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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

    • C

      Coursera Project Network

      Statistics For Data Science

      Compétences que vous acquerrez: Correlation Analysis, Probability & Statistics, Statistics, Statistical Analysis, Data Analysis, Data Science, Probability Distribution, Descriptive Statistics, Statistical Inference

      3,9
      évaluation, 3,9 sur 5 étoiles
      ·
      33 avis

      Débutant · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Washington

      La science des données à grande échelle

      Compétences que vous acquerrez: Gouvernance des données, Data wrangling, Flux de données, Éthique des données, Science des données, Traitement des données, Analyse des Données, Bases de données relationnelles, Apprentissage supervisé, Apprentissage statistique des machines, Big Data, Modélisation prédictive, Analyse prédictive, Analyse avancée, Storytelling de données, Ingénierie des caractéristiques, Visualisation statistique, Systèmes de base de données, Logiciel de Visualisation de Données, Apprentissage non supervisé

      4,2
      évaluation, 4,2 sur 5 étoiles
      ·
      915 avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      F

      Fractal Analytics

      Science des données fractales

      Compétences que vous acquerrez: Visualisation interactive des données, Conception centrée sur l'homme, Modélisation des données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Manipulation des données, Prise de décision, Esprit Critique, Storyboard, SQL, Analyse exploratoire des données (AED), Conception de la base de données, Résolution de problèmes, Storytelling de données, Apprentissage automatique appliqué, Ingénierie des caractéristiques, Power BI, Présentation des données, Expressions d'analyse de données (DAX), Apprentissage automatique, Visualisation de Données

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Statistiques avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Inférence statistique, Statistiques descriptives, Analyse des Données, Statistiques, Tests d'hypothèses statistiques, Statistiques bayésiennes, Modélisation statistique, Échantillonnage (statistiques), Analyse statistique, Analyse de régression, Analyse exploratoire des données (AED), Modélisation prédictive, Méthodes statistiques, Logiciel de Visualisation de Données, Jupyter, Programmation Statistique, Matplotlib, Visualisation de Données, Visualisation statistique

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      3,3 k avis

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      Imperial College London

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Mathématiques appliquées, Science des données, Calculs, Algèbre linéaire, Statistiques, Réseaux neuronaux artificiels, Apprentissage automatique, Transformation de données, Analyse statistique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Analyse de régression, Mathématiques avancées, Algorithmes, Jupyter, Ingénierie des caractéristiques, NumPy, Réduction de dimensionnalité, Manipulation des données, Programmation en Python

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado System

      Science des données cliniques

      Compétences que vous acquerrez: Modélisation prédictive, Éthique des données, Traitement des données, Traitement du langage naturel (NLP), Modélisation des données, Informatique de santé, Exploration de texte, Modélisation statistique, Recherche clinique, Qualité des données, Bioinformatique, La programmation en R, Manipulation des données, Google Cloud Platform, Gestion des données cliniques, Extrait, Unité de soins intensifs, Modélisation des risques, Conception de la base de données, Tidyverse (Package R)

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Statistiques pour la Science des Données avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Distribution de probabilité, Science des données, Statistiques, Analyse statistique, Statistiques descriptives, Tests d'hypothèses statistiques, Analyse des Données, Probabilité, Analyse exploratoire des données (AED), Jupyter, Analyse de corrélation, Matplotlib, Analyse de régression, Pandas (paquetage Python), Visualisation de Données

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

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      S'initier à Python

      Compétences que vous acquerrez: Programmation orientée objet (POO), Analyse des Données, Scripting, Algorithmes, Jupyter, structures de données, NumPy, Principes de programmation, Manipulation des données, Pandas (paquetage Python), Programmation en Python

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      1,6 k avis

      Avancées · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      Illinois Tech

      Introduction to Data Science Techniques

      Compétences que vous acquerrez: Time Series Analysis and Forecasting, Statistical Analysis, Machine Learning Algorithms, Data Analysis, Data Visualization, Exploratory Data Analysis, Data Presentation, Data Science, Statistical Programming, Statistical Machine Learning, Statistical Reporting, Statistical Methods, Data Cleansing, Forecasting, Applied Machine Learning, Analytics, R Programming, Machine Learning, Regression Analysis, Statistical Modeling

      Préparer un diplôme

      4,2
      évaluation, 4,2 sur 5 étoiles
      ·
      14 avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      G

      Genentech

      Data Science with Real World Data in Pharma

      Compétences que vous acquerrez: Pharmaceuticals, Clinical Research, Clinical Trials, Statistical Analysis, Real Time Data, Data Analysis, Statistical Methods, Biostatistics, Data Science, Epidemiology, Health Informatics, Healthcare Industry Knowledge, Data Quality

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Science des données : Statistiques et apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Visualisation interactive des données, Probabilités et statistiques, Inférence statistique, Science des données, Tests d'hypothèses statistiques, Modélisation statistique, Analyse des Données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Analyse statistique, Modélisation prédictive, Analyse exploratoire des données (AED), Probabilité, Dépliant (logiciel), Shiny (Package (R)), Apprentissage statistique des machines, Rmarkdown, Ingénierie des caractéristiques, Analyse de régression, Plotly, Visualisation de Données

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • U

      University of Leeds

      Programming for Data Science

      Compétences que vous acquerrez: Jupyter, Programming Principles, Computer Programming, Python Programming, Development Environment, Software Installation, Data Structures, Data Science, Software Documentation, Debugging

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    1…567…834

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

    • Statistics For Data Science: Coursera Project Network
    • La science des données à grande échelle: University of Washington
    • Science des données fractales: Fractal Analytics
    • Statistiques avec Python: University of Michigan
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique: Imperial College London
    • Science des données cliniques: University of Colorado System
    • Statistiques pour la Science des Données avec Python: IBM
    • S'initier à Python: Google
    • Introduction to Data Science Techniques: Illinois Tech
    • Data Science with Real World Data in Pharma: Genentech

    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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