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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 en Python, Programmation informatique, Programmation orientée objet (POO), Analyse des Données, Importation/exportation de données, structures de données, NumPy, Restful API, Gestion des fichiers, Manipulation des données, Interface de programmation d'application (API), Jupyter, Pandas (paquetage Python), Principes de programmation, Web scraping

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      42 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: Analyse exploratoire des données (AED), Analyse des Données, Transformation de données, IA générative, Nettoyage des données, Matplotlib, Maîtrise des données, Tableau de bord, Data wrangling, SQL, Apprentissage non supervisé, Logiciel de Visualisation de Données, Jupyter, Plotly, Visualisation interactive des données, Visualisation de Données, Réseautage professionnel, Data mining, Apprentissage supervisé, Manipulation des données

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      145 k 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: Deep learning, Intelligence artificielle, Apprentissage automatique, Science des données, Transformation numérique, Analyse des Données, Maîtrise des données, Prise de décision fondée sur les données, Cloud Computing, Big Data, Data mining

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Science des données

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

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Introduction à la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Gestion des bases de données, Science des données, Nettoyage des données, Modélisation des données, Bases de données relationnelles, Examen par les pairs, Maîtrise des données, Conception de la base de données, Cloud Computing, Outils de programmation informatique, Jupyter, Langage de requête, SQL, Big Data, Outils de développement de logiciels, Data mining, Logiciel d'analyse des données, Procédure stockée, Bases de données

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Modélisation mathématique, Mathématiques appliquées, Analyse statistique, Distribution de probabilité, Apprentissage automatique, Statistiques bayésiennes, Calculs, Échantillonnage (statistiques), Inférence statistique, Algèbre linéaire, NumPy, Tests A/B, Statistiques descriptives, Tests d'hypothèses statistiques, Probabilité, Probabilités et statistiques, Jupyter, Apprentissage statistique des machines, Réduction de dimensionnalité

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      2,8 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    Qu’est-ce qui vous amène sur Coursera aujourd’hui ?

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

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

      Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Analyse des Données, Bases de données relationnelles, Gestion des bases de données, Traitement des transactions, SQL, Manipulation des données, Conception de la base de données, Bases de données, Jupyter, Langage de requête, Pandas (paquetage Python), Procédure stockée

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Fondements de la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Communication avec les parties prenantes, Apprentissage automatique, Analyse des Données, Éthique des données, Science des données, Maîtrise des données, Stratégies de communication, Business Analytics, Communication, Analytique, Storytelling de données, Compétences analytiques, Éthique des affaires, Project Management, Prise de décision fondée sur les données, Gestion des flux de travail

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

      Avancées · Cours · 1 à 3 mois

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

      Google

      Analyse de données Google

      Compétences que vous acquerrez: Échantillonnage (statistiques), Communication avec les parties prenantes, Logiciel de Feuille de Calcul, LinkedIn, Analyse des Données, Logiciel Tableau, Éthique des données, Nettoyage des données, Compétences en matière d'entretien, Rmarkdown, Maîtrise des données, Validation des données, Ggplot2, Storytelling de données, Visualisation interactive des données, Présentation des données, Présentations, Logiciel de Visualisation de Données, Système de suivi des candidats, Visualisation de Données

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Projet Python pour la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Collecte de données, Science des données, Matplotlib, Tableau de bord, Traitement des données, Logiciel de Visualisation de Données, Jupyter, Pandas (paquetage Python), Analyse des Données, Manipulation des données, Web scraping

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Science des Données Appliquée avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Théorie des graphes, Traitement des données, NumPy, Matplotlib, Modèle de réseau, Ingénierie des caractéristiques, Visualisation scientifique, Visualisation interactive des données, Traitement du langage naturel (NLP), Logiciel de Visualisation de Données, Apprentissage automatique appliqué, Jupyter, Pandas (paquetage Python), Analyse du réseau, Visualisation de Données, Exploration de texte, Apprentissage supervisé, Visualisation (infographie), Visualisation statistique

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

      Intermédiaire · 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), Data Visualization Software, Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Python Programming, Probability & Statistics, Predictive Modeling, Computer Programming Tools, Data Science, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      114 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
    • Qu'est-ce que la science des données ? : IBM
    • Science des données: Johns Hopkins University
    • Introduction à la science des données: IBM
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données: DeepLearning.AI
    • Bases de données et SQL pour la science des données avec Python: IBM
    • Fondements de la science des données: Google
    • Analyse de données Google: Google
    • Projet Python pour la science des données: IBM

    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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