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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 Michigan

      Introduction à la science des données en Python

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Analyse des Données, Importation/exportation de données, NumPy, Pandas (paquetage Python), Analyse statistique, Programmation en Python, Science des données, Nettoyage des données, Jupyter, structures de données, Manipulation des données, Tableaux croisés dynamiques et graphiques, Principes de programmation

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      cours intensif en science des données

      Compétences que vous acquerrez: Gestion des données, Inférence statistique, Prise de décision fondée sur les données, Modélisation prédictive, Apprentissage automatique, Science des données, Génie logiciel, Mesure de la performance, Conception du projet

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      8,3 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Analyse des Données avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Importation/exportation de données, Matplotlib, Prise de décision fondée sur les données, Analyse des Données, Analyse de régression, Pandas (paquetage Python), Modélisation statistique, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), NumPy, Pipelines de données, Data wrangling, Statistiques descriptives, Modélisation prédictive, Manipulation des données, Apprentissage supervisé, Ingénierie des caractéristiques, Nettoyage des données

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Science des données appliquée

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Analyse des Données, Importation/exportation de données, Matplotlib, Prise de décision fondée sur les données, Modélisation prédictive, Tableau de bord, Pandas (paquetage Python), Plotly, Science des données, Data wrangling, Seaborn, Visualisation de Données, Jupyter, Présentation des données, Visualisation interactive des données, Programmation en Python, Web scraping, Automatisation, Logiciel de Visualisation de Données

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

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

      Microsoft

      Microsoft Power BI Analyste décisionnelle de données

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Prise de décision fondée sur les données, Microsoft Excel, Validation des données, Modélisation des données, Storytelling de données, Transformation de données, Schéma en étoile, Formules Excel, Tableau de bord, Nettoyage des données, Expressions d'analyse de données (DAX), Extrait, Stockage des données, Power BI, Visualisation interactive des données, Présentation des données, Microsoft Copilot, Logiciel de Feuille de Calcul, Logiciel de Visualisation de Données

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      7,3 k avis

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Méthodologie de la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Engagement des parties prenantes, Examen par les pairs, Storytelling de données, Commentaires des utilisateurs, Modélisation des données, Qualité des données, Compétences analytiques, Modélisation prédictive, Science des données, Jupyter, Analyse de valeur et de rentabilité, Data mining, Nettoyage des données, Arbre de décision

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Statistiques avancées pour la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Tests d'hypothèses statistiques, Probabilités et statistiques, Algèbre linéaire, Analyse des Données, Échantillonnage (statistiques), Inférence statistique, Modélisation mathématique, Analyse de régression, Modélisation prédictive, Modélisation statistique, Mathématiques appliquées, La programmation en R, Détermination de la taille de l'échantillon, Distribution de probabilité, Science des données, Méthodes statistiques, Probabilité, Biostatistique, Statistiques bayésiennes, Analyse statistique

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

      Avancées · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • C

      Coursera Project Network

      Data Science Challenge

      Compétences que vous acquerrez: Applied Machine Learning, Jupyter, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Predictive Modeling, Data Science, Python Programming, Predictive Analytics

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

      Intermédiaire · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Google Advanced Data Analytics

      Compétences que vous acquerrez: Exploratory Data Analysis, Data Storytelling, Statistical Hypothesis Testing, Data Ethics, Data Visualization Software, Sampling (Statistics), Data Presentation, Regression Analysis, Feature Engineering, Data Transformation, Descriptive Statistics, Professional Networking, Data Visualization, Tableau Software, Data Manipulation, Statistical Analysis, Statistical Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Data Analysis, Interviewing Skills

      Préparer un diplôme

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      6,3 k avis

      Avancées · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Probabilités et statistiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Tests d'hypothèses statistiques, Analyse exploratoire des données (AED), Échantillonnage (statistiques), Inférence statistique, Statistiques descriptives, Distribution de probabilité, Statistiques bayésiennes, Probabilité, Science des données, Visualisation statistique, Apprentissage statistique des machines, Analyse statistique, Tests A/B

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • 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

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Irvine

      Les fondamentaux de la Science des données

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

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    1234…834

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

    • Introduction à la science des données en Python: University of Michigan
    • cours intensif en science des données: Johns Hopkins University
    • Analyse des Données avec Python: IBM
    • Science des données appliquée: IBM
    • Microsoft Power BI Analyste décisionnelle de données: Microsoft
    • Méthodologie de la science des données: IBM
    • Statistiques avancées pour la science des données: Johns Hopkins University
    • Data Science Challenge: Coursera Project Network
    • Google Advanced Data Analytics: Google
    • Probabilités et statistiques pour l'apprentissage automatique et la science des données: 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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