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Spécialisation "Starting a Data Science Career"

La Fête du Travail commence avec plus de 70 $ d'économies sur Coursera Plus. Bénéficiez de 40 % de réduction pendant 3 mois.

Ce spécialisation n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.
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Spécialisation "Starting a Data Science Career"

Master Python and Data Science Best Practices.

Build a data science portfolio, sharpen your Python skills, and avoid career-stalling mistakes.

Madecraft

Instructeur : Madecraft

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

  • Build a job search strategy, including a standout portfolio, resume, and LinkedIn presence.

  • Apply the time management and collaboration habits working data scientists use every day.

  • Write cleaner Python code and avoid common data handling and machine learning mistakes.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Interviewing Skills
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Sampling (Statistics)
  • Catégorie : Statistical Reporting
  • Catégorie : Professional Networking
  • Catégorie : Data Collection
  • Catégorie : Technical Communication
  • Catégorie : Data Analysis Software
  • Catégorie : Data Quality
  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Data Wrangling
  • Catégorie : Blogs
  • Catégorie : Data Cleansing
  • Catégorie : Data Validation
  • Catégorie : Data Presentation
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Data Maintenance

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Pandas (Python Package)
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Jupyter

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !

juillet 2026

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Madecraft

Spécialisation - série de 4 cours

15 Tips for Landing a Data Science Job

15 Tips for Landing a Data Science Job

COURS 1, 3 heures

Ce que vous apprendrez

  • Target data science roles by identifying job types, sourcing opportunities across multiple channels, and closing skill gaps.

  • Build a portfolio, resume, and cover letter that give hiring managers tangible evidence of your data science skills.

  • Activate your network, request referrals, and navigate the full interview process from assessment to follow-up email.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Professional Networking
Catégorie : Applicant Tracking Systems
Catégorie : Project Portfolio Management
Catégorie : Interviewing Skills
Catégorie : Communication Strategies
Catégorie : Relationship Building
Catégorie : Blogs
Catégorie : Follow Through
Catégorie : Data Science
Catégorie : Gap Analysis
Catégorie : Recruitment
Catégorie : Business Correspondence
Catégorie : Professional Development
Catégorie : Job Analysis
Catégorie : Keyword Research
Catégorie : Strategic Sourcing
Catégorie : GitHub
Catégorie : Professionalism
Catégorie : Web Presence
A Day in the Life of a Data Scientist

A Day in the Life of a Data Scientist

COURS 2, 5 heures

Ce que vous apprendrez

  • How to structure your day, manage interruptions, and protect time for the work that compounds.

  • How to run a data project from problem definition to adopted recommendation.

  • How to communicate findings, work with teammates, and serve clients well.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analytics
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Analytical Skills
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Business Analysis
Catégorie : Data Science
Catégorie : Technical Communication
Catégorie : Productivity
Catégorie : Project Management
Catégorie : Stakeholder Communications
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Time Management
Catégorie : Code Review
Catégorie : Data Analysis Software
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Process Design
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Python Programming
15 Mistakes to Avoid in Data Science

15 Mistakes to Avoid in Data Science

COURS 3, 3 heures

Ce que vous apprendrez

  • How to avoid the 15 most common data science mistakes that cost teams time, money, and credibility.

  • How to communicate findings, work honestly with data, and ship results stakeholders trust and act on.

  • How to build foundational habits across the data science lifecycle, from cleaning data to telling its story.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Technical Communication
Catégorie : Stakeholder Communications
Catégorie : Code Reusability
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Data Collection
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Statistical Reporting
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Stakeholder Engagement
Catégorie : Analytical Skills
Catégorie : Critical Thinking
Catégorie : Sampling (Statistics)
Catégorie : Data Science
Catégorie : Business Analysis
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Python Data Science Mistakes to Avoid

Python Data Science Mistakes to Avoid

COURS 4, 4 heures

Ce que vous apprendrez

  • How to write clean, well-named, well-documented Python that you and your teammates can run, debug, and build on.

  • How to spot and fix data mistakes, messy files, outliers, wrong structures, that quietly wreck your analysis.

  • How to pick reliable model features and avoid ML traps like redundancy and features missing at test time.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Data Sharing
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Verification And Validation
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : Data Maintenance
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Data Science
Catégorie : Debugging
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Data Quality

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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.’

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