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Il y a 4 modules dans ce cours
Voulez-vous savoir pourquoi la science des données a été qualifiée de profession la plus sexy du 21e siècle ? Après avoir suivi ce cours, vous serez en mesure de répondre à cette question, de comprendre ce qu'est la science des données et ce que font les scientifiques des données, et d'en savoir plus sur les carrières dans ce domaine.
L'art de découvrir des informations et des tendances dans les données existe depuis l'Antiquité. Les Égyptiens de l'Antiquité utilisaient les données de recensement pour améliorer l'efficacité de la collecte des impôts et prédisaient avec précision les crues du Nil chaque année. Depuis lors, les gens ont continué à utiliser les données pour obtenir des informations et prédire des résultats. Récemment, ils ont créé un domaine unique et distinct pour le travail qu'ils effectuent. Il s'agit de la science des données.
Dans le monde d'aujourd'hui, nous utilisons la science des données pour trouver des modèles dans les données et faire des conclusions et des prédictions significatives basées sur les données.
Ce cours s'adresse à tout le monde et enseigne des concepts tels que la façon dont les scientifiques des données utilisent l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond et la façon dont les entreprises appliquent la science des données dans le monde des affaires.
Vous rencontrerez plusieurs data scientists, qui partageront leurs idées et leurs expériences en matière de science des données. En suivant ce cours d'introduction, vous commencerez votre voyage dans ce domaine florissant.
Dans le module 1, vous vous penchez sur les principes fondamentaux de la science des données. Dans la leçon 1, vous écoutez comment d'autres professionnels du domaine définissent ce qu'est la science des données pour eux et les chemins qu'ils ont pris pour envisager une carrière dans la science des données. Vous explorez les différents rôles des scientifiques des données, comment l'analyse des données est utilisée dans la science des données et comment les scientifiques des données suivent certains processus pour répondre à des questions à partir de ces données.
Dans la leçon 2, l'accent est mis sur les activités quotidiennes des scientifiques des données. Il s'agit d'apprendre à connaître les divers problèmes réels de science des données que les professionnels résolvent, les compétences et les qualités nécessaires pour réussir en tant que scientifique des données, et les opinions sur la façon dont le "big data" est lié à ces compétences. Vous en apprendrez également un peu plus sur les différents formats de données avec lesquels les scientifiques des données travaillent et sur les algorithmes utilisés dans ce domaine pour traiter les données.
Inclus
11 vidéos11 lectures5 devoirs
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11 vidéos•Total 41 minutes
Introduction au cours•4 minutes
Qu'est-ce que la science des données ?•2 minutes
Principes fondamentaux de la science des données•3 minutes
Les nombreuses voies vers la science des données•4 minutes
Conseils aux nouveaux Data Scientists•3 minutes
Résumé de la leçon : Définir la science des données•3 minutes
Une journée dans la vie d'un scientifique des données•4 minutes
Compétences en science des données et Big Data•5 minutes
Comprendre les différents types de formats de fichiers•5 minutes
Thèmes et algorithmes de la science des données•4 minutes
Résumé de la leçon : Que font les scientifiques des données ?•4 minutes
11 lectures•Total 70 minutes
Une note rapide pour une meilleure expérience d'apprentissage•2 minutes
Syllabus du cours•5 minutes
Professional Certificates Career Support (en anglais)•10 minutes
Conseils utiles pour l'achèvement des cours•2 minutes
Aperçu de la leçon : Définir la science des données•10 minutes
Science des données : Le métier le plus sexy du 21e siècle•15 minutes
Glossaire : Définir la science des données•5 minutes
Aperçu de la leçon : Que font les scientifiques des données ?•3 minutes
Qu'est-ce qui fait de quelqu'un un scientifique des données ?•10 minutes
Glossaire : Que font les scientifiques des données ?•5 minutes
Résumé : Que font les scientifiques des données ?•3 minutes
5 devoirs•Total 40 minutes
Quiz noté : Définir la science des données•9 minutes
Quiz noté : Ce que font les scientifiques des données•9 minutes
Quiz pratique : Science des données : Le métier le plus sexy du 21ème siècle•6 minutes
Quiz pratique : Définir la science des données•10 minutes
Quiz pratique : Qu'est-ce qui fait de quelqu'un un Data Scientist ?•6 minutes
Thèmes de la science des données
Module 2•4 heures à terminer
Détails du module
Dans la première leçon de ce module, vous découvrirez l'impact du big data sur divers aspects de la société, des opérations commerciales aux sports, et vous comprendrez les principaux attributs et défis associés au big data. Vous découvrirez les principes fondamentaux du big data, la manière dont les data scientists utilisent le cloud pour traiter les big data et le processus d'exploration des données. La deuxième leçon aborde l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, ainsi que la relation entre l'intelligence artificielle et la science des données.
Inclus
13 vidéos8 lectures6 devoirs
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13 vidéos•Total 63 minutes
Comment le Big Data stimule la transformation numérique•4 minutes
Introduction à l'informatique en nuage•7 minutes
L'informatique en nuage pour la science des données•3 minutes
Fondements du Big Data•5 minutes
Science des données et Big Data•4 minutes
Qu'est-ce que Hadoop ?•7 minutes
Outils de traitement des données massives (Big Data) : Hadoop, HDFS, Hive et Spark•7 minutes
Résumé de la leçon : Big Data et Data Mining•6 minutes
Intelligence artificielle et science des données•4 minutes
IA générative et science des données•4 minutes
Réseaux neuronaux et apprentissage profond•7 minutes
Applications de l'apprentissage automatique•3 minutes
Résumé de la leçon : Apprentissage profond et apprentissage automatique•3 minutes
8 lectures•Total 108 minutes
Aperçu de la leçon : Big Data et Data Mining•7 minutes
Exploration de données•15 minutes
Glossaire : Big Data et Data Mining•10 minutes
Aperçu de la leçon : Apprentissage profond et apprentissage automatique•3 minutes
Régression•15 minutes
Lab : Exploration des données à l'aide d'IBM Cloud Gallery•45 minutes
Glossaire : Apprentissage profond et apprentissage automatique•10 minutes
Résumé : Apprentissage profond et apprentissage automatique•3 minutes
6 devoirs•Total 54 minutes
Quiz noté : Big Data et Data Mining•15 minutes
Quiz noté : Apprentissage profond et apprentissage automatique•15 minutes
Quiz pratique : Data Mining•6 minutes
Quiz pratique : Big Data et Data Mining•6 minutes
Quiz pratique : Régression•6 minutes
Quiz pratique : Apprentissage profond et apprentissage automatique•6 minutes
Applications et carrières en science des données
Module 3•3 heures à terminer
Détails du module
Dans la première leçon, vous avez découvert la puissance des applications de la science des données et la façon dont les organisations tirent parti de cette puissance pour atteindre des objectifs commerciaux, améliorer l'efficacité, faire des prédictions et même sauver des vies. Vous avez également passé en revue le processus que vous suivrez en tant que scientifique des données pour aider votre organisation à atteindre ces objectifs. Dans la deuxième leçon, vous étudiez ce que les entreprises recherchent chez un data scientist compétent et expérimenté. Vous apprendrez comment vous positionner pour être embauché en tant que scientifique des données. Vous identifierez les qualités et les compétences que les scientifiques des données partagent et qui les distinguent systématiquement des autres fonctions liées aux données, parmi les différents milieux dont ils sont issus. Vous réaliserez un projet final évalué par les pairs en examinant une offre d'emploi pour un scientifique des données et en identifiant les points communs entre le poste et ce que vous avez appris dans ce cours. Vous réaliserez également une étude de cas, dans laquelle vous découvrirez Sarah et son parcours dans le domaine de la science des données.
Inclus
10 vidéos14 lectures8 devoirs
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10 vidéos•Total 44 minutes
Comment les entreprises peuvent-elles se lancer dans la science des données ?•3 minutes
Anciens problèmes, nouvelles solutions en matière de science des données•4 minutes
Applications de la science des données•4 minutes
Comment la science des données sauve des vies•5 minutes
Résumé de la leçon : Domaine des applications de la science des données•4 minutes
Comment devenir Data Scientist ?•5 minutes
Recrutement pour la science des données•8 minutes
Carrières en science des données•3 minutes
Importance des mathématiques et des statistiques pour la science des données•5 minutes
Résumé de la leçon : Carrières et recrutement en science des données•4 minutes
14 lectures•Total 70 minutes
Aperçu de la leçon : Domaines d'application de la science des données•3 minutes
Le produit final•5 minutes
Glossaire : Domaines d'application de la science des données•5 minutes
Aperçu de la leçon : Carrières et recrutement en science des données•3 minutes
La structure du rapport•10 minutes
Glossaire : Carrières et recrutement en science des données•5 minutes
Résumé : Carrières et recrutement en science des données•4 minutes
Une feuille de route pour votre voyage en science des données•3 minutes
Étude de cas : Travail final•15 minutes
Explorez les offres d'emploi en science des données•5 minutes
Résumé du cours•7 minutes
Félicitations et prochaines étapes•1 minute
Équipe du cours et remerciements•2 minutes
Badge numérique IBM•2 minutes
8 devoirs•Total 88 minutes
Quiz noté : Domaines d'application de la science des données•9 minutes
Quiz noté : Carrières et recrutement en science des données•9 minutes
Quiz basé sur une étude de cas•10 minutes
Examen final•36 minutes
Quiz pratique : Le produit final•6 minutes
Quiz pratique : Domaines d'application de la science des données•6 minutes
Quiz pratique : La structure du rapport•6 minutes
Quiz pratique : Carrières et recrutement en science des données•6 minutes
Connaissance des données pour la science des données (facultatif)
Module 4•2 heures à terminer
Détails du module
Ce module optionnel se concentre sur la compréhension des données et la maîtrise des données et vise à compléter ce que vous avez appris dans les trois premiers modules. En tant que data scientist, vous devrez comprendre l'écosystème dans lequel vivent vos données et comment elles sont manipulées pour les analyser. Ce module vous présente certains de ces principes fondamentaux. Dans la première leçon, vous explorerez la manière dont les données peuvent être générées, stockées et consultées.dans la deuxième leçon, vous approfondissez l'étude des référentiels de données et des processus de traitement des ensembles de données volumineux.
Inclus
11 vidéos6 lectures4 devoirs
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11 vidéos•Total 66 minutes
Comprendre les données•4 minutes
Sources de données•8 minutes
Points de vue : Travailler avec des sources et des types de données variés•7 minutes
Résumé de la leçon : Comprendre les données•4 minutes
Collecte et organisation des données•5 minutes
Système de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR)•8 minutes
NoSQL•8 minutes
Data Marts, Data Lakes, ETL et Data Pipelines•7 minutes
Points de vue : Considérations pour le choix d'un dépôt de données•6 minutes
Plateformes d'intégration de données•5 minutes
Résumé de la leçon : Bienvenue dans la maîtrise des données•5 minutes
6 lectures•Total 39 minutes
Aperçu de la leçon : Comprendre les données•5 minutes
Lecture : Métadonnées•15 minutes
Glossaire : Comprendre les données•5 minutes
Aperçu de la leçon : Maîtrise des données•3 minutes
Glossaire : La maîtrise des données pour la science des données•10 minutes
Résumé : La maîtrise des données pour la science des données•1 minute
4 devoirs•Total 30 minutes
Quiz pratique : Métadonnées•6 minutes
Quiz pratique - Comprendre les données•6 minutes
Quiz pratique : Plateformes d'intégration de données•12 minutes
Quiz pratique : Maîtrise des données•6 minutes
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77 677 avis
5 stars
76,52 %
4 stars
18,60 %
3 stars
3,19 %
2 stars
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Affichage de 3 sur 77677
J
JM
5·
Révisé le 6 mars 2024
I learned a lot but that might not be a good indicator as I didn't know much about Data Science in the first place. It just fueled my need to know more about the subject so on my side, it's a winner.
Y
YH
5·
Révisé le 18 juil. 2023
Data science is to use new and old data combined with mathematics, statistics, database and other tools to discover hidden problems or insights to help us solve problems or make correct predictions
R
RM
4·
Révisé le 9 juin 2019
The course is a perfect introduction to data science, making a person comfortable and showing the participants of the course a daily work of data scientist and to simplify the meaning of data science.
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