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  • Data Science

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.


Pour aller plus loin :

Cours et certificats populaires en Science des données


  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Python pour la science des données, l'IA et le développement

    Compétences que vous acquerrez: Manipulation des données, structures de données, Automatisation, Analyse des Données, Fichier E/S, Principes de programmation, Programmation en Python, NumPy, Programmation orientée objet (POO), JSON, Restful API, Importation/exportation de données, Pandas (paquetage Python), Web scraping, Programmation informatique, Jupyter, Interface de programmation d'application (API)

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

    Débutant · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Qu'est-ce que la science des données ?

    Compétences que vous acquerrez: Cloud Computing, Intelligence artificielle, Analyse des Données, Prise de décision fondée sur les données, Apprentissage automatique, Deep learning, Science des données, Transformation numérique, Data mining, Big Data, Maîtrise des données

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

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Nouveau
    Nouveau
    Statut : Prévisualisation
    Prévisualisation
    J

    John Wiley & Sons

    Data Science and Machine Learning for Business Professionals

    Compétences que vous acquerrez: Statistics, Probability & Statistics, Data Analysis, Data Literacy, Data Collection, Unsupervised Learning, Text Mining, Business Analytics, Statistical Inference, Probability, Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Data-Driven Decision-Making, Data Science, Deep Learning, Machine Learning, Machine Learning Methods, Data Visualization, Business Communication, Communication

    Intermédiaire · Cours · 3 à 6 mois

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

    IBM

    Science des données IBM

    Compétences que vous acquerrez: IA générative, Apprentissage non supervisé, Manipulation des données, Plotly, Tableau de bord, Analyse des Données, Apprentissage supervisé, Réseautage professionnel, Importation/exportation de données, SQL, Visualisation interactive des données, Évaluation de modèles, Web scraping, Jupyter, Visualisation de Données, Logiciel de Visualisation de Données, Analyse exploratoire des données (AED), Narration des données, Présentation des données, Maîtrise des données

    Préparer un diplôme

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

    Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    G

    Google

    Fondements de la science des données

    Compétences que vous acquerrez: Informatique décisionnelle, Gestion des flux de travail, Communication, Analyse des Données, Analytique, Prise de décision fondée sur les données, Communication avec les parties prenantes, Project Management, Science des données, Apprentissage automatique, Rapports statistiques, Narration des données, Conception du projet, Éthique des données, Business Analytics

    4,7
    évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
    ·
    3,9 k avis

    Avancées · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Bases de données et SQL pour la science des données avec Python

    Compétences que vous acquerrez: Manipulation des données, Analyse des Données, Procédure stockée, Traitement des transactions, Programmation en Python, SQL, Langage de requête, Bases de données relationnelles, Pandas (paquetage Python), Jupyter, Bases de données

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

    Débutant · Cours · 1 à 3 mois

Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    J

    Johns Hopkins University

    Science des données

    Compétences que vous acquerrez: Tests d'hypothèses statistiques, Manipulation des données, Modélisation prédictive, Tracé (graphique), Inférence statistique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Plotly, Contrôle des versions, Nettoyage des données, Visualisation interactive des données, Évaluation de modèles, Science des données, Apprentissage automatique, Analyse statistique, Rmarkdown, Analyse exploratoire des données (AED), Analyse de régression, La programmation en R, GitHub, Shiny (Package (R))

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

    Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    U

    University of Michigan

    Science des Données Appliquée avec Python

    Compétences que vous acquerrez: Manipulation des données, Analyse des réseaux sociaux, Apprentissage supervisé, Programmation en Python, NumPy, Théorie des graphes, Visualisation scientifique, Visualisation interactive des données, Analyse du réseau, Pandas (paquetage Python), Évaluation de modèles, Traitement du langage naturel (NLP), Prétraitement de données, Apprentissage automatique appliqué, Visualisation de Données, Matplotlib, Logiciel de Visualisation de Données, Ingénierie des caractéristiques, Visualisation (infographie), Exploration de texte

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

    Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Analyse des Données avec Python

    Compétences que vous acquerrez: Modélisation prédictive, Manipulation des données, Importation/exportation de données, Analyse des Données, Programmation en Python, Évaluation de modèles, NumPy, Nettoyage des données, Analyse statistique, Ingénierie des caractéristiques, Analyse prédictive, Pandas (paquetage Python), Transformation de données, Prétraitement de données, Visualisation de Données, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Analyse exploratoire des données (AED), Matplotlib, Analyse de régression

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

    Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Introduction à la science des données

    Compétences que vous acquerrez: Cloud Computing, Déploiement du modèle, Procédure stockée, Bases de données relationnelles, Programmation en Python, Nettoyage des données, SQL, R (logiciel), Science des données, Jupyter, Langage de requête, Data mining, GitHub, Prétraitement de données, Bases de données, Big Data, La programmation en R, Logiciel de Visualisation de Données, Modélisation des données, Maîtrise des données

    Préparer un diplôme

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

    Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    I

    IBM

    Projet Python pour la science des données

    Compétences que vous acquerrez: Tableau de bord, Data wrangling, Analyse des Données, Programmation en Python, Données en temps réel, Web scraping, Science des données, Pandas (paquetage Python), Collecte de données, Graphique, Logiciel de Visualisation de Données, Jupyter, Présentation des données

    4,5
    évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
    ·
    4,9 k avis

    Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

  • Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    U

    University of California, Davis

    SQL pour la Science des Données

    Compétences que vous acquerrez: Manipulation des données, Statistiques descriptives, Gouvernance des données, Analyse des Données, Conception de la base de données, SQL, Langage de requête, Bases de données relationnelles, Science des données, Qualité des données, Modélisation des données

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

    Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

1234…834

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
  • Data Science and Machine Learning for Business Professionals: John Wiley & Sons
  • Science des données IBM: IBM
  • Fondements de la science des données: Google
  • Bases de données et SQL pour la science des données avec Python: IBM
  • Science des données: Johns Hopkins University
  • Science des Données Appliquée avec Python: University of Michigan
  • Analyse des Données avec Python: IBM
  • Introduction à la science des données: IBM

Questions fréquentes sur Data Science

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 :

  1. Prévisualisez gratuitementle premier module de nombreux cours de science des données. Cela comprend des leçons vidéo, des lectures, des devoirs notés et Coursera Coach (lorsqu'il est disponible).
  2. Commencez un essai gratuit de 7 jours pour les Spécialisations ou Coursera Plus. Cela vous donne un accès complet à tout le contenu des cours des programmes éligibles pendant la durée de votre essai.

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.‎

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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