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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 : Nouveau
      Nouveau
      D

      Duke University

      Programming for Python Data Science: Principles to Practice

      Compétences que vous acquerrez: Matplotlib, Pandas (Python Package), NumPy, Computational Thinking, Predictive Modeling, Data Cleansing, Data Structures, Data Visualization Software, Visualization (Computer Graphics), Debugging, Data Analysis, Object Oriented Programming (OOP), Data Manipulation, Regression Analysis, Python Programming, Data Science, Algorithms, Simulations, Statistical Methods, Program Development

      3,9
      évaluation, 3,9 sur 5 étoiles
      ·
      66 avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • I

      IBM

      Capstone en science des données appliquée

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Pandas (paquetage Python), Collecte de données, Présentation des données, Science des données, Prise de décision fondée sur les données, Analyse exploratoire des données (AED), Modélisation prédictive, Plotly, Data wrangling, Apprentissage automatique, Modélisation statistique, Web scraping

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      7,3 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Compétences en IA
      Compétences en IA
      I

      IBM

      Analyste de données d'IBM

      Compétences que vous acquerrez: Big Data, Pandas (paquetage Python), Analyse des Données, Storytelling de données, IA générative, Nettoyage des données, Logiciel de Visualisation de Données, Formules Excel, Analyse exploratoire des données (AED), Réseautage professionnel, Manipulation des données, Visualisation interactive des données, Plotly, SQL, Tableau de bord, Data wrangling, Matplotlib, Jupyter, Analyse statistique, Visualisation de Données

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • J

      Johns Hopkins University

      cours intensif en science des données

      Compétences que vous acquerrez: Gestion des données, Science des données, Prise de décision fondée sur les données, Modélisation prédictive, Mesure de la performance, Apprentissage automatique, Inférence statistique, Génie logiciel, Conception du projet

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      8,2 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • C

      Coursera Project Network

      Data Science Challenge

      Compétences que vous acquerrez: Applied Machine Learning, Jupyter, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Predictive Modeling, Data Science, Python Programming, Predictive Analytics

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

      Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • U

      University of Colorado Boulder

      Fondements de la science des données : Inférence statistique

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

      Préparer un diplôme

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • J

      Johns Hopkins University

      Science des données génomiques

      Compétences que vous acquerrez: Gestion des données, Analyse des Données, Logiciel d'analyse des données, Science des données, La programmation en R, Tests d'hypothèses statistiques, Commandes Unix, Interface de ligne de commande, Unix, Bioinformatique, Jupyter, Analyse exploratoire des données (AED), Biostatistique, Méthodes statistiques, Biologie moléculaire, structures de données, Modélisation statistique, Analyse statistique, Commandes Linux, Pensée informatique

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • J

      Johns Hopkins University

      Cadre en science des données

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Gestion des données, Motivation de l'équipe, Présentation des données, Compétences en matière d'entretien, Project Management, Renforcement de l'esprit d'équipe, Prise de décision fondée sur les données, Science des données, Gestion d'équipe, Analyse exploratoire des données (AED), Compétences analytiques, Embarquement des employés, Leadership organisationnel, Communication technique, Mise en œuvre du projet, Conception du projet, Stratégie en matière de données, Formation et développement des cadres, Qualité des données

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

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • I

      IBM

      Introduction à l'Analyse de Données

      Compétences que vous acquerrez: Big Data, Analyse des Données, Lacs de données, Collecte de données, Logiciel de Visualisation de Données, Nettoyage des données, Apache Hadoop, Data Mart, Entreposage de données, Apache Hive, Data wrangling, Analytique, Apache Spark, Extrait, Analyse statistique

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Gratuit
      Gratuit
      S

      Stanford University

      Introduction aux statistiques

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Collecte de données, Distribution de probabilité, Probabilité, Échantillonnage (statistiques), Tests d'hypothèses statistiques, Analyse de régression, Inférence statistique, Statistiques descriptives, Analyse statistique, Modélisation statistique, Analyse exploratoire des données (AED), Recherche quantitative, Méthodes statistiques, Statistiques

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Gratuit
      Gratuit
      U

      University of London

      Principes Fondamentaux de la Science des Données : Regroupement de K-Means en Python

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Pandas (paquetage Python), NumPy, Programmation en Python, Probabilités et statistiques, Science des données, Manipulation des données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Matplotlib, Statistiques descriptives, Visualisation de Données, Statistiques, Apprentissage non supervisé

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • U

      University of Michigan

      Introduction à la science des données en Python

      Compétences que vous acquerrez: Pandas (paquetage Python), Analyse des Données, Principes de programmation, NumPy, Nettoyage des données, Importation/exportation de données, Programmation en Python, Science des données, Probabilités et statistiques, Jupyter, Tableaux croisés dynamiques et graphiques, Analyse statistique, structures de données, Manipulation des données

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    1234…834

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

    • Programming for Python Data Science: Principles to Practice: Duke University
    • Capstone en science des données appliquée: IBM
    • Analyste de données d'IBM: IBM
    • cours intensif en science des données: Johns Hopkins University
    • Data Science Challenge: Coursera Project Network
    • Fondements de la science des données : Inférence statistique: University of Colorado Boulder
    • Science des données génomiques: Johns Hopkins University
    • Cadre en science des données: Johns Hopkins University
    • Introduction à l'Analyse de Données: IBM
    • Introduction aux statistiques: Stanford University

    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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