Les cours en science des données peuvent vous aider à comprendre comment analyser des données, créer des modèles et évaluer leurs performances. Vous pouvez développer des compétences en statistique, apprentissage automatique, préparation des données et visualisation. De nombreux cours utilisent des langages et bibliothèques courants pour travailler sur des projets pratiques.

Compétences que vous acquerrez: Fichier E/S, Pandas (paquetage Python), JSON, NumPy, Programmation en Python, Automatisation, Programmation informatique, structures de données, Programmation orientée objet (POO), Analyse des Données, Web scraping, Importation/exportation de données, Manipulation des données, Principes de programmation, Restful API, Jupyter, Interface de programmation d'application (API)
Débutant · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Prise de décision fondée sur les données, Transformation numérique, Intelligence artificielle, Big Data, Cloud Computing, Science des données, Analyse des Données, Data mining, Apprentissage automatique, Maîtrise des données
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: Visualisation interactive des données, Analyse exploratoire des données (AED), Logiciel de Visualisation de Données, Présentation des données, IA générative, Réseautage professionnel, Tableau de bord, SQL, Apprentissage non supervisé, Jupyter, Web scraping, Analyse des Données, Narration des données, Importation/exportation de données, Visualisation de Données, Maîtrise des données, Apprentissage supervisé, Manipulation des données, Évaluation de modèles, Plotly
Préparer un diplôme
Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Communication avec les parties prenantes, Gestion des flux de travail, Communication, Project Management, Éthique des données, Prise de décision fondée sur les données, Informatique décisionnelle, Analytique, Business Analytics, Science des données, Rapports statistiques, Narration des données, Analyse des Données, Apprentissage automatique, Conception du projet
Avancées · Cours · 1 à 3 mois
Johns Hopkins University
Compétences que vous acquerrez: Visualisation interactive des données, Analyse statistique, Tests d'hypothèses statistiques, Analyse exploratoire des données (AED), Modélisation prédictive, Contrôle des versions, GitHub, Inférence statistique, Science des données, Analyse de régression, Manipulation des données, Tracé (graphique), Évaluation de modèles, La programmation en R, Apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Rmarkdown, Nettoyage des données, Shiny (Package (R)), Plotly
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Procédure stockée, Pandas (paquetage Python), Traitement des transactions, Programmation en Python, SQL, Langage de requête, Analyse des Données, Manipulation des données, Bases de données, Bases de données relationnelles, Jupyter
Débutant · Cours · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Logiciel de Visualisation de Données, Déploiement du modèle, Prétraitement de données, Procédure stockée, Programmation en Python, GitHub, Big Data, SQL, R (logiciel), Science des données, Cloud Computing, Jupyter, La programmation en R, Langage de requête, Bases de données, Data mining, Modélisation des données, Nettoyage des données, Bases de données relationnelles, Maîtrise des données
Préparer un diplôme
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

University of California, Davis
Compétences que vous acquerrez: Statistiques descriptives, Gouvernance des données, Conception de la base de données, SQL, Langage de requête, Qualité des données, Science des données, Bases de données relationnelles, Analyse des Données, Manipulation des données, Modélisation des données
Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

University of Michigan
Compétences que vous acquerrez: Analyse des réseaux sociaux, Visualisation interactive des données, Prétraitement de données, Logiciel de Visualisation de Données, Visualisation (infographie), NumPy, Programmation en Python, Traitement du langage naturel (NLP), Exploration de texte, Apprentissage supervisé, Pandas (paquetage Python), Analyse du réseau, Apprentissage automatique appliqué, Ingénierie des caractéristiques, Manipulation des données, Évaluation de modèles, Visualisation scientifique, Visualisation de Données, Théorie des graphes, Matplotlib
Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

Plusieurs enseignants
Compétences que vous acquerrez: Dashboard, Web Scraping, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Data Analysis, R (Software), Data Presentation, Correlation Analysis, Pandas (Python Package), NumPy, Data Import/Export, Programming Principles, Predictive Modeling, Data Science, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management
Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Statistiques descriptives, Distribution de probabilité, Analyse statistique, Tests d'hypothèses statistiques, Tests A/B, Statistiques bayésiennes, Prétraitement de données, Échantillonnage (statistiques), Probabilités et statistiques, Calculs, NumPy, Mathématiques appliquées, Probabilité, Réduction de dimensionnalité, Inférence statistique, Algèbre linéaire, Analyse numérique, Apprentissage automatique, Modélisation mathématique
Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: Analyse statistique, Analyse exploratoire des données (AED), Modélisation prédictive, Prétraitement de données, Pandas (paquetage Python), Programmation en Python, NumPy, Évaluation de modèles, Matplotlib, Analyse prédictive, Transformation de données, Ingénierie des caractéristiques, Analyse de régression, Importation/exportation de données, Analyse des Données, Nettoyage des données, Manipulation des données, Visualisation de Données, Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois
La science des données est un domaine interdisciplinaire qui combine les statistiques, l'informatique et l'expertise du domaine pour extraire des informations significatives à partir des données. Elle joue un rôle crucial dans la prise de décision au sein de diverses industries, aidant les organisations à comprendre les tendances, à prédire les résultats et à optimiser les processus. Dans le monde actuel axé sur les données, la capacité d'analyser et d'interpréter les données est essentielle pour que les entreprises restent compétitives et innovantes.
Une carrière en science des données peut déboucher sur différents rôles, notamment ceux d'analyste de données, d'ingénieur de données, d'ingénieur en apprentissage automatique et de scientifique des données. Ces postes sont très demandés dans des secteurs tels que la finance, la santé, la technologie et le marketing. Chaque rôle se concentre sur différents aspects des données, de la collecte et du nettoyage des données à l'analytique avancée et à la modélisation prédictive, offrant ainsi diverses opportunités aux professionnels.
Pour faire carrière dans la science des données, vous devez acquérir des bases solides dans plusieurs compétences clés. Celles-ci comprennent les langages de programmation comme Python et R, l'analyse statistique, la visualisation des données et l'apprentissage automatique. La familiarisation avec les bases de données et les outils tels que SQL et Tableau est également bénéfique. En outre, les compétences générales telles que la résolution de problèmes, la pensée critique et la communication efficace sont essentielles pour traduire les perspectives de données en stratégies exploitables.
Il existe de nombreux cours en ligne pour apprendre la science des données. Parmi les meilleures options, citons le certificat professionnel IBM Data Science, qui couvre les compétences et les outils essentiels, et la spécialisation Applied Data Science, qui se concentre sur les applications pratiques. Ces cours offrent un parcours d'apprentissage structuré et une expérience pratique pour vous aider à développer votre expertise en science des données.
Oui. Vous pouvez commencer à apprendre la science des données sur Coursera gratuitement de deux façons :
Si vous souhaitez continuer à apprendre, obtenir un certificat en science des données ou débloquer l'accès complet aux cours après l'aperçu ou l'essai, vous pouvez effectuer une mise à niveau ou demander une aide financière.
Pour apprendre la science des données de manière efficace, commencez par identifier vos objectifs d'apprentissage et les compétences spécifiques que vous souhaitez acquérir. Commencez par des cours fondamentaux qui couvrent les concepts de base et progressez graduellement vers des sujets plus avancés. Participez à des projets pratiques pour appliquer vos connaissances et envisagez de rejoindre des communautés en ligne ou des groupes d'étude pour améliorer votre expérience d'apprentissage. Une pratique cohérente et une application dans le monde réel sont la clé de la maîtrise de la science des données.
Les cours descience des données couvrent généralement un éventail de sujets, y compris la manipulation des données, l'analyse statistique, l'apprentissage automatique, la visualisation des données et les technologies Big data. Vous pouvez également rencontrer des sujets spécialisés tels que le traitement du langage naturel, l'éthique des données et l'ingénierie des données. Ce cursus complet vous prépare à relever divers défis dans le domaine et vous dote des compétences nécessaires pour analyser des ensembles de données complexes.
Pour la formation et le perfectionnement des employés en science des données, des programmes tels que le Certificat professionnel Certified Data Science Practitioner de CertNexus et le Certificat professionnel Data Science de Fractal constituent d'excellents choix. Ces cours sont conçus pour améliorer les compétences pratiques et fournir une base solide en science des données, ce qui les rend adaptés au développement de la main-d'œuvre.