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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

    • U

      University of Michigan

      Python pour tous

      Compétences que vous acquerrez: Principes de programmation, Collecte de données, Traitement des données, Modélisation des données, SQL, Programmation informatique, Logiciel de Visualisation de Données, Programmation en Python, Importation/exportation de données, JSON, Conception de la base de données, Manipulation des données, Restful API, Installation du logiciel, Bases de données relationnelles, Bases de données, Protocoles réseau, structures de données, Web scraping, Services web

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Compétences en IA
      Compétences en IA
      I

      IBM

      IBM Data Engineering

      Compétences que vous acquerrez: IA générative, SQL, Pipelines de données, IBM Cognos Analytics, Apache Hadoop, Magasin de données, Flux d'air Apache, NoSQL, Apache Kafka, Entreposage de données, Conception de la base de données, Réseautage professionnel, MySQL, Jupyter, Commandes Linux, Bash (langage de script), Apache Spark, Extrait, Gestion des bases de données, Web scraping

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Gratuit
      Gratuit
      C

      Coursera Instructor Network

      Data Science for Professionals

      Compétences que vous acquerrez: Predictive Modeling, Statistical Analysis, Data Manipulation, Data Analysis, Data Science, Pandas (Python Package), Data Visualization Software, Statistics, Data Cleansing, Data Processing, Data-Driven Decision-Making, Business Analytics, Exploratory Data Analysis, Machine Learning

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • C

      Coursera Project Network

      Data Science Coding Challenge: Loan Default Prediction

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

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

      Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • 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

      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

    • I

      IBM

      Outils pour la Science des Données

      Compétences que vous acquerrez: Big Data, Interface de programmation d'application (API), Autres langages de programmation, Logiciel d'analyse des données, Environnement de développement, La programmation en R, Science des données, Jupyter, Outils de programmation informatique, Contrôle des versions, Git (Système de contrôle des versions), Programmation Statistique, GitHub, Cloud Computing, Apprentissage automatique

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • I

      Imperial College London

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique

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

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

      Débutant · 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

    • U

      University of California San Diego

      Big Data

      Compétences que vous acquerrez: Big Data, Gestion des données, Modélisation des données, Apache Hadoop, Traitement des données, Pipelines de données, Présentation des données, Data mining, NoSQL, Apprentissage automatique appliqué, Conception de la base de données, Analyse de régression, Analyse exploratoire des données (AED), Apache Spark, Intégration de données, Systèmes de gestion de bases de données, Analyse statistique, Théorie des graphes, Évolutivité, Analyse du réseau

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 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

    • I

      IBM

      Science des données appliquée avec R

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Storytelling de données, SQL, Logiciel de Visualisation de Données, Transformation de données, Présentation des données, Web scraping, La programmation en R, Tableau de bord, Analyse exploratoire des données (AED), Visualisation interactive des données, Conception de la base de données, Manipulation des données, Data wrangling, Tracé (graphique), Bases de données relationnelles, Shiny (Package (R)), Dépliant (logiciel), Gestion des bases de données, Ggplot2

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      1,2 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    1…456…834

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

    • Python pour tous: University of Michigan
    • IBM Data Engineering: IBM
    • Data Science for Professionals: Coursera Instructor Network
    • Data Science Coding Challenge: Loan Default Prediction: Coursera Project Network
    • Cadre en science des données: Johns Hopkins University
    • Capstone en science des données appliquée: IBM
    • Outils pour la Science des Données: IBM
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique: Imperial College London
    • Science des données génomiques: Johns Hopkins University
    • Big Data: University of California San Diego

    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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