Les cours en ligne de Data Science, analyse de données ou data analytics couvrent un type de besoin, qui est né avec la transformation numérique des entreprises, une transformation que les organisations de tous secteurs d'activité, de toutes sortes, ont été contraintes de mettre en œuvre. . Services, industries, banque, tout.
Mais la science des données n'est pas un besoin uniquement présent dans les grandes entreprises, les multinationales de services ou les géants de la technologie. L'analyse des données est un besoin que toute entreprise, quelle que soit sa taille, doit satisfaire. Dans cet article, vous trouverez les cours les plus remarquables sur ce sujet, disponibles sur les plateformes e-Learning les plus importantes au monde. Cours de différents niveaux d'approfondissement et temps de dévouement. Ce sera une question d'intérêt personnel ou de connaissances préalables pour décider lequel d'entre eux correspond à ce que vous recherchez. Cependant, ces cours virtuels en Data Science que nous vous présentons ici se conforment à une valeur académique et vous avez la possibilité d'obtenir un certificat, qui peut être une passerelle, pour attirer l'attention sur votre CV.
Qu'est-ce que la science des données
Selon Wikipédia, la science des données est un domaine interdisciplinaire qui implique des méthodes, des processus et des systèmes scientifiques pour extraire des connaissances ou une meilleure compréhension des données sous ses différentes formes, qu'elles soient structurées ou non, qui s'inscrit dans la continuité de certains domaines d'analyse de données tels que les statistiques. , l'exploration de données, l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive.
La science des données est également définie comme "un concept pour unifier les statistiques, l'analyse des données, l'apprentissage automatique et leurs méthodes associées, afin de comprendre et d'analyser des phénomènes réels", employant des techniques et des théories tirées de nombreux domaines dans le contexte des mathématiques, des statistiques, sciences de l'information et informatique.Opportunité unique : Coursera Plus annuel à prix réduit. Abonnez-vous aujourd'hui et économisez 100 USD. Cliquez et commencez maintenant!
D'après Glassdoor un scientifique des données, comme on appelle les professionnels ou les experts dans ce domaine, sur le marché des États-Unis, a un revenu annuel moyen (salaire) de 117.279 18.000 $ US, d'après les informations de plus de 67.900 XNUMX professionnels. Selon Burning Glass, le salaire d'entrée moyen peut atteindre XNUMX XNUMX $.
L'une des raisons pour lesquelles un professionnel dans ce domaine est si bien rémunéré est que sa fonction transcende un domaine de l'entreprise (Marketing, Ventes, par exemple), et finit par être un élément essentiel de l'organisation dans son ensemble, puisque Son travail consiste à être capable d'interpréter ce qui se passe non seulement à l'extérieur de l'entreprise avec les clients, le marché, etc. mais dans tous les services internes, compiler les informations qui peuvent être obtenues de chacun, les analyser, les fusionner et les relier, de manière non conventionnelle, pour trouver des informations non conventionnelles, qui peuvent générer des opportunités commerciales, de nouveaux produits et l'innovation et, en général, les améliorations qui maintiennent l'entreprise à jour et compétitive.
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Quel type de cours en ligne de Data Science étudier ?
Les scientifiques des données utilisent leurs compétences analytiques, statistiques et de programmation pour collecter, analyser et interpréter de grands ensembles de données. Ils utilisent ensuite ces informations pour développer des solutions basées sur les données aux défis commerciaux difficiles. Les scientifiques des données ont généralement un baccalauréat en statistiques, en mathématiques, en informatique ou en économie. Les scientifiques des données ont un large éventail de compétences techniques, notamment : les statistiques et l'apprentissage automatique, les langages de codage comme Python, les bases de données comme SQL, les technologies d'apprentissage automatique et de reporting, les algorithmes.
Les cours axés sur ces sujets seront essentiels pour les scientifiques des données.
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Cours virtuels, MOOC et autres types d'études virtuelles avancées telles que les certificats professionnels, les programmes spécialisés, Expertrack, Microcredentials, parmi d'autres formats d'étude développés par les principales plateformes e-Learning dans le monde.
Des plateformes de renommée mondiale telles que Coursera, edX, Future Learn, Udemy, Linkedin Learning, CFI, entre autres, trouvez dans cet article des cours très appréciés par des milliers d'anciens étudiants, qui vous aideront à prendre de meilleures décisions sur ce qui est le plus cours adapté à vos objectifs.
Où étudier un cours de science des données en ligne ?
Des cours en ligne sur la science des données en ligne peuvent actuellement être suivis dans de nombreux endroits. Peut-être que certaines des plateformes disponibles sur le web proposent des études de qualité. Cependant, chez AulaPro, nous avons fait une sélection des plateformes que nous considérons comme les plus pertinentes au monde pour les études en ligne.
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En ce sens, les études de cette liste sont développées par des universités prestigieuses, qui occupent les premières places dans les classements internationaux, par des entreprises technologiques d'impact mondial reconnu, par des experts internationaux d'une efficacité éprouvée en tant qu'instructeurs, offerts au public via des plateformes avec le développements technologiques les plus avancés, en termes d'expérience d'apprentissage, ou plates-formes spécialisées dans le sujet spécifique.
Les cours ont différents niveaux de profondeur. Des cours courts qui abordent un sujet spécifique avec un temps de dédicace, qui ne dépassera pas 6 semaines, aux programmes d'études robustes qui, d'une durée de 6 à 10 mois, peuvent laisser à l'étudiant une connaissance approfondie et même la capacité de donner un tournant moment de sa carrière professionnelle.
Dans cet article, vous trouverez des études de science des données ou d'analyse de données sur :
- Coursera
- EDX
- FutureLearn
- Udemy
- LinkedIn Learning
- FCI
- Edureka
MEILLEURS COURS EN LIGNE SUR LA SCIENCE DES DONNÉES
COURS DANS CETTE LISTE
SELECTION
Catégorie : Analyse de données -- Développé par : Google
Préparez-vous à une nouvelle carrière dans le domaine à forte croissance de l'analyse de données, sans expérience ni diplôme requis. Bénéficiez d'une formation professionnelle conçue par Google et avoir la possibilité de se connecter avec les meilleurs employeurs. Il y a 337,400 67,900 offres d'emploi aux États-Unis dans l'analyse de données avec un salaire moyen d'entrée de XNUMX XNUMX $.
L'analyse de données est la collecte, la transformation et l'organisation de données pour tirer des conclusions, faire des prédictions et favoriser une prise de décision éclairée.
Plus de 8 cours, acquérez des compétences recherchées qui vous prépareront à un emploi de niveau débutant. Vous apprendrez des employés de Google dont les connaissances en analyse de données ont servi de rampe de lancement pour leur propre carrière. Avec moins de 10 heures par semaine, vous pouvez compléter le certificat en moins de 6 mois.
Vous vous préparerez à des emplois qui incluent un analyste de données associé ou junior, un administrateur de base de données, etc. Une fois le certificat obtenu, vous pouvez postuler directement auprès de Google et de plus de 130 employeurs américains, dont Walmart, Best Buy, Astreya.
82 % des diplômés du Google Career Certificate signalent une évolution positive de leur carrière, comme un nouvel emploi, une promotion ou une augmentation dans les 6 mois.
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Catégorie : Quatrième révolution industrielle -- Développé par : IBM
cette Certificat professionnel en science des données IBM, met fortement l'accent sur l'apprentissage appliqué. À l'exception du premier cours, tous les autres cours comprennent une série d'ateliers pratiques sur IBM Cloud qui vous donneront des compétences pratiques applicables à de vrais emplois, notamment : Outils : bibliothèques Jupyter/JupyterLab, GitHub, R Studio et Watson Studio : Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Folium, ipython-sql, Scikit-learn, ScipPy, etc. Projets : Générateur d'albums aléatoires, prévision du prix de l'immobilier, meilleur modèle de classificateur, bataille de quartier.
Projet d'apprentissage appliqué
Ce certificat professionnel met fortement l'accent sur l'apprentissage appliqué. À l'exception du premier cours, tous les autres cours incluent une série d'ateliers pratiques sur IBM Cloud qui vous donneront des compétences pratiques applicables à de vrais emplois, notamment :
Outils : Jupyter / JupyterLab, GitHub, R Studio et Watson Studio
Bibliothèques : Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Folium, ipython-sql, Scikit-learn, ScipPy, etc.
Projets : générateur d'albums aléatoires, prédiction des prix des maisons, meilleur modèle de classificateur, bataille de quartier.
En plus d'obtenir un certificat professionnel Coursera, vous recevrez également un iBadge numérique IBM qui reconnaît votre compétence en science des données.
Ce cours de Data Science en ligne est une étude approfondie, composée de 10 cours, et la participation de plus de 10 instructeurs, certains de niveau doctorat, et en général des data scientists, ayant une vaste expérience dans le domaine.
Catégorie : Quatrième révolution industrielle -- Développé par : SAS
Grâce au certificat professionnel SAS Visual Business Analytics, vous avez accès à des projets pratiques qui sont intégrés dans les cours de chaque cours. Des exemples de projets incluent la méthodologie d'analyse visuelle, la conception de rapports avec SAS Visual Analytics Review, la restructuration des données pour l'examen des prévisions et l'utilisation de paramètres pour créer des rapports d'examen avancés.
Avec ce programme SAS Visual Business Analytics, vous apprendrez à accéder aux données et à les manipuler, à analyser les données avec une variété de rapports et de graphiques interactifs, et à concevoir et partager des tableaux de bord pour visualiser vos données. SAS Visual Analytics est une compétence utile dans une variété de carrières, y compris sur la liste actuelle des besoins commerciaux dans des rôles tels qu'analyste, chercheur, statisticien ou scientifique des données.
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Catégorie : Quatrième révolution industrielle -- Développé par : CORPORATE FINANCE INSTITUTE cfi
Un cours en ligne sur la science des données tant attendu
L'un des certificats développés par le Corporate Finance Institute, qui a suscité des attentes plus élevées, compte tenu du niveau élevé avec lequel le CFI a développé ses précédents certificats axés sur l'analyse financière.
Ce programme certifié virtuel en analyse de données a l'avantage de combiner la Business Intelligence, ce qui lui confère une approche stratégique unique sur le marché actuel des cours virtuels de science des données.
Analysez les données comme un pro en utilisant tous les outils de business intelligence les plus populaires
- Gagnez des heures en automatisant la transformation des données
- Combinez les données pour créer des visuels et des tableaux de bord de classe mondiale
- Analysez et prédisez des événements à l'aide d'ensembles de données complexes
Ce certificat CFI est composé d'un ensemble solide de 16 cours en ligne sur la science des données et des sujets connexes, d'une grande valeur dans la performance professionnelle, avec un dévouement estimé entre 150 et 200 heures, ce qui équivaut à 4 à 6 mois d'études. .
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Catégorie : Science des données -- Développé par : Meta
Commencez votre carrière en tant qu'ingénieur de bases de données. Développez des compétences professionnelles pour une carrière en demande et obtenez un titre Meta. Aucun diplôme ou expérience n'est requis pour se lancer.
Développez des compétences professionnelles en apprenant des meilleurs
Lancez-vous dans le domaine en demande de l'ingénierie des bases de données avec un certificat professionnel de Meta. Apprenez les compétences dont vous avez besoin pour concevoir, mettre en œuvre et gérer des données structurées et non structurées, et acquérez de l'expérience avec des outils clés grâce à des projets pratiques.
Intitulés de poste courants : ingénieur de base de données, ingénieur de données, architecte de données, administrateur de base de données, architecte de solution, ingénieur en apprentissage automatique, ingénieur logiciel, ingénieur de plateforme de données.
Une fois terminé, vous aurez accès au tableau d'affichage des programmes de carrière Meta, une plate-forme de recherche d'emploi qui vous met en relation avec plus de 200 employeurs qui se sont engagés à trouver des talents grâce aux programmes de certification de Meta, ainsi qu'à des ressources de soutien professionnel pour vous aider. avec votre travail. chercher.
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Catégorie : Science des données -- Propulsé par : LinkedIn Learning
La science des données est à l'origine d'une révolution mondiale qui touche à tout, de l'automatisation commerciale à l'interaction sociale.
C'est aussi l'une des carrières les plus dynamiques et les plus enrichissantes, employant des analystes et des ingénieurs du monde entier.
Ce cours fournit un aperçu accessible et non technique du domaine, couvrant le vocabulaire, les compétences, les emplois, les outils et les techniques de la science des données.
L'instructeur Barton Poulson définit les relations avec d'autres domaines saturés de données, tels que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.
Passez en revue les pratiques de base : collecte et analyse de données, formulation de règles de classification et de prise de décision, et élaboration d'informations exploitables.
Il traite également de l'éthique et de la responsabilité et fournit des conseils pour de plus amples informations. À la fin, vous verrez comment la science des données peut vous aider à prendre de meilleures décisions, à approfondir vos connaissances et à rendre votre travail plus efficace et efficient.
Profitez de l'essai gratuit de 30 jours offert par la plateforme LinkedIn Learning pour suivre ce cours et obtenir votre certificat de réussite.
Il vous suffit de cliquer sur le nom du cours, pour visiter sa page sur LinkedIn Learning.
Catégorie : Science des données -- Propulsé par : AWS
Commencez ici pour devenir un architecte de solutions AWS. Acquérez les compétences et les connaissances nécessaires pour concevoir des solutions architecturales sur AWS et préparez-vous à votre examen AWS Certified Solutions Architect – Associate.
Ce certificat professionnel fournit les connaissances et les compétences dont vous avez besoin pour commencer à construire votre carrière dans l'architecture cloud et vous aide à vous préparer à l'examen AWS Certified Solutions Architect - Associate. Vous commencerez par apprendre les principaux services AWS pour le calcul, le stockage, la base de données, la mise en réseau, la surveillance et la sécurité, puis vous découvrirez comment concevoir des solutions architecturales, comment créer et exploiter un lac de données et comment vous préparer à l'examen de certification.
La certification Architecte de solutions certifié AWS - Associé démontre des connaissances et des compétences dans la technologie AWS à travers une large gamme de services AWS. La certification se concentre sur la conception de solutions optimisées en termes de coûts et de performances et sur la démonstration d'une solide compréhension du cadre AWS Well-Architected. Cette certification AWS est l'une des certifications informatiques les plus rémunératrices, selon le Rapport SkillSoft sur les compétences informatiques et les salaires . D'après Groupe de stratégie d'entreprise , les titulaires de certification AWS interrogés ont crédité leur certification de leurs revenus plus élevés (74 %), d'une plus grande confiance (87 %) et d'une plus grande influence parmi leurs collègues (79 %).
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Catégorie : Science des données -- Développé par : Microsoft
Lancez votre carrière dans la science des données. Appliquez la science des données et l'apprentissage automatique pour déployer et exécuter des charges de travail d'apprentissage automatique sur Azure.
Ce certificat professionnel est destiné aux scientifiques des données ayant une connaissance existante de Python et des frameworks d'apprentissage automatique tels que Scikit-Learn, PyTorch et Tensorflow, qui souhaitent créer et exploiter des solutions d'apprentissage automatique dans le cloud. Ce certificat professionnel enseigne aux étudiants comment créer des solutions de bout en bout sur Microsoft Azure.
Ils apprendront à gérer les ressources Azure pour l'apprentissage automatique ; exécuter des expériences et former des modèles ; mettre en œuvre et opérationnaliser des solutions d'apprentissage automatique ; et mettre en œuvre un apprentissage automatique responsable.
Ils apprendront également à utiliser Azure Databricks pour explorer, préparer et modéliser des données ; et intégrez les processus d'apprentissage automatique Databricks à Azure Machine Learning. Ce programme se compose de 5 cours pour vous aider à vous préparer à passer l'examen DP-100 : Concevoir et mettre en œuvre une solution de science des données sur Azure.
L'examen de certification est l'occasion de démontrer vos connaissances et votre expérience dans la gestion de solutions d'apprentissage automatique à l'échelle du cloud à l'aide d'Azure Machine Learning. Ce certificat professionnel vous apprend à tirer parti de vos connaissances existantes de Python et de l'apprentissage automatique pour gérer l'ingestion et la préparation des données, la formation et le déploiement de modèles et la surveillance des solutions d'apprentissage automatique sur Microsoft Azure.
Chaque cours vous enseigne les concepts et les compétences qui sont mesurés lors de l'examen. À la fin de ce programme, vous serez prêt à suivre le DP-100 : Concevoir et mettre en œuvre une solution de science des données sur Azure.
Catégorie : Science des données -- Développé par : l'Université Johns Hopkins
Rassemblez une Dream Team, posez les bonnes questions et évitez les erreurs qui font dérailler les projets de science des données.
Ce programme spécialisé se compose de quatre cours intensifs. En cela, les étudiants maîtriseront ce qu'il faut pour connaître, démarrer et diriger une entreprise de science des données. Vous pourrez même suivre le cours si vous n'avez pas de formation en science des données. Vous suivrez un cours accéléré en science des données afin de connaître le domaine et de comprendre votre rôle en tant que leader. Vous apprendrez également à recruter, assembler, évaluer et stimuler votre équipe avec des compétences et des rôles supplémentaires.
Vous apprendrez la structure du pipeline de science des données, les objectifs de chaque étape et comment garder votre équipe sur la cible à tout moment. À la fin de notre formation, vous comprendrez différentes compétences pratiques qui vous permettront de rester ancré et vous aideront à surmonter les défis courants qui font souvent dérailler les projets de science des données.
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Catégorie : Quatrième révolution industrielle -- Développé par : MIT Massachusetts Institute of Technology
Maîtrisez les bases de la science des données, des statistiques et de l'apprentissage automatique.
Analysez le Big Data et effectuez des prédictions basées sur les données à l'aide de modèles probabilistes et d'inférences statistiques.
identifier et mettre en œuvre des modèles et des méthodologies appropriés pour extraire des informations significatives pour la prise de décision Développer et créer des algorithmes d'apprentissage automatique pour extraire des informations significatives à partir de données apparemment non structurées ; Apprenez les méthodes d'apprentissage populaires non supervisées, y compris les méthodologies de clustering et les méthodes supervisées telles que les réseaux de neurones profonds.
Terminer ce programme MicroMasters vous préparera à des emplois tels que: Data Scientist, Data Analyst, Business Intelligence Analyst, Systems Analyst, Data Engineer.
Ce programme MicroMasters in Statistics and Data Science comprend quatre cours en ligne et un examen virtuellement surveillé qui vous fournira les connaissances de base essentielles pour comprendre les méthodes et les outils utilisés en science des données.
et une formation pratique en analyse de données et en apprentissage automatique.
Tous les cours sont dispensés par des professeurs du MIT à un rythme et à un niveau de rigueur similaires à ceux d'un cours en face à face au MIT.
La durée estimée de ce cours en ligne Data Science au format Micromaster est de 10 à 12 mois.
Catégorie : Économie Administration Comptabilité et apparentés -- Développé par : Université de Yale
À l'ère de l'analyse, transformer de grandes quantités de données en informations significatives et en valeur client est essentiel pour une pratique commerciale efficace axée sur les données. Développer des compétences et une expérience en analyse de données Les professionnels qui peuvent combiner la discussion fondamentale des données et l'analyse statistique avec une utilisation plus avancée des feuilles de calcul et de SQL peuvent rapidement progresser dans ce domaine en pleine croissance en tant qu'analyste de données ou d'entreprise.
Ce microcertificat a été créé en collaboration avec Tableau pour les professionnels cherchant à maîtriser les principaux concepts et techniques statistiques et à exploiter les outils d'analyse de données essentiels à la pratique moderne de l'analyse de données. Vous développerez des compétences de base en analyse de données quantitatives pour gérer et analyser des ensembles de données complexes avec Excel et SQL, et apprendrez à faire des recommandations commerciales à l'aide de modèles analytiques, en passant de l'analyse diagnostique aux modèles prédictifs.
Ce cours en ligne en science des données au format Microcredential offre 15 crédits académiques britanniques au niveau postuniversitaire de l'Université de Coventry.Vous recevrez également un relevé de notes électronique de l'Université de Coventry. Découvrez comment fonctionnent les crédits et où vous pouvez les utiliser chez FutureLearn.
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Catégorie : Science des données -- Propulsé par : LinkedIn Learning
Les analystes de données examinent les informations à l'aide d'outils d'analyse de données et aident leurs équipes à développer des idées et des stratégies commerciales.
Vous aurez besoin de compétences en mathématiques, en statistiques, en communication et en utilisation d'outils conçus pour effectuer une analyse et une visualisation des données. Explorez cette carrière très demandée.
Cette étude robuste sur l'analyse de données est composée de 13 cours qui, de manière intuitive et échelonnée, initient l'étudiant aux qualités et aux connaissances qu'il doit acquérir en tant que professionnel pour travailler comme analyste de données dans un poste de débutant.
Apprenez les compétences non techniques que les data scientists efficaces doivent cultiver pour transformer leur premier emploi en une carrière réussie tout au long de leur vie.
Libérez la puissance des données de votre organisation. Apprenez à effectuer une analyse de données dans Microsoft Excel.
Découvrez comment n'importe qui, dans n'importe quel secteur, peut parler le langage de l'analyse de données. Découvrez comment préparer des données, les explorer visuellement et les décrire à l'aide de méthodes statistiques.
Ce cours couvre les compétences fondamentales d'analyse de données telles que la réflexion comme un analyste, la collecte de données exploitables, les requêtes SQL, le nettoyage des données, etc.
Obtenez des informations concrètes sur l'utilisation de l'analyse prédictive et de l'exploration de données pour résoudre des problèmes.
Démarrez avec Power BI. Découvrez comment utiliser cet ensemble puissant d'outils d'analyse commerciale pour créer et partager des visualisations avec d'autres personnes de votre organisation.
Communiquez des idées complexes rapidement et de manière complète grâce à la visualisation des données. Transformez les informations en œuvres d'art et intriguez votre public.
Obtenez les données dont vous avez besoin pour l'analyse et la création de rapports en écrivant votre propre code SQL. Apprenez à écrire des requêtes SQL de base, à trier et filtrer les données et à joindre les résultats de différentes tables.
Apprenez à manipuler des données et à créer des visualisations significatives avec R, le langage de programmation qui alimente la science des données moderne.
Découvrez comment détecter, prévenir et corriger les erreurs pour garder vos données propres, avec Python.
Profitez de l'essai gratuit de 30 jours offert par la plateforme LinkedIn Learning pour suivre ce cours et obtenir votre certificat de réussite.
Il vous suffit de cliquer sur le nom du cours, pour visiter sa page sur LinkedIn Learning.
Il peut vous intéresser:
Catégorie : Science des données -- Propulsé par : LinkedIn Learning
Que vous travailliez dans l'informatique ou que vous souhaitiez simplement vous lancer dans ce domaine passionnant, ce parcours d'apprentissage vous aidera à bâtir une carrière en science des données. Découvrez les étapes fondamentales du travail en science des données, des statistiques et de l'ingénierie des systèmes à l'exploration de données et à l'apprentissage automatique.
Développer une solide compréhension de base des statistiques, ce qui est nécessaire pour tout domaine lié à la science des données.
Découvrez les nombreuses catégories de spécialisation d'emploi au sein de la science des données.
Apprenez à collecter, explorer et communiquer avec des données via des graphiques et des statistiques.
Ce cours virtuel en science des données est un itinéraire d'apprentissage composé de 8 cours et d'un total de 7 instructeurs, et a une durée estimée à 16 heures selon le contenu de la vidéo.
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Catégorie : Informatique -- Développé par : Udemy
Intéressé par le domaine de l'apprentissage automatique ? Alors ce cours est fait pour vous ! Ce cours a été conçu par deux scientifiques professionnels des données afin que nous puissions partager nos connaissances et vous aider à apprendre facilement des théories complexes, des algorithmes et des bibliothèques de codage.
Nous vous guiderons pas à pas dans le monde du machine learning.
Avec chaque didacticiel, vous développerez de nouvelles compétences et améliorerez votre compréhension de ce sous-domaine difficile mais lucratif de la science des données.
Ce cours est amusant et passionnant, mais en même temps, nous plongeons dans l'apprentissage automatique.
Il est structuré comme suit : Partie 1 – Prétraitement des données Partie 2 – Régression : Régression linéaire simple, Régression linéaire multiple, Régression polynomiale, SVR, Régression par arbre de décision, Régression en forêt aléatoire Partie 3 – Classification : Régression logistique, K -NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification Part 4 – Clustering : K-Means, Hierarchical Clustering Part 5 – Association Rule Learning : Apriori, Eclat Part 6 – Learning by Reinforcement : Upper Confidence Limit, Thompson Sampling Part 7 – Traitement du langage naturel : Algorithmes de modèles de sacs de mots pour le TALN Partie 8 – Apprentissage en profondeur : Réseaux de neurones artificiels, réseaux de neurones convolutifs Partie 9 – Réduction de la dimensionnalité : PCA, LDA, Core PC Partie 10 – Sélection et renforcement du modèle : K-fold Cross Validation, Réglage des paramètres, Recherche de grille, XGBoost Aussi, le cu rso est rempli d'exercices pratiques basés sur des exemples concrets.
Ce cours de science des données en ligne a été suivi par plus de 800.000 5 étudiants et a été classé numéro XNUMX dans notre programme spécial Les 100 meilleurs cours Udemy de tous les temps.
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Catégorie : Quatrième révolution industrielle -- Développé par : CloudSwyft Global Systems, Inc. Accrédité par Microsoft
Les bases de la science des données dans Microsoft Azure en utilisant la programmation Python. Cet ExpertTrack professionnel est conçu pour les étudiants et les professionnels qui aspirent à démarrer leur carrière dans l'analyse, la science des données et l'apprentissage automatique.
Il convient particulièrement à ceux qui cherchent à devenir des professionnels de l'informatique, des scientifiques des données, des ingénieurs et des analystes, des professeurs et des professionnels de la statistique, et généralement ceux qui souhaitent en savoir plus sur la science des données.
Python offre d'excellentes fonctionnalités aux personnes qui traitent régulièrement des fonctions mathématiques, statistiques et scientifiques dans le cadre de leur travail. Il est devenu incroyablement populaire dans la science des données ces dernières années, car le code prend moins de temps à se développer que les autres langages de programmation, accélérant le processus de développement et offrant plus d'efficacité dans tous les départements.
Ce cours virtuel en ExpertTrack Data Science vous propose un changement pour vous familiariser avec le langage et franchir les prochaines étapes pour l'utiliser en toute confiance dans un contexte professionnel. Explorer Microsoft Azure Tout au long de cet ExpertTrack, vous commencerez à comprendre les services de cloud computing et les services de support dans Microsoft Azure, et leur relation avec les projets de science des données.
Cet Experttrack est composé de 5 cours qui complètent un dévouement d'environ 15 semaines.
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Catégorie : Science des données -- Développé par : Monash University
Dans ce cours, les techniques fondamentales utilisées par les professionnels dans le domaine de la science des données seront présentées. Vous apprendrez le flux de travail de l'analyse des données, de la discussion des données et du traçage des données, qui jettent les bases de techniques plus avancées telles que la modélisation statistique, les arbres de régression et de décision, l'analyse des sentiments et le travail avec le Big Data.
Il est crucial de pouvoir travailler efficacement avec une variété de types et de sources de données, puis de raconter une histoire qui éclaire la prise de décision. Dans ce cours, vous aurez l'opportunité de perfectionner vos compétences en science des données aux côtés d'autres étudiants en effectuant des exercices de programmation pratiques qui reflètent des scénarios du monde qui nous entoure.
Ce cours est offert conjointement par la Monash Business School et la Faculté des technologies de l'information. Les étudiants qui terminent avec succès le cours et répondent aux critères d'entrée de Monash peuvent se voir attribuer une unité ou six points de crédit de crédit académique vers un MSc Monash pertinent en Business Analytics ou IT.
Catégorie : Quatrième révolution industrielle -- Développé par : Google
Ce programme virtuel de science des données vous fournit les compétences dont vous avez besoin pour faire progresser votre carrière en ingénierie des données et recommande une formation pour vous aider à vous préparer à la certification Google Cloud Professional Data Engineer reconnue par le secteur.
Grâce à une combinaison de présentations, de démonstrations et d'ateliers, vous activerez la prise de décision basée sur les données en collectant, transformant et publiant des données, et acquerrez une expérience concrète grâce à une série de projets pratiques utilisant Qwiklabs.
Vous aurez également la possibilité de mettre en pratique des compétences professionnelles clés, notamment la conception, la construction et l'exploitation de systèmes de traitement de données; et mettre en œuvre des modèles d'apprentissage automatique.
Une fois ce programme terminé avec succès, vous obtiendrez un certificat d'achèvement à partager avec votre réseau professionnel et vos employeurs potentiels.
Ce certificat professionnel est composé de 5 cours d'une durée estimée à 4 mois.
Catégorie : Quatrième révolution industrielle -- Développé par : Tecnológico de Monterrey
Ce programme de certification professionnelle vous permettra d'apprendre comment la science des données appliquée permettra une meilleure prise de décision pour une organisation.
Si c'est la première fois que vous manipulez des données ou si vous n'êtes familiarisé qu'avec l'utilisation d'Excel, ce programme vous aidera à en savoir plus sur l'analyse des données afin que la prise de décision basée sur de grands volumes d'informations soit la meilleure.
Inutile d'être un data scientist pour maîtriser la science des données et le traitement des données, grâce à l'intelligence artificielle, au machine learning, au deep learning et à la transformation numérique, il est de plus en plus nécessaire de résoudre des problèmes basés sur l'extraction de données, pour tirer le meilleur parti décisions, par exemple le service des ressources humaines, le marketing ou un programmeur qui traite généralement de grandes quantités de données, peuvent bénéficier du traitement des données pour une prise de décision réussie et l'amélioration des processus.
Ce certificat professionnel en science des données est composé de 3 cours et a une durée estimée à 3 mois.
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Catégorie : Science des données -- Développé par : Université de Californie à Berkeley
Ce cours vous donnera une nouvelle perspective pour explorer les sujets et les problèmes qui vous intéressent.
Entre autres, le programme de science des données en ligne de Berkeley a été approuvé par le vice-président de l'éducation de Google et le vice-président de l'IA cloud de Microsoft.
Le programme est basé sur Data 8, la classe à la croissance la plus rapide de l'UC Berkeley, qui est suivie par plus de 3300 XNUMX étudiants chaque année au début de leur parcours en science des données.
Data 8 est reconnu parmi les institutions comme le cours d'introduction à la science des données par excellence qui a contribué à placer l'UC Berkeley à l'avant-garde de la démocratisation de la science des données pour tous.
Les meilleures universités du monde, telles que Yale, Cornell et NYU, ont suivi l'exemple de Berkeley en créant leurs propres versions du cours révolutionnaire de science des données de l'UC Berkeley.
Grâce à ce certificat professionnel, les étudiants du monde entier peuvent désormais suivre le cours le plus populaire de l'UC Berkeley.
Ce cours est accessible aux étudiants n'ayant jamais suivi de cours de statistique ou d'informatique.
Catégorie : Quatrième révolution industrielle -- Développé par : IBM
Ce certificat professionnel ne nécessite aucune compétence préalable en programmation ou en statistiques et convient aux étudiants titulaires ou non d'un diplôme universitaire. Tout ce dont vous avez besoin pour commencer, ce sont des compétences informatiques de base, des mathématiques de niveau secondaire, une aisance à travailler avec les chiffres, une volonté d'apprendre et un désir d'enrichir votre profil avec des compétences précieuses.
Une fois ce programme terminé avec succès, vous aurez analysé des ensembles de données du monde réel, créé des tableaux de bord interactifs et présenté des rapports pour partager vos conclusions, vous donnant ainsi la confiance et le portefeuille nécessaires pour commencer une carrière en tant qu'associé ou analyste de données junior. Cela créera également la base d'autres disciplines de données, telles que la science des données ou l'ingénierie des données.
Démarrez votre carrière en tant qu'analyste de données en apprenant les bases de l'analyse de données et en acquérant des compétences pratiques. Vous travaillerez avec une variété de sources de données, de scénarios de projet et d'outils d'analyse de données, notamment Excel, SQL, Python, Jupyter Notebooks et Cognos Analytics, acquérant une expérience pratique de la manipulation de données et de l'application de techniques analytiques.
Catégorie : Data Science -- Développé par : Corporate Finance Institute CFI
Data Science Fundamentals est un cours préparatoire au programme BIDA™ de CFI
le prochain spectacle Intelligence d'affaires et analyste de données (BIDA)™ de CFI couvrira tous les sujets de base, intermédiaires et avancés sur l'intelligence d'affaires et l'analyse de données. Ce programme vous apprendra les méthodes quantitatives utilisées dans le secteur financier et les marchés de capitaux. Il est idéal pour les étudiants qui souhaitent apprendre à analyser des données complexes.
Les cheminements de carrière courants pour les étudiants qui suivent le programme BIDA ™ sont l'intelligence d'affaires, la gestion d'actifs, l'analyste de données, l'analyste quantitatif et d'autres carrières financières.
Les étudiants peuvent s'inscrire pour recevoir des mises à jour et réserver une place dans le programme Business Intelligence & Data Analyst (BIDA)™.
Catégorie : Science des données -- Développé par : edureka!
Cette formation en ligne Tableau s'adresse à toute personne travaillant avec des données, quelle que soit sa formation technique ou analytique. Les utilisateurs peuvent créer et distribuer des tableaux de bord interactifs partageables qui représentent de grands volumes de données sous forme de graphiques et de tableaux facilement lisibles. La formation Tableau dedureka est conçue pour vous aider à vous préparer à l'examen de certification Tableau Desktop Certified Associate en vous offrant une formation pratique enrichissante sur divers outils Tableau. Cette formation certifiante Tableau est un tremplin pour votre parcours en Business Intelligence. Tout au long de ce cours, vous aurez l'opportunité de travailler sur divers projets Tableau.
Découvrez de nouvelles façons d'analyser les données grâce à plusieurs fonctionnalités intégrées à Tableau. Créez des visualisations dynamiques personnalisées à l'aide de paramètres. Créez des tableaux de bord interactifs à l'aide d'actions. Découvrez les bonnes pratiques de conception pour les tableaux de bord. Découvrez comment publier et partager des tableaux de bord et gérer les autorisations pour vos données publiées. Bénéficiez d'une expérience pratique approfondie sur divers trucs et astuces avec Tableau.
Catégorie : Science des données -- Propulsé par : LinkedIn Learning
Il existe un besoin croissant pour les data scientists et les analystes de comprendre les magasins de données relationnelles.
Les organisations utilisent depuis longtemps des bases de données SQL pour stocker des données transactionnelles ainsi que des données liées à l'informatique décisionnelle.
Si vous devez travailler avec des bases de données SQL, ce cours est conçu pour vous aider à apprendre à effectuer des tâches courantes en science des données, notamment la recherche, l'exploration et l'extraction dans des bases de données relationnelles.
Le cours commence par un bref aperçu de SQL.
Ensuite, les cinq principaux sujets qu'un scientifique des données doit comprendre lorsqu'il travaille avec des bases de données relationnelles : les statistiques de base en SQL, la préparation des données en SQL, le filtrage avancé et l'agrégation des données, les fonctions de fenêtrage et la préparation des données à utiliser avec les outils d'analyse SQL.
SELECTION
Catégorie : Science des données -- Développé par : Université de New York
Ce programme vous apprendra les compétences de base en informatique dans la programmation et les structures de données.
Comprendre le fonctionnement de la programmation est essentiel dans de nombreuses disciplines techniques, telles que les technologies de l'information, le génie logiciel, la cybersécurité et l'informatique.
Les cours utilisent les langages de programmation C++ pour établir une base solide dans la programmation et les structures de données pour les étudiants.
Les étudiants acquièrent une expérience pratique précieuse en programmant des solutions aux problèmes dans les laboratoires.
Dans les laboratoires, les étudiants mettront en pratique leurs compétences de base en programmation et développeront de nombreuses structures de données avancées, notamment des tables de hachage, des algorithmes de tri et de recherche, des arbres binaires, des arbres AVL, des algorithmes de graphes et de nombreux autres sujets informatiques avancés.
Catégorie : Probabilités et statistiques -- Développé par : Duke University
Dans cette spécialisation, vous apprendrez à analyser et à visualiser des données dans R et à créer des rapports d'analyse de données reproductibles, à démontrer une compréhension conceptuelle de la nature unifiée de l'inférence statistique, à effectuer une modélisation et une inférence statistiques bayésiennes et fréquentes pour comprendre les phénomènes naturels et prendre des décisions sur les données. , communiquez les résultats statistiques correctement, efficacement et dans leur contexte sans vous fier au jargon statistique, critiquez les revendications et les décisions évaluées basées sur les données, et discutez et visualisez les données avec des packages R pour l'analyse des données.
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