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.

Compétences que vous acquerrez: Importation/exportation de données, Scripting, Analyse des données, Collecte de données, NumPy, Programmation Python
★ 4.6 (44 k) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Apprentissage profond, Informatique en nuage, Prise de décision fondée sur des données, Analyse des données, Stockage des données, Maîtrise des données, Big Data, Science des données, Exploration de données, Apprentissage automatique, Transformation numérique
★ 4.7 (78 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

IBM
Compétences que vous acquerrez: Importation/exportation de données, Nettoyage des données, Présentation des données, Récit de données, Visualisation des données, Tableau de bord, IA générative, Récupération de données sur le Web, Jupyter, Évaluation du modèle, Logiciel de visualisation de données, Maîtrise des données, Analyse exploratoire des données, Réseautage professionnel, Traitement des données, Tracé (graphique), Apprentissage non supervisé, Création de tableaux de bord, SQL, Plotly
★ 4.6 (151 k) · Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Procédure stockée, Gestion des bases de données, Outils de programmation informatique, Informatique en nuage, Nettoyage des données, R (logiciel), Jupyter, Analyse de l'activité, Évaluation du modèle, Bases de données relationnelles, Maîtrise des données, Manipulation de données, Big Data, Science des données, Exploration de données, Déploiement du modèle, Programmation Python, R Programmation, SQL, Prétraitement des données
★ 4.6 (102 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois
Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Inférence statistique, Modélisation prédictive, Dépliant (logiciel), Nettoyage des données, Analyse de régression, Contrôle des versions, R (logiciel), Visualisation des données, Évaluation du modèle, Manipulation de données, Tests d'hypothèses statistiques, Analyse exploratoire des données, Science des données, Traitement des données, Brillant (paquet R), R Programmation, GitHub, Analyse statistique, Rmarkdown, Apprentissage automatique
★ 4.5 (51 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Procédure stockée, Gestion des bases de données, Langages de requête, Jupyter, Analyse des données, Accès aux données, Bases de données relationnelles, Manipulation de données, Traitement des transactions, Théorie des bases de données, Programmation Python, SQL, Bases de données
★ 4.7 (23 k) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois
Compétences que vous acquerrez: Analyse, Compétences analytiques, Analyse avancée, Récit de données, Communication avec les parties prenantes, Gestion de projet, Prise de décision fondée sur des données, Analyse des données, Conception du processus, Éthique des données, Solutions pour les entreprises, Science des données, Communication technique, Communication, Gestion du flux de travail, Apprentissage automatique
★ 4.7 (4,1 k) · Avancées · Cours · 1 à 3 mois

University of Michigan
Compétences que vous acquerrez: Modèle de réseau, Analyse des réseaux sociaux, Visualisation des données, Visualisation statistique, Visualisation interactive des données, Évaluation du modèle, Pandas (paquetage Python), Logiciel de visualisation de données, Traitement du langage naturel, NumPy, Manipulation de données, Apprentissage supervisé, Analyse du réseau, Ingénierie des fonctionnalités, Tracé (graphique), Programmation Python, Matplotlib, Apprentissage automatique appliqué, Prétraitement des données, Exploration de texte
★ 4.5 (34 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Plusieurs enseignants
Compétences que vous acquerrez: Dashboard Creation, Dashboard, Web Scraping, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Data Analysis, R (Software), Correlation Analysis, Pandas (Python Package), NumPy, Data Import/Export, Predictive Modeling, Python Programming, Machine Learning Algorithms, Data Science, Machine Learning, Project Management
★ 4.6 (118 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Compétences analytiques, Présentation des données, Tableau de bord, Récupération de données sur le Web, Jupyter, Analyse des données, Collecte de données, Pandas (paquetage Python), Graphique, Logiciel de visualisation de données, Science des données, Programmation Python, Création de tableaux de bord
★ 4.5 (4,9 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines
Compétences que vous acquerrez: Ggplot2, Présence sur le web, Nettoyage des données, Présentation des données, Échantillonnage (statistiques), Récit de données, Structures de données, Communication avec les parties prenantes, Compétences en matière d'entretien, R (logiciel), Visualisation des données, Visualisation interactive des données, Logiciel de tableur, Analyse des données, Gestion des fichiers, Validation des données, Éthique des données, Rmarkdown, Programmation orientée objet (POO), LinkedIn
★ 4.8 (183 k) · Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois
Compétences que vous acquerrez: Interactive Data Visualization, Statistics, Descriptive Statistics, Logistic Regression, Decision Tree Learning, Advanced Analytics, Probability & Statistics, Probability Distribution, Statistical Inference, Applied Machine Learning, Data-Driven Decision-Making, Supervised Learning, Workflow Management, Statistical Methods, Statistical Modeling, Data Cleansing, Data Structures, Interviewing Skills, NumPy, Professional Development
★ 4.8 (13 k) · Avancées · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois
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La science des données est un domaine interdisciplinaire qui combine les statistiques, l'informatique et l'expertise du domaine pour extraire des informations significatives à partir des données. Elle joue un rôle crucial dans la prise de décision au sein de diverses industries, aidant les organisations à comprendre les tendances, à prédire les résultats et à optimiser les processus. Dans le monde actuel axé sur les données, la capacité d'analyser et d'interpréter les données est essentielle pour que les entreprises restent compétitives et innovantes.
Une carrière en science des données peut déboucher sur différents rôles, notamment ceux d'analyste de données, d'ingénieur de données, d'ingénieur en apprentissage automatique et de scientifique des données. Ces postes sont très demandés dans des secteurs tels que la finance, la santé, la technologie et le marketing. Chaque rôle se concentre sur différents aspects des données, de la collecte et du nettoyage des données à l'analytique avancée et à la modélisation prédictive, offrant ainsi diverses opportunités aux professionnels.
Pour faire carrière dans la science des données, vous devez acquérir des bases solides dans plusieurs compétences clés. Celles-ci comprennent les langages de programmation comme Python et R, l'analyse statistique, la visualisation des données et l'apprentissage automatique. La familiarisation avec les bases de données et les outils tels que SQL et Tableau est également bénéfique. En outre, les compétences générales telles que la résolution de problèmes, la pensée critique et la communication efficace sont essentielles pour traduire les perspectives de données en stratégies exploitables.
Il existe de nombreux cours en ligne pour apprendre la science des données. Parmi les meilleures options, citons le certificat professionnel IBM Data Science, qui couvre les compétences et les outils essentiels, et la spécialisation Applied Data Science, qui se concentre sur les applications pratiques. Ces cours offrent un parcours d'apprentissage structuré et une expérience pratique pour vous aider à développer votre expertise en science des données.
Oui. Vous pouvez commencer à apprendre la science des données sur Coursera gratuitement de deux façons :
Si vous souhaitez continuer à apprendre, obtenir un certificat en science des données ou débloquer l'accès complet aux cours après l'aperçu ou l'essai, vous pouvez effectuer une mise à niveau ou demander une aide financière.
Pour apprendre la science des données de manière efficace, commencez par identifier vos objectifs d'apprentissage et les compétences spécifiques que vous souhaitez acquérir. Commencez par des cours fondamentaux qui couvrent les concepts de base et progressez graduellement vers des sujets plus avancés. Participez à des projets pratiques pour appliquer vos connaissances et envisagez de rejoindre des communautés en ligne ou des groupes d'étude pour améliorer votre expérience d'apprentissage. Une pratique cohérente et une application dans le monde réel sont la clé de la maîtrise de la science des données.
Les cours descience des données couvrent généralement un éventail de sujets, y compris la manipulation des données, l'analyse statistique, l'apprentissage automatique, la visualisation des données et les technologies Big data. Vous pouvez également rencontrer des sujets spécialisés tels que le traitement du langage naturel, l'éthique des données et l'ingénierie des données. Ce cursus complet vous prépare à relever divers défis dans le domaine et vous dote des compétences nécessaires pour analyser des ensembles de données complexes.
Pour la formation et le perfectionnement des employés en science des données, des programmes tels que le Certificat professionnel Certified Data Science Practitioner de CertNexus et le Certificat professionnel Data Science de Fractal constituent d'excellents choix. Ces cours sont conçus pour améliorer les compétences pratiques et fournir une base solide en science des données, ce qui les rend adaptés au développement de la main-d'œuvre.