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
Compétences que vous acquerrez: Analyse des données, Programmation Python, NumPy, Programmation en Python
Compétences que vous acquerrez: Maîtrise des données, Exploration de données, Big Data, Apprentissage automatique, Traitement des données, Informatique en nuage, Apprentissage profond, Science des données, Prise de décision fondée sur des données, Transformation numérique, Stockage des données
Compétences que vous acquerrez: Maîtrise des données, Visualisation des données, Apprentissage non supervisé, Présentation des données, Programmation Python, Narration des données, IA générative, Analyse exploratoire des données (AED), Création de tableaux de bord, SQL, Nettoyage des données, Programmation en Python, Tracé (graphique), Visualisation interactive des données, Jupyter, Récupération de données sur le Web, Analyse exploratoire des données, Logiciel de visualisation de données, Réseautage professionnel, Récit de données, Plotly, Tableau de bord, Traitement des données
Compétences que vous acquerrez: Gestion de projet, Apprentissage automatique, Analyse avancée, Analyse des données, Science des données, Prise de décision fondée sur des données, Narration des données, Communication avec les parties prenantes, Communication, Analyse, Éthique des données, Gestion du flux de travail, Conception du processus, Récit de données, Communication technique, Compétences analytiques, Solutions pour les entreprises
Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Visualisation des données, Analyse de régression, Science des données, Manipulation des données, Analyse exploratoire des données (AED), Nettoyage des données, Analyse statistique, Inférence statistique, Modélisation prédictive, Évaluation du modèle, Manipulation de données, Analyse exploratoire des données, Dépliant (logiciel), Rmarkdown, Brillant (paquet R), R (logiciel), GitHub, Contrôle des versions, Tests d'hypothèses statistiques, R Programmation, Traitement des données
University of Michigan
Compétences que vous acquerrez: Visualisation des données, Exploration de texte, Programmation Python, Ingénierie des fonctionnalités, NumPy, Manipulation des données, Prétraitement de données, Programmation en Python, Traitement du langage naturel, Analyse des réseaux sociaux, Analyse du réseau, Modèle de réseau, Manipulation de données, Tracé (graphique), Évaluation du modèle, Visualisation interactive des données, Logiciel de visualisation de données, Pandas (paquetage Python), Apprentissage automatique appliqué, Prétraitement des données, Matplotlib, Infographie, Apprentissage supervisé
Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?
Compétences que vous acquerrez: Analyse des données, Langages de requête, Programmation Python, Manipulation des données, Accès aux données, SQL, Programmation en Python, Gestion des bases de données, Jupyter, Bases de données, Manipulation de données, Procédure stockée, Bases de données relationnelles, Traitement des transactions, Théorie des bases de données
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Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Apprentissage automatique, Statistiques, Transformation de données, Réduction de dimensionnalité, Réduction de la dimensionnalité, Calculs, Statistiques descriptives, Statistiques bayésiennes, Probabilité, Algèbre linéaire, Distribution de probabilité, Inférence statistique, Transformation des données, Probabilités et statistiques, Apprentissage automatique appliqué, Mathématiques appliquées, Tests d'hypothèses statistiques, Méthodes d'apprentissage automatique, Échantillonnage (statistiques), Logiciels mathématiques, Méthodes statistiques
Compétences que vous acquerrez: Optimisation du modèle, Modèle de formation, Visualisation des données, Traitement des données, Transformation de données, Analyse des données, Modélisation statistique, Science des données, Programmation Python, Manipulation des données, Analyse exploratoire des données (AED), Analyse, Prétraitement de données, Nettoyage des données, Programmation en Python, Évaluation du modèle, Modélisation prédictive, Transformation des données, Analyse exploratoire des données, Manipulation de données, Pandas (paquetage Python), Importation/exportation de données, Prétraitement des données, Analyse prédictive
Compétences que vous acquerrez: Analyse des données, Présentation des données, Collecte de données, Programmation Python, Science des données, Graphique, Manipulation des données, Création de tableaux de bord, Programmation en Python, Collecte des données, Jupyter, Tracé (graphique), Récupération de données sur le Web, Manipulation de données, Logiciel de visualisation de données, Pandas (paquetage Python), Capture des données, Tableau de bord, Traitement des données
Plusieurs enseignants
Compétences que vous acquerrez: Dashboard Creation, Dashboard, Web Scraping, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Data Analysis, R (Software), Data Presentation, Correlation Analysis, Pandas (Python Package), NumPy, Predictive Modeling, Python Programming, Machine Learning Algorithms, Data Science, Machine Learning, Project Management
En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur data science .
- Python pour la science des données, l'IA et le développement: IBM
- Qu'est-ce que la science des données ?: IBM
- IBM Data Science: IBM
- Fondements de la science des données: Google
- Science des données: Johns Hopkins University
- Science des Données Appliquée avec Python: University of Michigan
- Bases de données et SQL pour la science des données avec Python: IBM
- Introduction à la science des données: IBM
- Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données: DeepLearning.AI
- Analyse de données avec Python: IBM
