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Spécialisation "Starting a Data Science Career"

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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.

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Instructeur : Madecraft

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Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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 : Professional Networking
  • Catégorie : Blogs
  • Catégorie : Data Cleansing
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Interviewing Skills
  • Catégorie : Statistical Reporting
  • Catégorie : Data Wrangling
  • Catégorie : Sampling (Statistics)
  • Catégorie : Data Collection
  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Data Validation
  • Catégorie : Technical Communication
  • Catégorie : Data Analysis Software
  • Catégorie : Data Quality
  • Catégorie : Data Maintenance
  • Catégorie : Data Presentation
  • Catégorie : Data Science

Outils que vous découvrirez

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

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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
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  • 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 : Communication Strategies
Catégorie : Relationship Building
Catégorie : Blogs
Catégorie : Interviewing Skills
Catégorie : Business Correspondence
Catégorie : Professional Development
Catégorie : Job Analysis
Catégorie : Strategic Sourcing
Catégorie : Follow Through
Catégorie : Rapport Building
Catégorie : Recruitment
Catégorie : Data Science
Catégorie : Gap Analysis
Catégorie : Professionalism
Catégorie : Keyword Research
Catégorie : GitHub
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 : Business Analysis
Catégorie : Analytical Skills
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Code Review
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Process Design
Catégorie : Stakeholder Communications
Catégorie : Time Management
Catégorie : Data Science
Catégorie : Data Analysis Software
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Project Management
Catégorie : Technical Communication
Catégorie : Productivity
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 : Data Quality
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Data Collection
Catégorie : Code Reusability
Catégorie : Stakeholder Communications
Catégorie : Technical Communication
Catégorie : Analytical Skills
Catégorie : Critical Thinking
Catégorie : Stakeholder Engagement
Catégorie : Data Science
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Statistical Reporting
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Sampling (Statistics)
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Business Analysis
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 Validation
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Sharing
Catégorie : Debugging
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Data Science
Catégorie : Data Maintenance
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Verification And Validation

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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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