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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
      U

      University of California, Irvine

      Les fondamentaux de la Science des données

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

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Science des données génomiques

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

      Johns Hopkins University

      Science des données : Fondements à l'aide de R

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

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Microsoft

      Microsoft Data Visualization

      Compétences que vous acquerrez: Data Storytelling, Data Analysis Expressions (DAX), Data Presentation, Power BI, Data Ethics, Dashboard, Data Visualization Software, Data Modeling, Data Governance, Extract, Transform, Load, Interactive Data Visualization, Business Intelligence, Data Analysis, Statistical Analysis, Data Architecture, Correlation Analysis, Data Cleansing, Data Transformation, Database Design, Statistical Visualization

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • S

      Stanford University

      Introduction aux statistiques

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

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Outils pour la Science des Données

      Compétences que vous acquerrez: Cloud Computing, GitHub, La programmation en R, Autres langages de programmation, Contrôle des versions, Git (Système de contrôle des versions), Logiciel de Visualisation de Données, Programmation Statistique, Apprentissage automatique, Big Data, Science des données, Jupyter, Interface de programmation d'application (API), Langage de requête

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D
      A

      Plusieurs enseignants

      DeepLearning.AI Data Engineering

      Compétences que vous acquerrez: Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Storage Technologies, Data Architecture, Data Transformation, Requirements Analysis, Data Processing, Data Warehousing, Query Languages, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Amazon Web Services, Apache Spark, Database Systems, Data Integration, AWS Kinesis, Infrastructure as Code (IaC)

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      448 avis

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Introduction à l'Analyse de Données

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

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Statistiques pour la Science des Données avec Python

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

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

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      Statut : Compétences en IA
      Compétences en IA
      D

      DeepLearning.AI

      DeepLearning.AI Data Analytics

      Compétences que vous acquerrez: Data Storytelling, Data Presentation, Web Scraping, Google Sheets, Data Visualization, Spreadsheet Software, Large Language Modeling, Dashboard, Tableau Software, Pandas (Python Package), Time Series Analysis and Forecasting, Probability & Statistics, Extract, Transform, Load, Statistical Analysis, Statistics, Statistical Modeling, Matplotlib, Data Visualization Software, Data Validation, Data Processing

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 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
      ·
      91 avis

      Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Cadre en science des données

      Compétences que vous acquerrez: Gestion des données, Analyse exploratoire des données (AED), Project Management, Renforcement de l'esprit d'équipe, Gestion d'équipe, Formation et développement des cadres, Science des données, Mise en œuvre du projet, Leadership organisationnel, Qualité des données, Prise de décision fondée sur les données, Compétences analytiques, Stratégie en matière de données, Embarquement des employés, Présentation des données, Analyse des Données, Conception du projet, Compétences en matière d'entretien, Communication technique, Motivation de l'équipe

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

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    1…456…834

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

    • Les fondamentaux de la Science des données: University of California, Irvine
    • Science des données génomiques: Johns Hopkins University
    • Science des données : Fondements à l'aide de R: Johns Hopkins University
    • Microsoft Data Visualization: Microsoft
    • Introduction aux statistiques: Stanford University
    • Outils pour la Science des Données: IBM
    • DeepLearning.AI Data Engineering: DeepLearning.AI
    • Introduction à l'Analyse de Données: IBM
    • Statistiques pour la Science des Données avec Python: IBM
    • DeepLearning.AI Data Analytics: DeepLearning.AI

    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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