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

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Qu'est-ce que la science des données ?

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

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      77 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: Pandas (paquetage Python), Manipulation des données, SQL, Procédure stockée, Bases de données, Jupyter, Langage de requête, Bases de données relationnelles, Traitement des transactions, Programmation en Python, Analyse des Données

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      22 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: Matplotlib, Visualisation interactive des données, Apprentissage non supervisé, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Analyse de régression, SQL, Plotly, Maîtrise des données, Apprentissage supervisé, Réseautage professionnel, Tableau de bord, IA générative, Data mining, Visualisation de Données, Logiciel de Visualisation de Données, Jupyter, Analyse exploratoire des données (AED), Modélisation prédictive, Data wrangling, Analyse des Données

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Fondements de la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Science des données, Intelligence artificielle, Éthique des données, Gestion des flux de travail, Narration des données, Big Data, Business Analytics, Project Management, Communication avec les parties prenantes, Communication, Prise de décision fondée sur les données, Analytique, Analyse des Données

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

      Avancées · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Science des données

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

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

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

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

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

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      2,9 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Introduction à la science des données

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

      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
      U

      University of Michigan

      Science des Données Appliquée avec Python

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

      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), Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Python Programming, Probability & Statistics, Data Structures, Predictive Modeling, Big Data, Computer Programming Tools, Data Science, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Projet Python pour la science des données

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

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Prévisualisation
      Prévisualisation
      D

      Duke University

      Compétences mathématiques de science des données

      Compétences que vous acquerrez: Science des données, Arithmétique, Calculs, Tracé (graphique), Statistiques bayésiennes, Graphique, Algèbre, Géométrie, Mathématiques générales, Produits dérivés, Analyse des Données, Probabilité

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 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
    • 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 IBM: IBM
    • Fondements de la science des données: Google
    • Science des données: Johns Hopkins University
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données: DeepLearning.AI
    • Introduction à la science des données: IBM
    • Science des Données Appliquée avec Python: University of Michigan
    • Data Science Foundations: 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. ‎

    Répondez à un court quiz pour trouver le cours de science des données qui correspond le mieux à vos objectifs - que vous exploriez l'analyse des données, la programmation Python, l'apprentissage automatique ou des outils tels que SQL et Tableau. Répondez au quiz pour découvrir votre point de départ idéal.‎

    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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