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    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
      Statut : Compétences en IA
      Compétences en IA
      I

      IBM

      IBM Data Engineering

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

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • C

      Coursera Instructor Network

      Data Science for Professionals

      Compétences que vous acquerrez: Predictive Modeling, Statistical Analysis, Data Manipulation, Data Analysis, Data Science, Pandas (Python Package), Data Visualization Software, Statistics, Data Cleansing, Data Processing, Data-Driven Decision-Making, Business Analytics, Exploratory Data Analysis, Machine Learning

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • 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

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Statistiques avec Python

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

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

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Introduction à la programmation R pour la science des données

      Compétences que vous acquerrez: La programmation en R, Manipulation des données, Analyse exploratoire des données (AED), Importation/exportation de données, structures de données, Environnements de développement intégré, Web scraping, Science des données, Jupyter, Principes de programmation, Analyse des Données

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      566 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 : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      Duke University

      Pandas for Data Science

      Compétences que vous acquerrez: Pandas (Python Package), Data Cleansing, Data Manipulation, NumPy, Query Languages, Data Integration, Python Programming, Data Import/Export, Data Analysis, Debugging

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      F

      Fractal Analytics

      Science des données fractales

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

      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 California, Davis

      Apprenez les bases de SQL pour la Science des données

      Compétences que vous acquerrez: Storytelling de données, Analyse exploratoire des données (AED), Apache Spark, Statistiques descriptives, Pipelines de données, SQL, Présentations, Bases de données, Conception de la base de données, Examen par les pairs, Qualité des données, Visualisation de Données, Lacs de données, Résolution de problèmes complexes, Analyse des Données, Analyse statistique, Informatique distribuée, Gouvernance des données, Langage de requête, JSON

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • U

      University of London

      Principes Fondamentaux de la Science des Données : Regroupement de K-Means en Python

      Compétences que vous acquerrez: Matplotlib, Manipulation des données, Statistiques descriptives, Pandas (paquetage Python), NumPy, Probabilités et statistiques, Science des données, Algorithmes d'apprentissage automatique, Programmation en Python, Visualisation de Données, Analyse des Données, Statistiques, Apprentissage non supervisé

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      Imperial College London

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique

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

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    1…456…834

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

    • IBM Data Engineering: IBM
    • Data Science for Professionals: Coursera Instructor Network
    • Data Science Coding Challenge: Loan Default Prediction: Coursera Project Network
    • Cadre en science des données: Johns Hopkins University
    • Statistiques avec Python: University of Michigan
    • Introduction à la programmation R pour la science des données: IBM
    • Statistiques pour la Science des Données avec Python: IBM
    • Pandas for Data Science: Duke University
    • Science des données fractales: Fractal Analytics
    • Apprenez les bases de SQL pour la Science des données: University of California, Davis

    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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