15 meilleurs cours de science des données en ligne

La science des données a été l'un des domaines à la croissance la plus rapide ces dernières années.

C'est un domaine qui offre d'excellentes perspectives d'emploi et un potentiel de revenus élevé, mais il peut être difficile de savoir par où commencer.

Cela affecte notre vie quotidienne, des publicités que nous voyons lors de la vérification dans une épicerie à la performance (ou non) de notre équipe nationale de football et à ce que cela signifie pour votre portefeuille ou votre sac à main.

Cela signifie que vous devez apprendre la science des données, et qu'il suffit d'une recherche Google pour l'apprendre.

Heureusement pour nous tous, de nombreux MOOC (cours en ligne) sur le sujet sont disponibles dès maintenant.

Cela signifie que si vous souhaitez devenir Data Scientist ou approfondir vos connaissances, cet article vous aidera à choisir le cours qui vous convient le mieux.

J'ai sélectionné des cours de Datacamp, Coursera, edX, Udemy, Codecademy et Udacity que je considère comme les meilleurs du moment.

Certains d'entre eux sont de niveau débutant tandis que d'autres offrent un aperçu plus approfondi, alors choisissez judicieusement.

Voici 15 des meilleurs cours de science des données en ligne du Web :

Meilleurs cours de science des données en ligne

1. La science des données pour tous – Datacamp

La science des données pour tous est une introduction gratuite et interactive à l'essentiel de la science des données.

Vous découvrirez SQL, R, les bibliothèques Python telles que pandas et scikit-learn, le processus de science des données lui-même (par exemple, la formulation de questions, la collecte de données), ainsi que des concepts de base tels que le compromis biais et variance et l'évaluation de modèle.

Ce cours de science des données comporte quatre chapitres : Introduction à la science des données, Python pour l'analyse des données, Séries temporelles et Utilisation de grands ensembles de données.

À la fin de ce cours, vous aurez une compréhension pratique de l'utilisation des outils de programmation R pour l'analyse de données.

Vous acquerrez également de l'expérience dans les bases de l'écriture de fonctions à l'aide de commandes intégrées ainsi que dans la création de vos propres fonctions personnalisées.

Ce cours fournit une bonne introduction au langage de programmation R et couvre plusieurs de ses packages.

Ceux-ci incluent les types de données et les classes d'objets dans R, les procédures d'importation d'ensembles de données dans R, la visualisation des relations entre les variables avec des graphiques de base et ggplot, en utilisant des techniques de modélisation statistique telles que les modèles de régression linéaire.

Ce cours est gratuit pour une utilisation illimitée sans abonnement ni inscription auprès d'un organisme. Le coût de ce cours sera affiché avant que les informations de paiement ne soient demandées.

2. Data Scientist avec Python – Datacamp

Ce cours est un excellent choix pour ceux qui souhaitent devenir data scientists car il couvre toutes les bases, de la configuration de votre environnement Python à l'utilisation de R et SQL.

De plus, vous apprendrez à utiliser le package dplyr dans R, la bibliothèque NumPy en Python avec des exemples sur l'apprentissage automatique et les méthodes statistiques telles que les algorithmes de classification, de clustering et de régression.

C'est un moyen fantastique pour les débutants d'apprendre la science des données avec des exemples du monde réel qui peuvent être répliqués sur leur propre ordinateur ou en cliquant sur un bouton dans Amazon Cloud.

Un autre point fort est la dernière section où vous apprendrez à utiliser Python, R et SQL ensemble afin que vous puissiez analyser vos données de manière interactive avec un outil, puis les intégrer dans un autre pour une analyse ou une visualisation plus approfondie.

Vous obtiendrez également une introduction aux algorithmes d'optimisation (recherche de minima à l'aide de la descente de gradient) et aux algorithmes de clustering (k-means).

Au total, ce parcours de carrière compte 29 cours et plus de 24 heures de vidéo à la demande.

3. Certificat professionnel IBM Data Science – Coursera

Ce cours vous fournira une introduction à la suite d'outils de science des données d'IBM.

Vous apprendrez à utiliser Watson Developer Cloud et à travailler sur des projets mettant en évidence les concepts clés de la programmation informatique, des statistiques et de l'apprentissage automatique.

Ce cours est conçu pour les débutants qui souhaitent appliquer leurs compétences en science des données dans le cloud pour résoudre des problèmes commerciaux complexes.

Vous apprendrez comment la plateforme Data Science Experience d'IBM vous permet de découvrir, préparer, analyser et visualiser des données, puis de partager vos découvertes avec d'autres analystes ou utilisateurs non techniques au sein de votre organisation.

Le cours vous aidera à vous familiariser avec l'utilisation des API Data Science Experience et Natural Language.

Vous comprendrez également comment utiliser les statistiques en science des données avec le langage de programmation R, le logiciel statistique open source le plus populaire utilisé par les scientifiques des données dans le monde entier.

Ce cours est destiné aux participants qui débutent dans le développement cloud ou qui ont une certaine expérience de l'utilisation d'autres IDE comme Eclipse ou Netbeans.

La seule condition préalable est une connaissance de base de la programmation en Python, Ruby ou Java.

4. Devenez Data Scientist – Udacité

Dans ce cours, vous apprendrez à devenir un scientifique des données en apprenant des experts du secteur et en travaillant sur des projets qui résolvent des problèmes réels.

Vous développerez des compétences pratiques dans les fondamentaux de l'informatique (y compris la programmation Python), les statistiques (par exemple, les tests A/B) et l'apprentissage automatique (clustering et arbres de décision).

Pour tirer le meilleur parti de ce cours, vous devez déjà avoir une certaine expérience en programmation.

Le cours est gratuit pour ceux qui s'inscrivent au programme Machine Learning Engineer Nanodegree ou avec GitHub Student Developer Pack.

La meilleure chose à propos de l'Udacity Nanodegree est qu'il est plus susceptible de décrocher le travail.

Le programme Nanodegré de l'école de science des données d'Udacity est un cours complet de science des données qui couvre tout, des statistiques et de l'apprentissage automatique aux bases de données, au cloud computing, au développement Web et aux visualisations.

Le programme Machine Learning Engineer Nanodegree n'est pas disponible gratuitement, mais vous pouvez obtenir un pack de développeur étudiant GitHub pour ce cours à zéro dollar.

Le programme est organisé autour de trois rôles principaux dans le domaine de la science des données : analyste d'affaires, analyste de données et scientifique de données.

Les programmes comprennent un certain nombre de projets de science des données, ce qui constitue la meilleure partie de ce cours, car vous apprendrez à créer des modèles d'apprentissage automatique du monde réel et des applications d'apprentissage en profondeur de bout en bout.

Ce programme peut être complété par toute personne ayant une aptitude pour les mathématiques et la programmation, mais cela prendrait plus de temps si vous êtes complètement nouveau dans le codage.

Pour apprendre l'apprentissage automatique, vous auriez besoin de connaissances mathématiques jusqu'au niveau Calculus I et de compétences de base en programmation en Python ou R.

La pile est proposée par Udacity et développée conjointement avec des leaders du secteur tels que Google, AT&T et Nvidia.

Il comprend plusieurs projets, des quiz et des devoirs de codage qui vous aideront à maîtriser les algorithmes d'apprentissage automatique, les techniques d'exploration de données et les approches de modélisation statistique.

Vous travaillerez sur des projets réels avec des partenaires de l'industrie comme Kaggle et Facebook.

Avec plus de 17 projets, ce cours est le meilleur tutoriel en ligne sur la science des données créé par des experts en apprentissage automatique (clustering et arbres de décision).

5. Spécialisation en science des données – Coursera

Cette spécialisation est créée par l'Université de Washington et hébergée sur Coursera.

Vous devez suivre quatre cours au total, Introduction à la science des données, apprentissage automatique, analyse de données et outils Big Data pour la science des données.

Les cours sont dispensés par les meilleurs instructeurs de l'Université de Washington et les cours en ligne sont accessibles à tous.

La spécialisation vous guidera à travers toutes les étapes de la science des données, de la mise en route du premier cours à l'étude des algorithmes d'apprentissage automatique et à la création d'un modèle à l'aide du langage de programmation Python pour le deuxième cours.

Vous apprendrez également à ajouter des connaissances sur les bases de données telles que les bases de données NoSQL ou les systèmes de bases de données relationnelles sur le stockage de données et les requêtes pour le cours trois.

Les deux derniers cours couvriront la visualisation de données à l'aide de Python, JavaScript et DHTML pour les applications de cartographie Web dans le cloud (Amazon Web Services).

La spécialisation commence par une introduction intensive au langage de programmation R.

Il couvrira la programmation R, la visualisation des données et l'inférence statistique.

Vous apprendrez à résoudre des problèmes du monde réel avec les méthodes d'analyse de données qui incluent des algorithmes d'apprentissage automatique pour les ensembles de données structurés et non structurés dans le cours deux.

De plus, vous avez la possibilité de suivre un cours bonus sur l'informatique financière si vous êtes intéressé.

Vous allez faire des projets dans R sur divers ensembles de données fournis par eux.

La spécialisation est conçue autour d'un seul objectif global : faire de vous un scientifique des données professionnel capable d'obtenir des résultats en analysant les mégadonnées du monde réel à l'aide d'outils standard et technique.

Ces didacticiels vous donnent une solide compréhension de l'utilisation du langage de programmation Python pour la collecte et l'analyse de données.

Il vous montrera également diverses bibliothèques en Python couramment utilisées par les scientifiques des données, y compris, mais sans s'y limiter, NumPy, SciPy, pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn.

6. Science des données appliquée avec spécialisation Python – Coursera

Le premier cours de la spécialisation est un excellent point de départ pour ceux qui souhaitent entrer dans ce domaine de la science des données.

Il couvre des sujets tels que la régression, les algorithmes de classification, le clustering et la réduction de la dimensionnalité à l'aide des bibliothèques Python.

D'un autre côté, si vous êtes plus intéressé à apprendre à traiter et visualiser des données avec des bibliothèques Python telles que Matplotlib et seaborn, alors DS_AIPython_Visualization pourrait être mieux adapté à vos objectifs.

Le cours comprend également des exercices sur Jupyter Notebooks ainsi que des conférences vidéo.

Il n'inclut pas de statistiques pour la science des données et l'algorithme d'apprentissage automatique, mais se concentre plutôt sur l'utilisation des outils Python pour l'analyse des données.

Il s'agit d'un cours de quatre semaines qui vous présentera les bases de l'apprentissage automatique avec les bibliothèques Python telles que NumPy, pandas, Matplotlib et Scikit Learn.

Le fondateur de cette organisation est Andrew Ng qui est connu pour ses travaux sur les algorithmes d'apprentissage automatique.

Ce cours vous donnera une connaissance de base de nombreuses bibliothèques d'apprentissage automatique.

L'analyse de données n'est pas une tâche facile, si vous rencontrez des problèmes avec celle-ci, ce cours pourrait être parfait pour vous car il donne des instructions étape par étape sur la façon d'effectuer une analyse de données à l'aide de Python uniquement.

7. Programmation pour la science des données avec Python – Udacité

Ce cours explique comment utiliser Python pour travailler avec des données. C'est un programme Nanodegré qui vous apprend à vous enseigner vous-même.

Vous apprendrez à nettoyer les données, à les utiliser, à visualiser les résultats et à créer des modèles d'apprentissage automatique en Python.

En plus d'apprendre à représenter des données, vous apprendrez également à les stocker.

Il existe de nombreuses façons de stocker des données, mais vous apprendrez à utiliser deux des bases de données les plus populaires à vos fins : SQLite et MongoDB.

Ce cours contient six projets qui vous apprennent à nettoyer des ensembles de données du monde réel à l'aide de bibliothèques Python telles que Pandas, NumPy, SciKit Learn & StatsModels ; visualiser les données en utilisant Matplotlib, Seaborn & ggplot; et créez des modèles prédictifs avec des algorithmes d'apprentissage automatique.

Le cours vous montrera également comment récupérer des ensembles de données du monde réel à partir de plusieurs sources telles que des bases de données SQL/NoSQL, des API Web ou des fichiers CSV, puis les charger dans le moteur d'analyse en mémoire de Python Pandas.

Ce cours regorge de projets pratiques et réels, tels que la création d'un prédicteur boursier, la recherche du meilleur itinéraire de vol et la prévision des prix de l'immobilier à Boston.

À la fin de ce cours, vous serez capable de créer vos propres modèles à partir de zéro à l'aide de données brutes et de la bibliothèque d'apprentissage scikit de Python pour les tâches d'apprentissage automatique.

8. Certificat professionnel en science des données – edX

Il s'agit d'un excellent programme de certificat en science des données conçu pour les professionnels.

Le cours dure environ six mois et accueille des étudiants du monde entier.

Il se compose de quatre projets, deux cours sur les technologies Big Data, trois cours au choix, un projet de synthèse utilisant des ensembles de données du monde réel.

Toutes les conférences sont enregistrées par des instructeurs de premier plan du MIT, de l'Université Harvard et d'autres universités de premier plan.

Vous en apprendrez plus sur les probabilités, l'inférence, l'apprentissage automatique, les technologies Big Data, etc.

Chaque cours de ce programme contient des études de cas telles que « Détection de spam » et traite des meilleures pratiques pour l'analyse des données.

Vous découvrirez également les tendances de la santé et de l'économie mondiales, des statistiques sur la criminalité aux États-Unis, etc.

De plus, vous apprendrez les techniques de visualisation pour représenter les données sous forme de tableaux et de graphiques.

En fait, si votre expérience n'est pas en statistique ou en programmation, mais que vous souhaitez en savoir plus sur la science des données, ce programme est un excellent point de départ.

9. Programme MicroMasters en science des données – edX

Le programme edX MicroMasters en science des données est un programme unique qui vous aidera à acquérir une compréhension approfondie de la méthodologie et des outils de science des données nécessaires pour examiner, explorer et analyser des ensembles de données complexes du monde réel.

Le MicroMasters a été conçu en partenariat avec des universités de premier plan telles que le MIT, HarvardX, Microsoft Research et edX.

Chaque université fournit son propre matériel de cours qui est organisé par l'équipe edX pour offrir une expérience d'apprentissage complète.

Le matériel est ensuite divisé selon les thèmes suivants :

• Concepts fondamentaux en science des données
• Statistiques et probabilités pour la science des données
• Algorithmes de gestion, de traitement et de visualisation des données et d'apprentissage automatique

Le programme MicroMaster vous offre la possibilité d'obtenir votre maîtrise en science des données en vous donnant accès à la même formation que celle offerte dans les principales universités.

Vous découvrirez les sujets suivants :

• Introduction à la science des données et à l'apprentissage automatique et à l'exploration, à la discussion et au nettoyage des données
• Analyse de données et statistiques avec les pandas (Python) et le langage de programmation R
• Développez vos compétences en inférence statistique, inférence causale et tests A/B à l'aide du langage de programmation Python.
• Machine learning statistique, deep learning & intelligence artificielle (Python & R)
• Comment collecter un grand ensemble de données à partir d'Amazon Web Services à l'aide du langage de programmation Python.
• Analyse de données avec la bibliothèque pandas de Python pour l'analyse de données exploratoire.
• Utilisez des modèles statistiques, notamment la régression linéaire, la régression logistique et les forêts aléatoires, pour faire des prédictions en Python avec le package scikit-learn.
• Comment utiliser le langage de programmation R pour la gestion des données, l'exploration et la visualisation d'ensembles de données.

Ce programme est offert à 100 % en ligne et se termine en aussi peu que 12 mois.

La seule connaissance préalable pour cela est une petite expérience de la programmation et une compréhension des mathématiques de base au niveau secondaire.

dix. Cours de science des données 2020 : Bootcamp complet sur la science des données – Udemy

Il s'agit d'un cours complet qui commence par les bases et vous apprend à devenir un scientifique des données.

Vous apprendrez tous les concepts, techniques et outils essentiels et explorerez des ensembles de données du monde réel qui sont nécessaires à votre carrière dans la science des données.

Du langage de programmation R à la mise en œuvre du travail Hadoop MapReduce via Spark, chaque concept est expliqué en détail tandis que chaque technique est démontrée à l'aide d'ensembles de données du monde réel.

Ce cours est divisé en quatre sections : Data Science Essentials, Python for Data Sciences, Real World Data Analytics et Hadoop & Spark for Big Data Analytics.

Vous découvrirez la visualisation des données, les techniques d'apprentissage automatique telles que les algorithmes de classification (Decision Tree Learning, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes), le clustering (K-Means) et l'Apprentissage des règles d'association.

11. Spécialisation en analyse d'affaires – Coursera

Le cours Business Analytics d'Udacity est une excellente option pour ceux qui souhaitent apprendre les bases de l'analyse de données.

Il propose plus de 100 heures de cours vidéo et plus de 30 projets pratiques pour vous aider à apprendre à créer des modèles commerciaux efficaces à l'aide d'outils tels que SAS, le langage de programmation R (RStudio), les requêtes SQL et Tableau.

Cette spécialisation se décompose en quatre parcours :

Le premier cours, Introduction à l'analyse de données pour les entreprises, contient des conférences sur les bases de l'analyse de données.

Le deuxième cours couvre les statistiques descriptives et l'analyse inférentielle à l'aide d'outils tels que les tableaux croisés dynamiques Excel, les graphiques et les graphiques. Il vous apprend également à construire un modèle de régression dans le langage de programmation R (RStudio).

Le troisième cours se concentre sur l'analyse prédictive, où vous apprendrez à créer un modèle de régression dans le langage de programmation R (RStudio), à implémenter ARIMA et à regrouper des données.

Le dernier cours vous apprend l'exploration de texte à l'aide d'Apache Spark avec le langage de programmation Python.

Il couvre également le traitement du langage naturel pour l'analyse des sentiments.

12. Ingénierie des données, Big Data et Machine Learning sur la spécialisation GCP – Coursera

Cette spécialisation couvre les tâches de big data et d'apprentissage machine les plus courantes effectuées par un ingénieur de données ou un spécialiste de l'apprentissage machine, telles que la formation de modèles à l'aide de TensorFlow ou la mise en œuvre de pipelines de traitement de données évolutifs.

Les cours de ce programme fournissent une connaissance pratique du Big Data et de l'apprentissage automatique sur Google Cloud Platform (GCP), y compris une expérience pratique des technologies de plate-forme telles que Cloud Dataflow, Cloud Datalab et TensorFlow.

Vous apprendrez à traiter des ensembles de données à grande échelle, à visualiser des données avec Cloud Datalab, à mettre en œuvre des pipelines Cloud Dataflow en Python et Java et à créer des modèles de machine learning à l'aide de TensorFlow.

13. Formation de certification Python pour la science des données – Edureka

Ce cours vous donnera une introduction à Python et vous apprendra comment il fonctionne avec divers ensembles de données, y compris ses avantages par rapport à d'autres langages de programmation comme R.

Une fois ce module d'introduction terminé, vous pouvez choisir parmi trois parcours différents : Data Analyst, Data Scientist et Machine Learning Engineer.

À la fin du cours, vous recevrez un certificat d'achèvement.

14. Programme de maîtrise en science des données – Edureka

Le programme de maîtrise Edureka Data Scientist est l'un des meilleurs cours de science des données en ligne. Le cours vous apprendra à analyser des données à l'aide de Python, R et Tableau.

Ce programme de master Data Science a été conçu en collaboration avec des experts Hadoop de la Silicon Valley qui ont formé des milliers d'étudiants dans le monde entier sur le Big Data.

Vous apprendrez tous les concepts nécessaires de la science des données comme les statistiques, les algorithmes d'apprentissage automatique et comment les implémenter sur Hadoop.

Ce cours a été conçu par des experts de l'industrie en temps réel avec des sessions 100% pratiques pour une expérience pratique.

Une équipe dédiée sera là à votre service 24h/24 pour répondre à toutes vos questions liées à l'évolution de carrière après le cours.

15. Cheminement de carrière Science des données – Codecademy

Ce cours vous apprend à utiliser les outils de la Data Science.

Il est préférable pour toute personne intéressée à apprendre à utiliser les outils et techniques de science des données.

Ce cours est également adapté si vous envisagez une carrière en tant que Data Scientist, ou si votre travail implique actuellement de travailler avec des données.

Il est principalement axé sur l'utilisation d'outils dans le langage R, mais il fournit également une introduction à Python et SQL pour ceux qui ne les connaissent pas.

Les leçons couvrent toutes sortes de workflows de science des données, de la collecte de votre premier ensemble de données à son exploration interactive jusqu'à la création de modèles qui aident à répondre à des questions intéressantes sur ces données.

Vous en apprendrez plus sur SQL et les bases de données, la gestion des données avec Pandas et Python, l'exploration des données avec Dplyr et RStudio.

Le cours vous apprendra également la visualisation avancée en Python (y compris Plotly) et les méthodes d'apprentissage automatique, y compris les algorithmes de régression et de classification tels que les machines à vecteurs de support.

À la fin du cours, vous aurez une base solide en science des données, qui peut être appliquée à n'importe quel problème.

Derniers mots

Enfin, la meilleure chose à propos de ces cours de science des données est que vous pouvez les suivre n'importe quand, n'importe où.

Vous disposez d'une flexibilité totale quant au nombre de cours que vous souhaitez suivre à la fois ainsi qu'au rythme auquel vous souhaitez acquérir de nouvelles compétences sur votre propre ordinateur personnel ou portable.

Grâce à cette flexibilité, vous pouvez faire passer votre apprentissage au niveau supérieur en vous plongeant dans un domaine de la science des données tout en acquérant une large compréhension d'un autre.

Il n'y a pas de limites à ce que vous voulez apprendre ou faire. C'est à vous.