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Fondements de la science des données et des méthodes statistiques

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Fondements de la science des données et des méthodes statistiques

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Ce que vous apprendrez

  • Comprendre les concepts fondamentaux, les processus de travail et les applications concrètes de la science des données.

  • Appliquer des méthodes statistiques de base pour analyser et interpréter efficacement des ensembles de données.

  • Mettre en œuvre des techniques de collecte, d'ingestion et de stockage des données pour la gestion des données structurées.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Probabilités et statistiques
  • Catégorie : Pipelines de données
  • Catégorie : Analyse statistique
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Collecte de données
  • Catégorie : Gestion des données
  • Catégorie : Mathématiques appliquées
  • Catégorie : Méthodes statistiques
  • Catégorie : Analyse des données
  • Catégorie : Statistiques
  • Catégorie : Analyse exploratoire des données
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Apprentissage statistique des machines
  • Catégorie : Qualité des données
  • Catégorie : Algèbre linéaire
  • Catégorie : Stockage des données
  • Catégorie : Prise de décision fondée sur des données
  • Catégorie : Distribution de probabilité

Détails à connaître

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avril 2026

Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation "Guide d'étude CompTIA DataX"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • 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
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

Dans cette section, nous définissons la science des données, nous la distinguons de l'apprentissage automatique (ML) et de l'intelligence artificielle (IA), nous examinons ses principales applications concrètes et nous abordons les bonnes pratiques tout au long du cycle de vie de la science des données.

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

Dans cette section, nous abordons les notions mathématiques essentielles à la science des données, notamment le calcul différentiel et intégral, les distributions de probabilité, les statistiques inférentielles et l'algèbre linéaire, en mettant en avant leur rôle dans l'analyse des données, la modélisation et le développement d'algorithmes.

Inclus

1 vidéo11 lectures1 devoir

Dans cette section, nous passons en revue les sources de données courantes, expliquons les méthodes d'acquisition et d'ingestion des données (par lots ou en continu) et évaluons les solutions de stockage structurées et non structurées permettant une gestion et une analyse efficaces des données.

Inclus

1 vidéo8 lectures1 devoir

Dans cette section, nous abordons les techniques d'analyse exploratoire des données (EDA) pour différents types de variables, nous interprétons les visualisations de données courantes et nous traitons des problèmes fréquents liés à la qualité des données, qui sont essentiels pour une analyse solide en science des données.

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’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.’

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’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.’

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