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: Programmation en Python, JSON, Web scraping, Analyse des Données, Interface de programmation d'application (API), Fichier E/S, Manipulation des données, structures de données, NumPy, Programmation orientée objet (POO), Restful API, Importation/exportation de données, Jupyter, Pandas (paquetage Python), Automatisation, Principes de programmation, Programmation informatique
Débutant · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Deep learning, Cloud Computing, Prise de décision fondée sur les données, Analyse des Données, Big Data, Intelligence artificielle, Science des données, Maîtrise des données, Data mining, Transformation numérique
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Business Analytics, Communication, Apprentissage automatique, Gestion des flux de travail, Communication avec les parties prenantes, Prise de décision fondée sur les données, Éthique des données, Analyse des Données, Analytique, Rapports statistiques, Informatique décisionnelle, Project Management, Narration des données, Science des données, Conception du projet
Avancées · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: SQL, Logiciel de Visualisation de Données, IA générative, Plotly, Visualisation interactive des données, Analyse des Données, Importation/exportation de données, Web scraping, Apprentissage supervisé, Réseautage professionnel, Tableau de bord, Manipulation des données, Évaluation de modèles, Apprentissage non supervisé, Jupyter, Narration des données, Présentation des données, Maîtrise des données, Visualisation de Données, Analyse exploratoire des données (AED)
Préparer un diplôme
Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

John Wiley & Sons
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
Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Analyse statistique, Apprentissage automatique, Modélisation prédictive, Algorithmes d'apprentissage automatique, Nettoyage des données, Plotly, Tests d'hypothèses statistiques, Visualisation interactive des données, Analyse de régression, Manipulation des données, Rmarkdown, Évaluation de modèles, Inférence statistique, Science des données, Tracé (graphique), La programmation en R, Analyse exploratoire des données (AED), Contrôle des versions, Shiny (Package (R)), GitHub
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: SQL, Programmation en Python, Analyse des Données, Bases de données relationnelles, Procédure stockée, Manipulation des données, Langage de requête, Pandas (paquetage Python), Jupyter, Bases de données, Traitement des transactions
Débutant · Cours · 1 à 3 mois

University of Michigan
Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Logiciel de Visualisation de Données, Visualisation (infographie), Analyse du réseau, Visualisation interactive des données, NumPy, Apprentissage supervisé, Manipulation des données, Visualisation scientifique, Évaluation de modèles, Pandas (paquetage Python), Ingénierie des caractéristiques, Apprentissage automatique appliqué, Prétraitement de données, Traitement du langage naturel (NLP), Matplotlib, Théorie des graphes, Visualisation de Données, Analyse des réseaux sociaux, Exploration de texte
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: SQL, Cloud Computing, Logiciel de Visualisation de Données, Nettoyage des données, Programmation en Python, Bases de données relationnelles, Procédure stockée, Big Data, Prétraitement de données, Jupyter, Déploiement du modèle, La programmation en R, Modélisation des données, GitHub, Data mining, Bases de données, Langage de requête, Science des données, R (logiciel), Maîtrise des données
Préparer un diplôme
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Data wrangling, Programmation en Python, Logiciel de Visualisation de Données, Web scraping, Analyse des Données, Données en temps réel, Science des données, Tableau de bord, Pandas (paquetage Python), Collecte de données, Présentation des données, Jupyter, Graphique
Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Analyse statistique, Apprentissage automatique, Distribution de probabilité, Tests d'hypothèses statistiques, Mathématiques appliquées, Échantillonnage (statistiques), Inférence statistique, NumPy, Statistiques descriptives, Statistiques bayésiennes, Modélisation mathématique, Prétraitement de données, Probabilité, Probabilités et statistiques, Analyse numérique, Calculs, Tests A/B, Réduction de dimensionnalité, Algèbre linéaire
Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

University of California, Davis
Compétences que vous acquerrez: Gouvernance des données, SQL, Bases de données relationnelles, Conception de la base de données, Analyse des Données, Statistiques descriptives, Manipulation des données, Qualité des données, Modélisation des données, Science des données, Langage de requête
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines
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.