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Cours en Science des données

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.


Cours et certificats populaires en Science des données


  • I

    IBM

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

    Compétences que vous acquerrez: Fichier E/S, Principes de programmation, Structures de données, Restful API, Programmation Python, NumPy, Programmation orientée objet (POO), Analyse des données, Récupération de données sur le Web, Manipulation de données, Programmation informatique, Manipulation des données, Automatisation, Jupyter, JSON, Pandas (paquetage Python), Interface de programmation d'applications (API), Programmation en Python

    ★ 4.6 (44 k) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
  • I

    IBM

    Qu'est-ce que la science des données ?

    Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Big Data, Intelligence artificielle, Apprentissage profond, Transformation numérique, Analyse des données, Informatique en nuage, Exploration de données, Maîtrise des données, Prise de décision fondée sur des données, Science des données

    ★ 4.7 (78 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
  • I

    IBM

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

    Compétences que vous acquerrez: Théorie des bases de données, Accès aux données, Bases de données, Programmation Python, Gestion des bases de données, Analyse des données, Manipulation de données, Procédure stockée, Manipulation des données, Jupyter, Traitement des transactions, SQL, Bases de données relationnelles, Langages de requête, Programmation en Python

    ★ 4.7 (23 k) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
  • I

    IBM

    IBM Data Science

    Compétences que vous acquerrez: Principes de programmation, Présentation des données, Apprentissage non supervisé, Évaluation du modèle, Plotly, Visualisation des données, Récit de données, Tableau de bord, Récupération de données sur le Web, Réseautage professionnel, IA générative, Jupyter, Maîtrise des données, Analyse exploratoire des données, SQL, Visualisation interactive des données, Tracé (graphique), Création de tableaux de bord, Logiciel de visualisation de données, Analyse exploratoire des données (AED), Traitement des données, Narration des données

    ★ 4.6 (150 k) · Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Compétences en IA
    Compétences en IA
    Catégorie : Préparer un diplôme
    Préparer un diplôme
  • G

    Google

    Fondements de la science des données

    Compétences que vous acquerrez: Gestion du flux de travail, Analyse, Analyse avancée, Communication avec les parties prenantes, Analyse des données, Éthique des données, Apprentissage automatique, Gestion de projet, Récit de données, Communication technique, Conception du processus, Communication, Prise de décision fondée sur des données, Science des données, Solutions pour les entreprises, Compétences analytiques, Narration des données

    ★ 4.7 (3,9 k) · Avancées · Cours · 1 à 3 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
  • J

    Johns Hopkins University

    Science des données

    Compétences que vous acquerrez: Analyse de régression, Modélisation prédictive, Apprentissage automatique, Visualisation des données, Évaluation du modèle, Manipulation de données, R Programmation, R (logiciel), GitHub, Nettoyage des données, Dépliant (logiciel), Brillant (paquet R), Manipulation des données, Analyse exploratoire des données, Contrôle des versions, Tests d'hypothèses statistiques, Inférence statistique, Science des données, Analyse statistique, Rmarkdown, Analyse exploratoire des données (AED), Traitement des données

    ★ 4.5 (51 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé

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

  • U

    University of Michigan

    Science des Données Appliquée avec Python

    Compétences que vous acquerrez: Analyse du réseau, Exploration de texte, Évaluation du modèle, Apprentissage automatique appliqué, Visualisation des données, Programmation Python, Analyse des réseaux sociaux, NumPy, Manipulation de données, Visualisation statistique, Ingénierie des fonctionnalités, Apprentissage supervisé, Prétraitement de données, Traitement du langage naturel, Manipulation des données, Tracé (graphique), Visualisation interactive des données, Prétraitement des données, Logiciel de visualisation de données, Pandas (paquetage Python), Matplotlib, Modèle de réseau, Programmation en Python

    ★ 4.5 (34 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
  • I

    IBM

    Introduction à la science des données

    Compétences que vous acquerrez: Big Data, Bases de données, Outils de développement de logiciels, Programmation Python, Déploiement du modèle, Gestion des bases de données, R Programmation, R (logiciel), Informatique en nuage, GitHub, Procédure stockée, Maîtrise des données, Jupyter, Exploration de données, Modélisation des données, Bases de données relationnelles, SQL, Science des données, Logiciel de visualisation de données, Langages de requête, Programmation en Python

    ★ 4.6 (102 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Préparer un diplôme
    Préparer un diplôme
  • I

    IBM

    Projet Python pour la science des données

    Compétences que vous acquerrez: Présentation des données, Graphique, Programmation Python, Analyse des données, Collecte de données, Récupération de données sur le Web, Collecte des données, Jupyter, Science des données, Logiciel de visualisation de données, Pandas (paquetage Python), Création de tableaux de bord, Compétences analytiques, Traitement des données, Programmation en Python

    ★ 4.5 (4,9 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
  • I

    IBM

    Analyse de données avec Python

    Compétences que vous acquerrez: Transformation de données, Traitement des données, Modélisation prédictive, Visualisation des données, Évaluation du modèle, Programmation Python, Analyse, Modélisation statistique, Analyse des données, Manipulation de données, Nettoyage des données, Prétraitement de données, Optimisation du modèle, Manipulation des données, Transformation des données, Modèle de formation, Analyse exploratoire des données, Importation/exportation de données, Science des données, Analyse prédictive, Prétraitement des données, Pandas (paquetage Python), Analyse exploratoire des données (AED), Programmation en Python

    ★ 4.7 (20 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
  • D

    DeepLearning.AI

    Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

    Compétences que vous acquerrez: Transformation de données, Méthodes statistiques, Logiciels mathématiques, Apprentissage automatique, Statistiques, Échantillonnage (statistiques), Probabilités et statistiques, Mathématiques appliquées, Apprentissage automatique appliqué, Calculs, Méthodes d'apprentissage automatique, Statistiques bayésiennes, Réduction de la dimensionnalité, Optimisation du modèle, Distribution de probabilité, Transformation des données, Inférence statistique, Tests d'hypothèses statistiques, Probabilité, Algèbre linéaire, Statistiques descriptives, Réduction de dimensionnalité

    ★ 4.6 (3,2 k) · Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
  • I
    U
    I

    Plusieurs enseignants

    Data Science Foundations

    Compétences que vous acquerrez: Dashboard Creation, Web Scraping, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Data Analysis, R (Software), Data Presentation, Correlation Analysis, Pandas (Python Package), NumPy, Analytical Skills, Programming Principles, Predictive Modeling, Machine Learning Algorithms, Data Science, Machine Learning, Project Management

    ★ 4.6 (117 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    Statut : Essai gratuit
    Essai gratuit
    Catégorie : Crédit proposé
    Crédit proposé
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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
  • IBM Data Science: IBM
  • Fondements de la science des données: Google
  • Science des données: Johns Hopkins University
  • Science des Données Appliquée avec Python: University of Michigan
  • Introduction à la science des données: IBM
  • Projet Python pour la science des données: IBM
  • Analyse de données avec Python: IBM

Questions fréquentes sur Data Science

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 :

  1. Prévisualisez gratuitementle premier module de nombreux cours de science des données. Cela comprend des leçons vidéo, des lectures, des devoirs notés et Coursera Coach (lorsqu'il est disponible).
  2. Commencez un essai gratuit de 7 jours pour les Spécialisations ou Coursera Plus. Cela vous donne un accès complet à tout le contenu des cours des programmes éligibles pendant la durée de votre essai.

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.‎

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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