En suivant ce cours, vous serez en mesure d'expliquer ce qu'est la science des données et d'identifier les principales disciplines impliquées
Vous serez en mesure d'utiliser les étapes du processus de la science des données pour créer une analyse de données reproductible et identifier les biais personnels
Vous serez en mesure d'identifier les applications intéressantes de la science des données, de trouver des emplois dans ce domaine et de commencer à développer un réseau professionnel
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Rapports statistiques
Rapports statistiques
Catégorie : Communication technique
Communication technique
Catégorie : Science des données
Science des données
Catégorie : Statistiques
Statistiques
Catégorie : Maîtrise des données
Maîtrise des données
Catégorie : Analyse
Analyse
Catégorie : Informatique
Informatique
Catégorie : Récit de données
Récit de données
Catégorie : Mathématiques appliquées
Mathématiques appliquées
Catégorie : Analyse des données
Analyse des données
Catégorie : Présentation des données
Présentation des données
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Évaluations
1 devoir
Enseigné en Français (doublage IA)
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 4 modules dans ce cours
Ce cours fournit une introduction générale au domaine de la science des données. Il a été conçu pour les scientifiques de données en herbe, les experts de contenu qui travaillent avec des scientifiques de données, ou toute personne intéressée à apprendre ce qu'est la science des données et à quoi elle sert. Les sujets abordés chaque semaine comprennent une vue d'ensemble des compétences nécessaires pour devenir un scientifique des données, le processus et les pièges impliqués dans la science des données, et la pratique de la science des données dans le monde professionnel et académique. Ce cours fait partie du Master of Science in Data Science de CU Boulder et a été conçu en collaboration à la fois par des universitaires et des professionnels de l'industrie pour fournir aux apprenants une perspective d'initié sur cette discipline passionnante, en évolution et de plus en plus vitale. La science des données en tant que domaine peut être suivie pour obtenir des crédits académiques dans le cadre du Master of Science in Data Science (MS-DS) de CU Boulder offert sur la plate-forme Coursera. Le MS-DS est un diplôme interdisciplinaire qui réunit des professeurs des départements de mathématiques appliquées, d'informatique, de sciences de l'information et d'autres départements du CU Boulder. Avec des admissions basées sur la performance et aucun processus de candidature, le MS-DS est idéal pour les personnes ayant un large éventail d'études de premier cycle et / ou d'expérience professionnelle en informatique, en sciences de l'information, en mathématiques et en statistiques. Pour en savoir plus sur le programme MS-DS, consultez le site https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.
Cette semaine, nous allons parler du passé, du présent et de l'avenir de la science des données. Le développement de la science des données a été alimenté par la croissance de l'internet, des médias sociaux et des achats en ligne, ainsi que par l'augmentation rapide des capacités de stockage des données. Vous regarderez plusieurs courtes vidéos et participerez à des discussions sur l'avenir de la science des données.
Inclus
4 vidéos4 lectures2 sujets de discussion
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4 vidéos•Total 15 minutes
La science des données en tant que cours de terrain Introduction•3 minutes
D'où vient la science des données ?•3 minutes
L'état actuel du domaine•7 minutes
Où va la science des données ?•2 minutes
4 lectures•Total 31 minutes
Mises à jour des cours et soutien à l'accessibilité•1 minute
Obtenez des crédits académiques pour votre travail !•10 minutes
Soutien aux cours•10 minutes
Attentes en matière d'évaluation•10 minutes
2 sujets de discussion•Total 20 minutes
Présentez-vous !•10 minutes
Science des données et protection de la vie privée•10 minutes
La science des données dans l'industrie, le gouvernement et les universités
Module 2•4 heures à terminer
Détails du module
Cette semaine, vous regarderez des vidéos et lirez des articles sur certaines applications de la science des données dans l'industrie et le monde universitaire. Vous entendrez des scientifiques des données dans différents domaines pour savoir comment ils utilisent la science des données.
Inclus
8 vidéos7 lectures1 évaluation par les pairs3 sujets de discussion
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8 vidéos•Total 97 minutes
Introduction à "La science des données dans l'entreprise, l'industrie et le monde professionnel"•1 minute
Brian Brown & Rinaldo Maldera•16 minutes
Natalie Jackson•12 minutes
Vilja Hulden•16 minutes
Robin Burke•10 minutes
Seth Spielman•17 minutes
Katharina Kann•15 minutes
Dan Larremore•10 minutes
7 lectures•Total 70 minutes
Présentation de Brian Brown et Rinaldo Maldera•10 minutes
Présentation de Natalie Jackson•10 minutes
Présentation de Vilja Hulden•10 minutes
Présentation de Robin Burke•10 minutes
Présentation de Seth Spielman•10 minutes
Présentation de Katharina Kann•10 minutes
Présentation de Dan Larremore•10 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
La science des données dans l'industrie, le gouvernement et les universités•60 minutes
3 sujets de discussion•Total 30 minutes
Applications de la science des données•10 minutes
La science des données chez AirBnB•10 minutes
Domaines d'application et compétences•10 minutes
Processus et pièges de la science des données
Module 3•4 heures à terminer
Détails du module
Cette semaine, vous découvrirez l'importance de la reproductibilité et les moyens d'y parvenir, les étapes d'un processus d'analyse des données et les pièges possibles de la science des données. Vous assisterez à des démonstrations des différentes étapes du processus de la science des données et testerez ces processus par vous-même sur un ensemble de données différent.
Inclus
11 vidéos9 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
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11 vidéos•Total 64 minutes
Importance et processus de reproductibilité•5 minutes
Tricoter au format PDF•4 minutes
Introduction à R Markdown•8 minutes
Aperçu des étapes du processus de science des données•2 minutes
Importation de données•6 minutes
Ranger et transformer les données•8 minutes
Visualisation des données•6 minutes
Analyse des données•8 minutes
Modélisation des données•6 minutes
Sources de biais•4 minutes
Cours d'introduction à l'éthique des données avec Bobby Schnabel•6 minutes
9 lectures•Total 90 minutes
Avant de regarder la vidéo suivante...•10 minutes
Tricoter le modèle•10 minutes
Utilisez R Markdown pour créer un document•10 minutes
Pour plus d'informations sur les forfaits Tidyverse...•10 minutes
Dossiers de projets•10 minutes
Etape 1 du projet : Démarrer un document Rmd•10 minutes
Etape 2 du projet : mettre de l'ordre dans vos données et les transformer•10 minutes
Étape 3 du projet : ajouter des visualisations et des analyses•10 minutes
Étape 4 du projet : ajouter l'identification du biais•10 minutes
1 devoir•Total 1 minute
Quiz sur le déverrouillage de fichiers•1 minute
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
Rapport sur les incidents de tir de la police de New York•60 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Reproductibilité•10 minutes
Communiquer vos résultats
Module 4•2 heures à terminer
Détails du module
Cette semaine, vous découvrirez des moyens importants de communiquer vos résultats. Nous discuterons des choses importantes à savoir sur les présentations et les rapports. Vous découvrirez également l'importance du travail en réseau et vous pourrez l'expérimenter.
Inclus
2 vidéos1 lecture1 évaluation par les pairs3 sujets de discussion
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2 vidéos•Total 8 minutes
Ce qu'il faut faire et ce qu'il ne faut pas faire pour des rapports et des présentations de qualité•5 minutes
Le MS en science des données de CU Boulder : Que faire maintenant ?•3 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
Le syndrome de l'imposteur•10 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
Communiquer vos résultats•60 minutes
3 sujets de discussion•Total 30 minutes
Le discours d'élévation (Elevator Pitch)•10 minutes
Participez à une réunion•10 minutes
Le syndrome de l'imposteur•10 minutes
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Préparer un diplôme
Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹
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Préparer un diplôme
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¹La réussite de la candidature et de l'inscription est requise. Les conditions d'admissibilité s'appliquent. Chaque établissement détermine le nombre de crédits reconnus en complétant ce contenu qui peut compter pour les exigences du diplôme, en tenant compte de tout crédit existant que vous pourriez avoir. Cliquez sur un cours spécifique pour plus d'informations.
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Instructeur
Évaluations de l’enseignant
Évaluations de l’enseignant
Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.
CU Boulder est une communauté dynamique de chercheurs et d'apprenants sur l'un des campus universitaires les plus spectaculaires du pays. En tant que l'un des 34 établissements publics américains membres de la prestigieuse Association des universités américaines (AAU), nous sommes fiers de notre tradition d'excellence universitaire, avec cinq lauréats du prix Nobel et plus de 50 membres d'académies académiques prestigieuses.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.3
39 avis
5 stars
66,66 %
4 stars
7,69 %
3 stars
15,38 %
2 stars
5,12 %
1 star
5,12 %
Affichage de 3 sur 39
M
MM
5·
Révisé le 2 juin 2021
A great introduction to Data Science, with plenty of practical assignments that are flexible enough to explore our own questions of interest.
A
AH
5·
Révisé le 13 juin 2021
Exercises and lectures were hands-on and informative. I enjoyed the practical advice on data science as a profession.
A
AM
5·
Révisé le 12 déc. 2024
It is very good course. Thank you very much professor.
Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
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Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.