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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

      Python pour la science des données, l'IA et le développement

      Compétences que vous acquerrez: Programmation orientée objet (POO), Scripting, Importation/exportation de données, Collecte de données, Pandas (paquetage Python), Web scraping, Automatisation, NumPy, Traitement des données, Manipulation des données, Principes de programmation, Jupyter, structures de données, Interface de programmation d'application (API), Programmation en Python, Programmation informatique

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      Statut : Compétences en IA
      Compétences en IA
      I

      IBM

      Science des données IBM

      Compétences que vous acquerrez: Data wrangling, Analyse exploratoire des données (AED), Tableau de bord, Apprentissage non supervisé, Apprentissage supervisé, Logiciel de Visualisation de Données, Nettoyage des données, Pandas (paquetage Python), Maîtrise des données, Visualisation interactive des données, Plotly, SQL, Analyse des Données, Réseautage professionnel, Data mining, Visualisation de Données, Jupyter, IA générative, Matplotlib, Ingénierie des caractéristiques

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 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

    • 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, Google Sheets, Data Visualization, Data Presentation, Spreadsheet Software, Large Language Modeling, Dashboard, Web Scraping, Tableau Software, Pandas (Python Package), Time Series Analysis and Forecasting, Probability & Statistics, Statistical Analysis, Statistics, Statistical Modeling, Matplotlib, Data Visualization Software, Data Processing, JSON, Data Cleansing

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Qu'est-ce que la science des données ?

      Compétences que vous acquerrez: Prise de décision fondée sur les données, Deep learning, Transformation numérique, Cloud Computing, Analyse des Données, Maîtrise des données, Intelligence artificielle, Apprentissage automatique, Science des données, Data mining, Big Data

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Bases de données et SQL pour la science des données avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Bases de données, Procédure stockée, Pandas (paquetage Python), Traitement des transactions, SQL, Manipulation des données, Jupyter, Analyse des Données, Langage de requête, Bases de données relationnelles

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Science des données

      Compétences que vous acquerrez: Data wrangling, Analyse exploratoire des données (AED), Nettoyage des données, Tests d'hypothèses statistiques, Modélisation prédictive, Inférence statistique, Plotly, Analyse de régression, Dépliant (logiciel), Contrôle des versions, Rmarkdown, Science des données, Shiny (Package (R)), Analyse statistique, Manipulation des données, Visualisation de Données, Knitr, Tracé (graphique), La programmation en R, Algorithmes d'apprentissage automatique

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Fondements de la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Storytelling de données, Prise de décision fondée sur les données, Éthique des données, Gestion des flux de travail, Communication avec les parties prenantes, Communication, Apprentissage automatique, Science des données, Business, Compétences analytiques, Analyse des Données, Analyse du flux de travail de l'entreprise, Conception du projet

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      3,2 k avis

      Avancées · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Science des Données Appliquée avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Données non structurées, Pandas (paquetage Python), Logiciel de Visualisation de Données, Analyse du réseau, NumPy, Exploration de texte, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage supervisé, Visualisation interactive des données, Théorie des graphes, Modèle de réseau, Traitement des données, Matplotlib, Visualisation scientifique, Ingénierie des caractéristiques, Analyse des Données, Jupyter, Traitement du langage naturel (NLP), Manipulation des données, Apprentissage automatique appliqué

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

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

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Introduction à la science des données

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

      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
      U
      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

    1234…834

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

    • Python pour la science des données, l'IA et le développement: IBM
    • Science des données IBM: IBM
    • Microsoft Data Visualization: Microsoft
    • DeepLearning.AI Data Analytics: DeepLearning.AI
    • Qu'est-ce que la science des données ? : IBM
    • Bases de données et SQL pour la science des données avec Python: IBM
    • Science des données: Johns Hopkins University
    • Fondements de la science des données: Google
    • Science des Données Appliquée avec Python: University of Michigan
    • Analyse de données Google: Google

    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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