exploratory Data Analysis, Deep Learning, A/B Testing, Python Programming, Machine Learning, Data Analysis, Data Processing, AWS CloudFormation, AI Personalization, Network Architecture

    4,4
    évaluation, 4,4 sur 5 étoiles
    ·
    20 avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    U

    University of Colorado System

    Science des données cliniques

    Compétences que vous acquerrez: Éthique des données, Informatique clinique, Qualité des données, Google Cloud Platform, Manipulation des données, Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) - Conformité à la loi sur la portabilité et la responsabilité en matière d'assurance maladie, Protection de la vie privée dans le domaine médical, Traitement du langage naturel (NLP), Modélisation des données, Bioinformatique, Informatique, Conception de la base de données, La programmation en R, Gestion des données cliniques, Tidyverse (Package R), Unité de soins intensifs, Extrait, Modélisation prédictive, Exploration de texte, Modélisation des risques

    4,5
    évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
    ·
    485 avis

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Nouveau
    Nouveau
    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    U

    University of Michigan

    More Applied Data Science with Python

    Compétences que vous acquerrez: Unsupervised Learning, Data Mining, Social Network Analysis, ChatGPT, Data Processing, Anomaly Detection, Machine Learning Methods, Data Science, Supervised Learning, Machine Learning, Data Analysis, Data Manipulation, Python Programming, Exploratory Data Analysis, Machine Learning Algorithms, Jupyter, Probability Distribution

    4,3
    évaluation, 4,3 sur 5 étoiles
    ·
    8 avis

    Avancées · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    J

    Johns Hopkins University

    Science des données : Fondements à l'aide de R

    Compétences que vous acquerrez: Logiciel de Visualisation de Données, Apprentissage automatique, Analyse exploratoire des données (AED), Analyse statistique, GitHub, Nettoyage des données, Partage des données, Réduction de dimensionnalité, Tracé (graphique), Ggplot2, Manipulation des données, Programmation Statistique, Data wrangling, Visualisation statistique, Rmarkdown, La programmation en R, Knitr, Contrôle des versions, Science des données, R (logiciel)

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

    Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Nouveau
    Nouveau
    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    C

    Coursera

    Python, SQL, Tableau for Data Science

    Compétences que vous acquerrez: Data Storytelling, Data Presentation, SQL, Data Visualization Software, Database Design, AWS SageMaker, Unsupervised Learning, Data Visualization, Interactive Data Visualization, Dashboard, Feature Engineering, Database Management, Exploratory Data Analysis, A/B Testing, Tableau Software, Pandas (Python Package), Matplotlib, Python Programming, Data Analysis, Machine Learning

    4,1
    évaluation, 4,1 sur 5 étoiles
    ·
    18 avis

    Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    Imperial College London

    Mathématiques pour l'apprentissage automatique

    Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Apprentissage automatique, Mathématiques appliquées, Statistiques, Analyse statistique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Probabilités et statistiques, Calculs, Produits dérivés, Réseaux neuronaux artificiels, Réduction de dimensionnalité, NumPy, Manipulation des données, Algèbre linéaire, Analyse de régression, Jupyter, Algorithmes, Science des données, Mathématiques avancées

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

    Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    J

    Johns Hopkins University

    La programmation en R

    Compétences que vous acquerrez: Analyse statistique, Analyse des Données, Simulations, structures de données, Outils de programmation informatique, Programmation Statistique, Principes de programmation, Importation/exportation de données, Optimisation des performances, La programmation en R, Développement du programme, Débogage

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

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    J

    Johns Hopkins University

    Science des données : Statistiques et apprentissage automatique

    Compétences que vous acquerrez: Modélisation statistique, Analyse statistique, Apprentissage automatique, Analyse exploratoire des données (AED), Probabilités et statistiques, GitHub, Algorithmes d'apprentissage automatique, Inférence statistique, Visualisation interactive des données, Présentation des données, Ingénierie des caractéristiques, Rmarkdown, Tests d'hypothèses statistiques, La programmation en R, Analyse de régression, Shiny (Package (R)), Plotly, Science des données, Visualisation de Données, Modélisation prédictive

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

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Gratuit
    Gratuit
    C

    Coursera

    Défi de codage en science des données : Prédiction des défauts de paiement

    Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Apprentissage automatique, Analyse des Données, Analyse prédictive, Traitement des données, Manipulation des données, Apprentissage automatique appliqué, Jupyter, Science des données, Modélisation prédictive

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    107 avis

    Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

1234…834

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

  • Analyse des données avec la programmation en R: Google
  • Analyste de données d'IBM: IBM
  • Probabilités et statistiques pour l'apprentissage automatique et la science des données: DeepLearning.AI
  • Data Science Beyond the Basics (ML+DS): Coursera
  • Science des données cliniques: University of Colorado System
  • More Applied Data Science with Python: University of Michigan
  • Science des données : Fondements à l'aide de R: Johns Hopkins University
  • Python, SQL, Tableau for Data Science: Coursera
  • Mathématiques pour l'apprentissage automatique: Imperial College London
  • La programmation en R: Johns Hopkins University

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Pied de page Coursera

Compétences

  • Intelligence artificielle (IA)
  • Cybersécurité
  • analyse des données
  • Marketing numérique
  • Parler anglais
  • IA générative (GenAI)
  • Microsoft Excel
  • microsoft power bi
  • Project Management
  • Python

Certificats et programmes

  • Certificat de cybersécurité Google
  • Certificat Google Data Analytics
  • Certificat d'assistance informatique Google
  • Certificat de gestion de projet Google
  • Certificat Google UX Design
  • Certificat d'Analyste de données IBM
  • Certificat IBM Science des données
  • Certificat en Apprentissage automatique
  • Certificat d'Analyste décisionnelle Microsoft Power BI (données)
  • Certificat de concepteur UI / UX

Industries et carrières

  • Business
  • Informatique
  • Science des données
  • Éducation et enseignement
  • Ingénierie
  • Finance
  • Soins de santé
  • Ressources humaines (RH)
  • Technologies de l’information (IT)
  • Marketing

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