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Construire une solution de Science des données dans le monde réel

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Construire une solution de Science des données dans le monde réel

Ce cours fait partie de plusieurs programmes.

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
2 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Communication technique
  • Catégorie : Pipelines de données
  • Catégorie : Présentation des données
  • Catégorie : Visualisation de Données
  • Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
  • Catégorie : Tableau de bord
  • Catégorie : Project Management
  • Catégorie : Livraison de la solution
  • Catégorie : Visualisation interactive des données
  • Catégorie : Infrastructure en nuage
  • Catégorie : Automatisation
  • Catégorie : Intégration de données
  • Catégorie : Documentation technique
  • Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
  • Catégorie : Informatique décisionnelle
  • Catégorie : Documentation du projet
  • Catégorie : Amazon Web Services
  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : AWS SageMaker
  • Catégorie : Storytelling de données

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

octobre 2025

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 5 modules dans ce cours

Bienvenue à la base de la construction de solutions de science des données du monde réel, où la compréhension de l'entreprise rencontre la mise en œuvre technique. Dans ce premier module essentiel, vous apprendrez à combler le fossé entre les défis commerciaux et les solutions de science des données tout en maîtrisant les services AWS fondamentaux nécessaires à des implémentations évolutives. En travaillant avec le défi de routage des tickets d'assistance de TicketWise, vous apprendrez à analyser les exigences métier, à configurer les environnements cloud et à établir l'infrastructure de gestion des données qui soutiendra votre solution de bout en bout. Grâce à une expérience pratique avec AWS S3 et l'intégration Python, vous développerez les compétences cruciales nécessaires pour transformer les problèmes commerciaux en projets de Science des données bien structurés.

Inclus

3 vidéos7 lectures1 devoir1 laboratoire non noté

Découvrez comment transformer les données brutes des tickets d'assistance en informations exploitables. Dans ce module, vous analyserez les modèles de tickets de TicketWise et préparerez les données pour une modélisation réussie. Grâce à une analyse exploratoire des données et à un prétraitement systématique, vous découvrirez des informations clés sur les délais de résolution, les segments de clientèle et les schémas de routage, tout en garantissant la qualité des données. À l'aide de bibliothèques Python et de l'intégration AWS, vous créerez un ensemble de données propre et bien structuré qui constituera la base de votre solution de routage.

Inclus

2 vidéos1 lecture3 devoirs2 laboratoires non notés

Prêt à transformer vos données préparées en puissance prédictive ? Dans ce module, vous construirez et évaluerez des modèles d'apprentissage automatique qui acheminent automatiquement les tickets d'assistance de TicketWise. Grâce à l'ingénierie des caractéristiques, au développement de modèles et à l'évaluation systématique, vous créerez une solution qui prend des décisions de routage intelligentes. En utilisant à la fois des techniques traditionnelles et l'assistance de l'IA, vous apprendrez à sélectionner les bons modèles, à mesurer leur efficacité et à documenter votre approche pour le déploiement en production.

Inclus

6 vidéos2 lectures2 devoirs2 laboratoires non notés

Des pipelines automatisés à la documentation claire, ce module transforme les composants ML individuels en un système prêt pour la production. En utilisant la solution d'acheminement des tickets de support de TicketWise comme exemple pratique, vous apprendrez à construire des pipelines de données automatisés, à déployer des modèles dans AWS SageMaker, à créer des visualisations perspicaces et à générer une documentation complète. Grâce à des laboratoires pratiques et des scénarios du monde réel, vous maîtriserez les compétences nécessaires pour transformer des modèles prometteurs en solutions commerciales précieuses, en utilisant à la fois des techniques traditionnelles et l'assistance de l'IA pour garantir que votre travail est évolutif, maintenable et bien documenté.

Inclus

6 vidéos5 lectures2 devoirs4 laboratoires non notés

Dans ce module culminant, vous démontrerez votre maîtrise des solutions de science des données de bout en bout. Grâce à des scénarios d'intégration de composants et à une évaluation finale complète, vous montrerez comment différents outils et techniques fonctionnent ensemble de manière efficace. En utilisant le système d'acheminement des tickets d'assistance de TicketWise comme contexte, vous démontrerez votre capacité à concevoir des solutions intégrées tout en tenant compte de l'impact sur l'entreprise. Grâce à une réflexion guidée, vous identifierez également les opportunités de croissance et vous vous préparerez à vos prochaines étapes en tant que professionnel de la science des données.

Inclus

2 vidéos2 lectures2 devoirs

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Instructeur

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
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Foire Aux Questions

¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.