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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
      I

      IBM

      Introduction à l'Analyse de Données

      Compétences que vous acquerrez: Apache Spark, Logiciel de Visualisation de Données, Analyse des Données, Nettoyage des données, Lacs de données, Apache Hadoop, Analyse statistique, Data Mart, Entreposage de données, Big Data, Collecte de données, Data wrangling, Apache Hive

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      cours intensif en science des données

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

      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

      Science des données génomiques

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

      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

      IBM Data Engineering

      Compétences que vous acquerrez: MySQL, Pipelines de données, Apache Spark, Flux d'air Apache, SQL, Web scraping, Gestion des bases de données, Apache Hadoop, Conception de la base de données, Commandes Linux, Jupyter, IA générative, NoSQL, Entreposage de données, Magasin de données, Bash (langage de script), Extrait, Réseautage professionnel, IBM Cognos Analytics, Apache Kafka

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • S

      Stanford University

      Introduction aux statistiques

      Compétences que vous acquerrez: Distribution de probabilité, Recherche quantitative, Statistiques descriptives, Inférence statistique, Tests d'hypothèses statistiques, Modélisation statistique, Analyse statistique, Analyse exploratoire des données (AED), Statistiques, Analyse de régression, Échantillonnage (statistiques), Collecte de données, Méthodes statistiques, Analyse des Données, Probabilité

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Probabilités et statistiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Science des données, Distribution de probabilité, Tests d'hypothèses statistiques, Statistiques descriptives, Inférence statistique, Visualisation statistique, Analyse statistique, Statistiques bayésiennes, Analyse exploratoire des données (AED), Échantillonnage (statistiques), Apprentissage statistique des machines, Tests A/B, Probabilité

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Méthodologie de la science des données

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

      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 : Fondements à l'aide de R

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

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      48 k 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: Probabilités et statistiques, Science des données, Manipulation des données, Nettoyage des données, structures de données, Importation/exportation de données, NumPy, Tableaux croisés dynamiques et graphiques, Analyse statistique, Jupyter, Programmation en Python, Principes de programmation, Analyse des Données, Pandas (paquetage Python)

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Python pour tous

      Compétences que vous acquerrez: Programmation informatique, Manipulation des données, Logiciel de Visualisation de Données, Importation/exportation de données, Web scraping, Bases de données relationnelles, SQL, structures de données, Conception de la base de données, Installation du logiciel, JSON, Traitement des données, Interface de programmation d'application (API), Collecte de données, Principes de programmation, Services web, Protocoles réseau, Programmation en Python, Restful API, Modélisation des données

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Statistiques avancées pour la science des données

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

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

      Avancées · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • C

      Coursera Project Network

      Data Science Coding Challenge: Loan Default Prediction

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

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

      Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    1234…834

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

    • Introduction à l'Analyse de Données: IBM
    • cours intensif en science des données: Johns Hopkins University
    • Science des données génomiques: Johns Hopkins University
    • IBM Data Engineering: IBM
    • Introduction aux statistiques: Stanford University
    • Probabilités et statistiques pour l'apprentissage automatique et la science des données: DeepLearning.AI
    • Méthodologie de la science des données: IBM
    • Science des données : Fondements à l'aide de R: Johns Hopkins University
    • Introduction à la science des données en Python: University of Michigan
    • Python pour tous: University of Michigan

    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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