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    • Data Science

    Cours de science des données en ligne

    Découvrez des cours de science des données qui couvrent des compétences comme l'analyse de données, les statistiques, et la modélisation. Préparez-vous à des carrières en Data Science, IT, et Informatique décisionnelle.

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    Explorez le catalogue de cours de science des données

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Google Advanced Data Analytics

      Compétences que vous acquerrez: Exploratory Data Analysis, Data Storytelling, Statistical Hypothesis Testing, Data Ethics, Data Visualization Software, Sampling (Statistics), Data Presentation, Regression Analysis, Feature Engineering, Data Transformation, Descriptive Statistics, Professional Networking, Data Visualization, Tableau Software, Data Manipulation, Statistical Analysis, Statistical Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Data Analysis, Interviewing Skills

      Préparer un diplôme

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      6,4 k avis

      Avancées · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Davis

      SQL pour la Science des Données

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Manipulation des données, Nettoyage des données, Modélisation des données, Bases de données relationnelles, Conception de la base de données, SQL, Gouvernance des données, Qualité des données, Langage de requête

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      17 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Analyse des Données avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Pipelines de données, Data wrangling, Analyse des Données, Manipulation des données, Pandas (paquetage Python), Nettoyage des données, Apprentissage supervisé, Matplotlib, Analyse exploratoire des données (AED), NumPy, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Modélisation statistique, Statistiques descriptives, Analyse de régression, Importation/exportation de données, Ingénierie des caractéristiques, Prise de décision fondée sur les données, Modélisation prédictive

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      19 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Irvine

      Les fondamentaux de la Science des données

      Compétences que vous acquerrez: Business Analytics, Analyse des Données, Éthique des données, Science des données, Exploration de texte, Détection des anomalies, Analyse statistique, Modélisation statistique, Arbre de classification et de régression (CART), Analytique, Big Data, Analyse de régression, Data mining, Cloud Computing, Apprentissage non supervisé, Traitement du langage naturel (NLP), Analyse prédictive, Réseaux Sociaux, Modélisation prédictive, Arbre de décision

      4,3
      évaluation, 4,3 sur 5 étoiles
      ·
      240 avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Introduction à la science des données en Python

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Pandas (paquetage Python), Manipulation des données, Science des données, Programmation en Python, Nettoyage des données, NumPy, Analyse statistique, Tableaux croisés dynamiques et graphiques, Probabilités et statistiques, Jupyter, Importation/exportation de données, structures de données, Principes de programmation

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      27 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Science des données : Fondements à l'aide de R

      Compétences que vous acquerrez: Data wrangling, Manipulation des données, Analyse des Données, Git (Système de contrôle des versions), Science des données, Nettoyage des données, Ggplot2, La programmation en R, Programmation Statistique, Analyse statistique, Analyse exploratoire des données (AED), Visualisation de Données, Intégration de données, Big Data, Contrôle des versions, Tracé (graphique), Knitr, Rapports statistiques, Rmarkdown, Partage des données

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      48 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • C

      Coursera Project Network

      Data Science Challenge

      Compétences que vous acquerrez: Applied Machine Learning, Jupyter, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Predictive Modeling, Data Science, Python Programming, Predictive Analytics

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      163 avis

      Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Méthodologie de la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Commentaires des utilisateurs, Examen par les pairs, Science des données, Nettoyage des données, Storytelling de données, Modélisation des données, Engagement des parties prenantes, Qualité des données, Compétences analytiques, Modélisation prédictive, Data mining, Jupyter, Analyse de valeur et de rentabilité, Arbre de décision

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      21 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Science des données génomiques

      Compétences que vous acquerrez: Interface de ligne de commande, Gestion des données, Science des données, Analyse des Données, structures de données, Méthodes statistiques, La programmation en R, Biologie moléculaire, Analyse exploratoire des données (AED), Unix, Analyse statistique, Modélisation statistique, Bioinformatique, Commandes Linux, Tests d'hypothèses statistiques, Biostatistique, Commandes Unix, Jupyter, Logiciel d'analyse des données, Pensée informatique

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      6,6 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      Statut : Compétences en IA
      Compétences en IA
      I

      IBM

      Analyste de données d'IBM

      Compétences que vous acquerrez: Tableau de bord, Data wrangling, Analyse des Données, Formules Excel, Logiciel de Visualisation de Données, Pandas (paquetage Python), Storytelling de données, Plotly, Matplotlib, Analyse exploratoire des données (AED), IBM Cognos Analytics, Analyse statistique, Big Data, Réseautage professionnel, IA générative, Visualisation interactive des données, Jupyter, SQL, Visualisation de Données, Modélisation prédictive

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      92 k avis

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      cours intensif en science des données

      Compétences que vous acquerrez: Gestion des données, Inférence statistique, Science des données, Apprentissage automatique, Mesure de la performance, Génie logiciel, Conception du projet, Prise de décision fondée sur les données, Modélisation prédictive

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      8,3 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Statistiques avancées pour la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Échantillonnage (statistiques), Inférence statistique, Méthodes statistiques, Mathématiques appliquées, Analyse des Données, Science des données, La programmation en R, Analyse statistique, Modélisation mathématique, Détermination de la taille de l'échantillon, Modélisation statistique, Distribution de probabilité, Algèbre linéaire, Tests d'hypothèses statistiques, Modélisation prédictive, Probabilités et statistiques, Probabilité, Biostatistique, Analyse de régression, Statistiques bayésiennes

      4,4
      évaluation, 4,4 sur 5 étoiles
      ·
      762 avis

      Avancées · Spécialisation · 3 à 6 mois

    1234…834

    En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur data science .

    • Google Advanced Data Analytics: Google
    • SQL pour la Science des Données: University of California, Davis
    • Analyse des Données avec Python: IBM
    • Les fondamentaux de la Science des données: University of California, Irvine
    • Introduction à la science des données en Python: University of Michigan
    • Science des données : Fondements à l'aide de R: Johns Hopkins University
    • Data Science Challenge: Coursera Project Network
    • Méthodologie de la science des données: IBM
    • Science des données génomiques: Johns Hopkins University
    • Analyste de données d'IBM: IBM

    Questions fréquentes sur Data Science

    Les personnes qui commencent à apprendre la science des données doivent avoir des connaissances de base en statistiques et en codage. Aucune expérience préalable n'est nécessaire pour commencer, mais l'étudiant doit avoir de solides compétences en informatique et un intérêt pour la collecte, l'interprétation et la présentation de données. ‎

    Les penseurs analytiques qui aiment coder et travailler avec des données sont des candidats de choix pour apprendre la science des données. Les data scientists passent la plupart de leur temps à travailler sur un ordinateur, il est donc important pour l'étudiant d'être à l'aise dans l'apprentissage de différents langages de codage. Les personnes intéressées par l'apprentissage automatique, deep learning, et l'IA sont également bien placées pour apprendre la science des données. Les data scientists doivent avoir de solides compétences en matière de communication et être à l'aise avec le respect des délais. Les équipes de scientifiques des données travaillent souvent sur un seul projet, de sorte que les personnes les plus aptes à apprendre la science des données doivent bien travailler avec leurs collègues et avoir des compétences organisationnelles supérieures. ‎

    Le cheminement de carrière le plus courant pour une personne travaillant dans le domaine de la science des données est un emploi en tant que scientifique des données junior ou associé. Après avoir acquis une certaine expérience professionnelle, le prochain parcours d'un scientifique des données est d'obtenir un diplôme de master ou un doctorat et de devenir un scientifique des données senior ou un ingénieur en apprentissage automatique. Ensuite, vous pouvez obtenir un doctorat et devenir un scientifique de données principal ou un architecte de scientifiques de données. ‎

    Les compétences en science des données peuvent mener à un large éventail d'opportunités de carrière dans divers secteurs, y compris la technologie, les soins de santé, la finance, et plus encore :

    • Scientifique des données
    • Analyste de données
    • Apprentissage automatique
    • Analyste en informatique décisionnelle
    • Analyste quantitatif
    • Ingénieurs de données et administrateurs de bases de données
    • Les professionnels occupant ces fonctions utilisent les compétences en science des données pour extraire des informations des données, soutenir la prise de décision et innover avec de nouveaux algorithmes et modèles prédictifs.

    Découvrez quel rôle en science des données vous convient le mieux en répondant à notre quiz sur les carrières!‎

    Vous cherchez à améliorer les compétences de votre équipe en matière de science des données ? Coursera propose des solutions d'entreprise sur mesure pour les équipes de 5 à 125 employés. Nos offres comprennent des analyses avancées, des parcours d'apprentissage personnalisés et des outils de collaboration. Pour explorer nos options de formation en science des données et effectuer un achat, veuillez consulter notre page Coursera for Teams.‎

    Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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