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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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    Développez des compétences professionnelles en moins de deux heures grâce à des tutoriels pratiques.
    Apprenez auprès des meilleurs enseignants grâce à des devoirs notés, des vidéos et des forums de discussion.
    Apprenez à utiliser un nouvel outil ou une nouvelle compétence dans un environnement interactif et pratique.
    Apprenez à maîtriser une matière de manière approfondie en suivant une série de cours et de projets.
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    Obtenez des qualifications professionnelles tout en suivant des cours comptant pour votre master.
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    Explorez le catalogue de cours de science des données

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      C

      Clemson University

      Applied Data Science

      Compétences que vous acquerrez: Dimensionality Reduction, Data Cleansing, Matplotlib, Regression Analysis, Unsupervised Learning, Data Science, Statistical Analysis, Statistical Methods, Descriptive Statistics, Data Analysis, Data Visualization Software, Applied Machine Learning, Pandas (Python Package), Big Data, Data-Driven Decision-Making, Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Supervised Learning

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Introduction à la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Nettoyage des données, Science des données, Cloud Computing, Examen par les pairs, Logiciel de Visualisation de Données, Procédure stockée, SQL, Bases de données relationnelles, Maîtrise des données, Transformation numérique, Analyse des Données, Jupyter, Langage de requête, La programmation en R, Analyse de valeur et de rentabilité, Data mining, Bases de données, Big Data, Modélisation des données, GitHub

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Projet Python pour la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Matplotlib, Tableau de bord, Science des données, Logiciel de Visualisation de Données, Analyse des Données, Web scraping, Manipulation des données, Traitement des données, Collecte de données, Jupyter, Pandas (paquetage Python), Programmation en Python

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      P

      Packt

      Statistics & Mathematics for Data Science & Data Analytics

      Compétences que vous acquerrez: Descriptive Statistics, Probability & Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Statistics, Data Analysis, Statistical Analysis, Regression Analysis, Analytics, Statistical Methods, Probability, Data Science, Statistical Modeling, Data-Driven Decision-Making, Statistical Inference, Probability Distribution, Predictive Analytics, Applied Machine Learning, Correlation Analysis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • D

      Duke University

      Compétences mathématiques de science des données

      Compétences que vous acquerrez: Science des données, Produits dérivés, Statistiques, Géométrie, Mathématiques générales, Tracé (graphique), Calculs, Probabilité, Statistiques bayésiennes, Analyse des Données, Graphique, Algèbre, Arithmétique

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Mathématiques appliquées, Distribution de probabilité, Analyse numérique, Apprentissage automatique, Manipulation des données, Statistiques descriptives, Inférence statistique, NumPy, Tests d'hypothèses statistiques, Modélisation mathématique, Jupyter, Statistiques bayésiennes, Calculs, Probabilité, Réduction de dimensionnalité, Programmation en Python, Algèbre linéaire, Échantillonnage (statistiques)

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      2,7 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      U

      University of Colorado Boulder

      Introduction to Bayesian Statistics for Data Science

      Compétences que vous acquerrez: Bayesian Statistics, Statistical Inference, Statistical Modeling, Predictive Analytics, Statistical Methods, Data Ethics, Data Science, Probability, Regression Analysis, Analytical Skills, Probability Distribution

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U
      I
      I

      Plusieurs enseignants

      Data Science Foundations

      Compétences que vous acquerrez: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Probability & Statistics, Predictive Modeling, Big Data, Automation, Data Visualization Software, Data Collection, Data Science, GitHub, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      P

      Packt

      Foundations of ML & Python for Data Science

      Compétences que vous acquerrez: Data Manipulation, Python Programming, Probability & Statistics, Pandas (Python Package), Data Science, Statistical Analysis, NumPy, Applied Machine Learning, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Descriptive Statistics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Analysis, Probability

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Fondamentaux de la science des données avec Python et SQL

      Compétences que vous acquerrez: Tableau de bord, Science des données, Statistiques descriptives, Distribution de probabilité, Logiciel de Visualisation de Données, Web scraping, Procédure stockée, SQL, structures de données, Tests d'hypothèses statistiques, Analyse statistique, Jupyter, Pandas (paquetage Python), Analyse des Données, Visualisation de Données, Programmation en Python, Bases de données, GitHub, Statistiques, Bases de données relationnelles

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Davis

      SQL pour la Science des Données

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

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      Statut : Nouvelles compétences en matière d’IA
      Nouvelles compétences en matière d’IA
      G

      Google

      Analyse de données Google

      Compétences que vous acquerrez: Tableau de bord, Communication avec les parties prenantes, Éthique des données, Nettoyage des données, Logiciel de Visualisation de Données, Compétences en matière d'entretien, Logiciel de Feuille de Calcul, Maîtrise des données, Validation des données, Réseautage professionnel, Visualisation interactive des données, Analyse des Données, Échantillonnage (statistiques), Rmarkdown, Storytelling de données, Présentation des données, Présentations, Ggplot2, Visualisation de Données, Logiciel Tableau

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    1234…834

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

    • Applied Data Science: Clemson University
    • Introduction à la science des données: IBM
    • Projet Python pour la science des données: IBM
    • Statistics & Mathematics for Data Science & Data Analytics: Packt
    • Compétences mathématiques de science des données: Duke University
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données: DeepLearning.AI
    • Introduction to Bayesian Statistics for Data Science: University of Colorado Boulder
    • Data Science Foundations: University of London
    • Foundations of ML & Python for Data Science: Packt
    • Fondamentaux de la science des données avec Python et SQL: 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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