{"id":2381,"date":"2021-10-31T08:51:10","date_gmt":"2021-10-31T08:51:10","guid":{"rendered":"https:\/\/enorcerna.com\/fr\/15-meilleurs-cours-de-science-des-donnees-en-ligne\/"},"modified":"2021-10-31T08:51:10","modified_gmt":"2021-10-31T08:51:10","slug":"15-meilleurs-cours-de-science-des-donnees-en-ligne","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enorcerna.com\/fr\/15-meilleurs-cours-de-science-des-donnees-en-ligne\/","title":{"rendered":"15 meilleurs cours de science des donn\u00e9es en ligne"},"content":{"rendered":"
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La science des donn\u00e9es a \u00e9t\u00e9 l'un des domaines \u00e0 la croissance la plus rapide ces derni\u00e8res ann\u00e9es.<\/span><\/p>\n

C'est un domaine qui offre d'excellentes perspectives d'emploi et un potentiel de revenus \u00e9lev\u00e9, mais il peut \u00eatre difficile de savoir par o\u00f9 commencer.<\/p>\n

Cela affecte notre vie quotidienne, des publicit\u00e9s que nous voyons lors de la v\u00e9rification dans une \u00e9picerie \u00e0 la performance (ou non) de notre \u00e9quipe nationale de football et \u00e0 ce que cela signifie pour votre portefeuille ou votre sac \u00e0 main.<\/p>\n

Cela signifie que vous devez apprendre la science des donn\u00e9es, et qu'il suffit d'une recherche Google pour l'apprendre.<\/p>\n

Heureusement pour nous tous, de nombreux MOOC (cours en ligne) sur le sujet sont disponibles d\u00e8s maintenant.<\/p>\n

Cela signifie que si vous souhaitez devenir Data Scientist ou approfondir vos connaissances, cet article vous aidera \u00e0 choisir le cours qui vous convient le mieux.<\/p>\n

J'ai s\u00e9lectionn\u00e9 des cours de Datacamp, Coursera, edX, Udemy, Codecademy et Udacity que je consid\u00e8re comme les meilleurs du moment.<\/p>\n

Certains d'entre eux sont de niveau d\u00e9butant tandis que d'autres offrent un aper\u00e7u plus approfondi, alors choisissez judicieusement.<\/p>\n

Voici 15 des meilleurs cours de science des donn\u00e9es en ligne du Web\u00a0:<\/p>\n

Meilleurs cours de science des donn\u00e9es en ligne<\/span><\/h2>\n

1. <\/strong>La science des donn\u00e9es pour tous<\/strong> \u2013 Datacamp<\/strong><\/span><\/h3>\n

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La science des donn\u00e9es pour tous est une introduction gratuite et interactive \u00e0 l'essentiel de la science des donn\u00e9es.<\/p>\n

Vous d\u00e9couvrirez SQL, R, les biblioth\u00e8ques Python telles que pandas et scikit-learn, le processus de science des donn\u00e9es lui-m\u00eame (par exemple, la formulation de questions, la collecte de donn\u00e9es), ainsi que des concepts de base tels que le compromis biais et variance et l'\u00e9valuation de mod\u00e8le.<\/p>\n

Ce cours de science des donn\u00e9es comporte quatre chapitres : Introduction \u00e0 la science des donn\u00e9es, Python pour l'analyse des donn\u00e9es, S\u00e9ries temporelles et Utilisation de grands ensembles de donn\u00e9es.<\/p>\n

\u00c0 la fin de ce cours, vous aurez une compr\u00e9hension pratique de l'utilisation des outils de programmation R pour l'analyse de donn\u00e9es.<\/p>\n

Vous acquerrez \u00e9galement de l'exp\u00e9rience dans les bases de l'\u00e9criture de fonctions \u00e0 l'aide de commandes int\u00e9gr\u00e9es ainsi que dans la cr\u00e9ation de vos propres fonctions personnalis\u00e9es.<\/p>\n

Ce cours fournit une bonne introduction au langage de programmation R et couvre plusieurs de ses packages.<\/p>\n

Ceux-ci incluent les types de donn\u00e9es et les classes d'objets dans R, les proc\u00e9dures d'importation d'ensembles de donn\u00e9es dans R, la visualisation des relations entre les variables avec des graphiques de base et ggplot, en utilisant des techniques de mod\u00e9lisation statistique telles que les mod\u00e8les de r\u00e9gression lin\u00e9aire.<\/p>\n

Ce cours est gratuit pour une utilisation illimit\u00e9e sans abonnement ni inscription aupr\u00e8s d'un organisme. Le co\u00fbt de ce cours sera affich\u00e9 avant que les informations de paiement ne soient demand\u00e9es.<\/p>\n

2. <\/strong>Data Scientist avec Python<\/strong> \u2013 Datacamp<\/strong><\/span><\/h3>\n

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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 \u00e0 l'utilisation de R et SQL.<\/p>\n

De plus, vous apprendrez \u00e0 utiliser le package dplyr dans R, la biblioth\u00e8que NumPy en Python avec des exemples sur l'apprentissage automatique et les m\u00e9thodes statistiques telles que les algorithmes de classification, de clustering et de r\u00e9gression.<\/p>\n

C'est un moyen fantastique pour les d\u00e9butants d'apprendre la science des donn\u00e9es avec des exemples du monde r\u00e9el qui peuvent \u00eatre r\u00e9pliqu\u00e9s sur leur propre ordinateur ou en cliquant sur un bouton dans Amazon Cloud.<\/p>\n

Un autre point fort est la derni\u00e8re section o\u00f9 vous apprendrez \u00e0 utiliser Python, R et SQL ensemble afin que vous puissiez analyser vos donn\u00e9es de mani\u00e8re interactive avec un outil, puis les int\u00e9grer dans un autre pour une analyse ou une visualisation plus approfondie.<\/p>\n

Vous obtiendrez \u00e9galement une introduction aux algorithmes d'optimisation (recherche de minima \u00e0 l'aide de la descente de gradient) et aux algorithmes de clustering (k-means).<\/p>\n

Au total, ce parcours de carri\u00e8re compte 29 cours et plus de 24 heures de vid\u00e9o \u00e0 la demande.<\/p>\n

3. <\/strong>Certificat professionnel IBM Data Science<\/strong> \u2013 Coursera<\/strong><\/span><\/h3>\n

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Ce cours vous fournira une introduction \u00e0 la suite d'outils de science des donn\u00e9es d'IBM.<\/p>\n

Vous apprendrez \u00e0 utiliser Watson Developer Cloud et \u00e0 travailler sur des projets mettant en \u00e9vidence les concepts cl\u00e9s de la programmation informatique, des statistiques et de l'apprentissage automatique.<\/p>\n

Ce cours est con\u00e7u pour les d\u00e9butants qui souhaitent appliquer leurs comp\u00e9tences en science des donn\u00e9es dans le cloud pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes commerciaux complexes.<\/p>\n

Vous apprendrez comment la plateforme Data Science Experience d'IBM vous permet de d\u00e9couvrir, pr\u00e9parer, analyser et visualiser des donn\u00e9es, puis de partager vos d\u00e9couvertes avec d'autres analystes ou utilisateurs non techniques au sein de votre organisation.<\/p>\n

Le cours vous aidera \u00e0 vous familiariser avec l'utilisation des API Data Science Experience et Natural Language.<\/p>\n

Vous comprendrez \u00e9galement comment utiliser les statistiques en science des donn\u00e9es avec le langage de programmation R, le logiciel statistique open source le plus populaire utilis\u00e9 par les scientifiques des donn\u00e9es dans le monde entier.<\/p>\n

Ce cours est destin\u00e9 aux participants qui d\u00e9butent dans le d\u00e9veloppement cloud ou qui ont une certaine exp\u00e9rience de l'utilisation d'autres IDE comme Eclipse ou Netbeans.<\/p>\n

La seule condition pr\u00e9alable est une connaissance de base de la programmation en Python, Ruby ou Java.<\/p>\n

4. <\/strong>Devenez Data Scientist<\/strong> \u2013 Udacit\u00e9<\/strong><\/span><\/h3>\n

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Dans ce cours, vous apprendrez \u00e0 devenir un scientifique des donn\u00e9es en apprenant des experts du secteur et en travaillant sur des projets qui r\u00e9solvent des probl\u00e8mes r\u00e9els.<\/p>\n

Vous d\u00e9velopperez des comp\u00e9tences 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 d\u00e9cision).<\/p>\n

Pour tirer le meilleur parti de ce cours, vous devez d\u00e9j\u00e0 avoir une certaine exp\u00e9rience en programmation.<\/p>\n

Le cours est gratuit pour ceux qui s'inscrivent au programme Machine Learning Engineer Nanodegree ou avec GitHub Student Developer Pack.<\/p>\n

La meilleure chose \u00e0 propos de l'Udacity Nanodegree est qu'il est plus susceptible de d\u00e9crocher le travail.<\/p>\n

Le programme Nanodegr\u00e9 de l'\u00e9cole de science des donn\u00e9es d'Udacity est un cours complet de science des donn\u00e9es qui couvre tout, des statistiques et de l'apprentissage automatique aux bases de donn\u00e9es, au cloud computing, au d\u00e9veloppement Web et aux visualisations.<\/p>\n

Le programme Machine Learning Engineer Nanodegree n'est pas disponible gratuitement, mais vous pouvez obtenir un pack de d\u00e9veloppeur \u00e9tudiant GitHub pour ce cours \u00e0 z\u00e9ro dollar.<\/p>\n

Le programme est organis\u00e9 autour de trois r\u00f4les principaux dans le domaine de la science des donn\u00e9es\u00a0: analyste d'affaires, analyste de donn\u00e9es et scientifique de donn\u00e9es.<\/p>\n

Les programmes comprennent un certain nombre de projets de science des donn\u00e9es, ce qui constitue la meilleure partie de ce cours, car vous apprendrez \u00e0 cr\u00e9er des mod\u00e8les d'apprentissage automatique du monde r\u00e9el et des applications d'apprentissage en profondeur de bout en bout.<\/p>\n

Ce programme peut \u00eatre compl\u00e9t\u00e9 par toute personne ayant une aptitude pour les math\u00e9matiques et la programmation, mais cela prendrait plus de temps si vous \u00eates compl\u00e8tement nouveau dans le codage.<\/p>\n

Pour apprendre l'apprentissage automatique, vous auriez besoin de connaissances math\u00e9matiques jusqu'au niveau Calculus I et de comp\u00e9tences de base en programmation en Python ou R.<\/p>\n

La pile est propos\u00e9e par Udacity et d\u00e9velopp\u00e9e conjointement avec des leaders du secteur tels que Google, AT&T et Nvidia.<\/p>\n

Il comprend plusieurs projets, des quiz et des devoirs de codage qui vous aideront \u00e0 ma\u00eetriser les algorithmes d'apprentissage automatique, les techniques d'exploration de donn\u00e9es et les approches de mod\u00e9lisation statistique.<\/p>\n

Vous travaillerez sur des projets r\u00e9els avec des partenaires de l'industrie comme Kaggle et Facebook.<\/p>\n

Avec plus de 17 projets, ce cours est le meilleur tutoriel en ligne sur la science des donn\u00e9es cr\u00e9\u00e9 par des experts en apprentissage automatique (clustering et arbres de d\u00e9cision).<\/p>\n

5. <\/strong>Sp\u00e9cialisation en science des donn\u00e9es<\/strong> \u2013 Coursera<\/strong><\/span><\/h3>\n

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Cette sp\u00e9cialisation est cr\u00e9\u00e9e par l'Universit\u00e9 de Washington et h\u00e9berg\u00e9e sur Coursera.<\/p>\n

Vous devez suivre quatre cours au total, Introduction \u00e0 la science des donn\u00e9es, apprentissage automatique, analyse de donn\u00e9es et outils Big Data pour la science des donn\u00e9es.<\/p>\n

Les cours sont dispens\u00e9s par les meilleurs instructeurs de l'Universit\u00e9 de Washington et les cours en ligne sont accessibles \u00e0 tous.<\/p>\n

La sp\u00e9cialisation vous guidera \u00e0 travers toutes les \u00e9tapes de la science des donn\u00e9es, de la mise en route du premier cours \u00e0 l'\u00e9tude des algorithmes d'apprentissage automatique et \u00e0 la cr\u00e9ation d'un mod\u00e8le \u00e0 l'aide du langage de programmation Python pour le deuxi\u00e8me cours.<\/p>\n

Vous apprendrez \u00e9galement \u00e0 ajouter des connaissances sur les bases de donn\u00e9es telles que les bases de donn\u00e9es NoSQL ou les syst\u00e8mes de bases de donn\u00e9es relationnelles sur le stockage de donn\u00e9es et les requ\u00eates pour le cours trois.<\/p>\n

Les deux derniers cours couvriront la visualisation de donn\u00e9es \u00e0 l'aide de Python, JavaScript et DHTML pour les applications de cartographie Web dans le cloud (Amazon Web Services).<\/p>\n

La sp\u00e9cialisation commence par une introduction intensive au langage de programmation R.<\/p>\n

Il couvrira la programmation R, la visualisation des donn\u00e9es et l'inf\u00e9rence statistique.<\/p>\n

Vous apprendrez \u00e0 r\u00e9soudre des probl\u00e8mes du monde r\u00e9el avec les m\u00e9thodes d'analyse de donn\u00e9es qui incluent des algorithmes d'apprentissage automatique pour les ensembles de donn\u00e9es structur\u00e9s et non structur\u00e9s dans le cours deux.<\/p>\n

De plus, vous avez la possibilit\u00e9 de suivre un cours bonus sur l'informatique financi\u00e8re si vous \u00eates int\u00e9ress\u00e9.<\/p>\n

Vous allez faire des projets dans R sur divers ensembles de donn\u00e9es fournis par eux.<\/p>\n

La sp\u00e9cialisation est con\u00e7ue autour d'un seul objectif global\u00a0: faire de vous un scientifique des donn\u00e9es professionnel capable d'obtenir des r\u00e9sultats en analysant les m\u00e9gadonn\u00e9es du monde r\u00e9el \u00e0 l'aide d'outils standard et technique.<\/p>\n

Ces didacticiels vous donnent une solide compr\u00e9hension de l'utilisation du langage de programmation Python pour la collecte et l'analyse de donn\u00e9es.<\/p>\n

Il vous montrera \u00e9galement diverses biblioth\u00e8ques en Python couramment utilis\u00e9es par les scientifiques des donn\u00e9es, y compris, mais sans s'y limiter, NumPy, SciPy, pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn.<\/p>\n

6. <\/strong>Science des donn\u00e9es appliqu\u00e9e avec sp\u00e9cialisation Python<\/strong> \u2013 Coursera<\/strong><\/span><\/h3>\n

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Le premier cours de la sp\u00e9cialisation est un excellent point de d\u00e9part pour ceux qui souhaitent entrer dans ce domaine de la science des donn\u00e9es.<\/p>\n

Il couvre des sujets tels que la r\u00e9gression, les algorithmes de classification, le clustering et la r\u00e9duction de la dimensionnalit\u00e9 \u00e0 l'aide des biblioth\u00e8ques Python.<\/p>\n

D'un autre c\u00f4t\u00e9, si vous \u00eates plus int\u00e9ress\u00e9 \u00e0 apprendre \u00e0 traiter et visualiser des donn\u00e9es avec des biblioth\u00e8ques Python telles que Matplotlib et seaborn, alors DS_AIPython_Visualization pourrait \u00eatre mieux adapt\u00e9 \u00e0 vos objectifs.<\/p>\n

Le cours comprend \u00e9galement des exercices sur Jupyter Notebooks ainsi que des conf\u00e9rences vid\u00e9o.<\/p>\n

Il n'inclut pas de statistiques pour la science des donn\u00e9es et l'algorithme d'apprentissage automatique, mais se concentre plut\u00f4t sur l'utilisation des outils Python pour l'analyse des donn\u00e9es.<\/p>\n

Il s'agit d'un cours de quatre semaines qui vous pr\u00e9sentera les bases de l'apprentissage automatique avec les biblioth\u00e8ques Python telles que NumPy, pandas, Matplotlib et Scikit Learn.<\/p>\n

Le fondateur de cette organisation est Andrew Ng qui est connu pour ses travaux sur les algorithmes d'apprentissage automatique.<\/p>\n

Ce cours vous donnera une connaissance de base de nombreuses biblioth\u00e8ques d'apprentissage automatique.<\/p>\n

L'analyse de donn\u00e9es n'est pas une t\u00e2che facile, si vous rencontrez des probl\u00e8mes avec celle-ci, ce cours pourrait \u00eatre parfait pour vous car il donne des instructions \u00e9tape par \u00e9tape sur la fa\u00e7on d'effectuer une analyse de donn\u00e9es \u00e0 l'aide de Python uniquement.<\/p>\n

7. <\/strong>Programmation pour la science des donn\u00e9es avec Python<\/strong> \u2013 Udacit\u00e9<\/strong><\/span><\/h3>\n

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Ce cours explique comment utiliser Python pour travailler avec des donn\u00e9es. C'est un programme Nanodegr\u00e9 qui vous apprend \u00e0 vous enseigner vous-m\u00eame.<\/p>\n

Vous apprendrez \u00e0 nettoyer les donn\u00e9es, \u00e0 les utiliser, \u00e0 visualiser les r\u00e9sultats et \u00e0 cr\u00e9er des mod\u00e8les d'apprentissage automatique en Python.<\/p>\n

En plus d'apprendre \u00e0 repr\u00e9senter des donn\u00e9es, vous apprendrez \u00e9galement \u00e0 les stocker.<\/p>\n

Il existe de nombreuses fa\u00e7ons de stocker des donn\u00e9es, mais vous apprendrez \u00e0 utiliser deux des bases de donn\u00e9es les plus populaires \u00e0 vos fins\u00a0: SQLite et MongoDB.<\/p>\n

Ce cours contient six projets qui vous apprennent \u00e0 nettoyer des ensembles de donn\u00e9es du monde r\u00e9el \u00e0 l'aide de biblioth\u00e8ques Python telles que Pandas, NumPy, SciKit Learn & StatsModels\u00a0; visualiser les donn\u00e9es en utilisant Matplotlib, Seaborn & ggplot; et cr\u00e9ez des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs avec des algorithmes d'apprentissage automatique.<\/p>\n

Le cours vous montrera \u00e9galement comment r\u00e9cup\u00e9rer des ensembles de donn\u00e9es du monde r\u00e9el \u00e0 partir de plusieurs sources telles que des bases de donn\u00e9es SQL\/NoSQL, des API Web ou des fichiers CSV, puis les charger dans le moteur d'analyse en m\u00e9moire de Python Pandas.<\/p>\n

Ce cours regorge de projets pratiques et r\u00e9els, tels que la cr\u00e9ation d'un pr\u00e9dicteur boursier, la recherche du meilleur itin\u00e9raire de vol et la pr\u00e9vision des prix de l'immobilier \u00e0 Boston.<\/p>\n

\u00c0 la fin de ce cours, vous serez capable de cr\u00e9er vos propres mod\u00e8les \u00e0 partir de z\u00e9ro \u00e0 l'aide de donn\u00e9es brutes et de la biblioth\u00e8que d'apprentissage scikit de Python pour les t\u00e2ches d'apprentissage automatique.<\/p>\n

8. <\/strong>Certificat professionnel en science des donn\u00e9es<\/strong> \u2013 edX<\/strong><\/span><\/h3>\n

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Il s'agit d'un excellent programme de certificat en science des donn\u00e9es con\u00e7u pour les professionnels.<\/p>\n

Le cours dure environ six mois et accueille des \u00e9tudiants du monde entier.<\/p>\n

Il se compose de quatre projets, deux cours sur les technologies Big Data, trois cours au choix, un projet de synth\u00e8se utilisant des ensembles de donn\u00e9es du monde r\u00e9el.<\/p>\n

Toutes les conf\u00e9rences sont enregistr\u00e9es par des instructeurs de premier plan du MIT, de l'Universit\u00e9 Harvard et d'autres universit\u00e9s de premier plan.<\/p>\n

Vous en apprendrez plus sur les probabilit\u00e9s, l'inf\u00e9rence, l'apprentissage automatique, les technologies Big Data, etc.<\/p>\n

Chaque cours de ce programme contient des \u00e9tudes de cas telles que \u00ab\u00a0D\u00e9tection de spam\u00a0\u00bb et traite des meilleures pratiques pour l'analyse des donn\u00e9es.<\/p>\n

Vous d\u00e9couvrirez \u00e9galement les tendances de la sant\u00e9 et de l'\u00e9conomie mondiales, des statistiques sur la criminalit\u00e9 aux \u00c9tats-Unis, etc.<\/p>\n

De plus, vous apprendrez les techniques de visualisation pour repr\u00e9senter les donn\u00e9es sous forme de tableaux et de graphiques.<\/p>\n

En fait, si votre exp\u00e9rience n'est pas en statistique ou en programmation, mais que vous souhaitez en savoir plus sur la science des donn\u00e9es, ce programme est un excellent point de d\u00e9part.<\/p>\n

9. <\/strong>Programme MicroMasters en science des donn\u00e9es<\/strong> \u2013 edX<\/strong><\/span><\/h3>\n

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Le programme edX MicroMasters en science des donn\u00e9es est un programme unique qui vous aidera \u00e0 acqu\u00e9rir une compr\u00e9hension approfondie de la m\u00e9thodologie et des outils de science des donn\u00e9es n\u00e9cessaires pour examiner, explorer et analyser des ensembles de donn\u00e9es complexes du monde r\u00e9el.<\/p>\n

Le MicroMasters a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u en partenariat avec des universit\u00e9s de premier plan telles que le MIT, HarvardX, Microsoft Research et edX.<\/p>\n

Chaque universit\u00e9 fournit son propre mat\u00e9riel de cours qui est organis\u00e9 par l'\u00e9quipe edX pour offrir une exp\u00e9rience d'apprentissage compl\u00e8te.<\/p>\n

Le mat\u00e9riel est ensuite divis\u00e9 selon les th\u00e8mes suivants :<\/p>\n

    \n
  • Concepts fondamentaux en science des donn\u00e9es<\/li>\n
  • Statistiques et probabilit\u00e9s pour la science des donn\u00e9es<\/li>\n
  • Algorithmes de gestion, de traitement et de visualisation des donn\u00e9es et d'apprentissage automatique<\/li>\n<\/ul>\n

    Le programme MicroMaster vous offre la possibilit\u00e9 d'obtenir votre ma\u00eetrise en science des donn\u00e9es en vous donnant acc\u00e8s \u00e0 la m\u00eame formation que celle offerte dans les principales universit\u00e9s.<\/p>\n

    Vous d\u00e9couvrirez les sujets suivants :<\/p>\n

      \n
    • Introduction \u00e0 la science des donn\u00e9es et \u00e0 l'apprentissage automatique et \u00e0 l'exploration, \u00e0 la discussion et au nettoyage des donn\u00e9es<\/li>\n
    • Analyse de donn\u00e9es et statistiques avec les pandas (Python) et le langage de programmation R<\/li>\n
    • D\u00e9veloppez vos comp\u00e9tences en inf\u00e9rence statistique, inf\u00e9rence causale et tests A\/B \u00e0 l'aide du langage de programmation Python.<\/li>\n
    • Machine learning statistique, deep learning & intelligence artificielle (Python & R)<\/li>\n
    • Comment collecter un grand ensemble de donn\u00e9es \u00e0 partir d'Amazon Web Services \u00e0 l'aide du langage de programmation Python.<\/li>\n
    • Analyse de donn\u00e9es avec la biblioth\u00e8que pandas de Python pour l'analyse de donn\u00e9es exploratoire.<\/li>\n
    • Utilisez des mod\u00e8les statistiques, notamment la r\u00e9gression lin\u00e9aire, la r\u00e9gression logistique et les for\u00eats al\u00e9atoires, pour faire des pr\u00e9dictions en Python avec le package scikit-learn.<\/li>\n
    • Comment utiliser le langage de programmation R pour la gestion des donn\u00e9es, l'exploration et la visualisation d'ensembles de donn\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n

      Ce programme est offert \u00e0 100 % en ligne et se termine en aussi peu que 12 mois.<\/p>\n

      La seule connaissance pr\u00e9alable pour cela est une petite exp\u00e9rience de la programmation et une compr\u00e9hension des math\u00e9matiques de base au niveau secondaire.<\/p>\n

      dix. <\/strong>Cours de science des donn\u00e9es 2020\u00a0: Bootcamp complet sur la science des donn\u00e9es<\/strong> \u2013 Udemy<\/strong><\/span><\/h3>\n

      <\/p>\n

      Il s'agit d'un cours complet qui commence par les bases et vous apprend \u00e0 devenir un scientifique des donn\u00e9es.<\/p>\n

      Vous apprendrez tous les concepts, techniques et outils essentiels et explorerez des ensembles de donn\u00e9es du monde r\u00e9el qui sont n\u00e9cessaires \u00e0 votre carri\u00e8re dans la science des donn\u00e9es.<\/p>\n

      Du langage de programmation R \u00e0 la mise en \u0153uvre du travail Hadoop MapReduce via Spark, chaque concept est expliqu\u00e9 en d\u00e9tail tandis que chaque technique est d\u00e9montr\u00e9e \u00e0 l'aide d'ensembles de donn\u00e9es du monde r\u00e9el.<\/p>\n

      Ce cours est divis\u00e9 en quatre sections : Data Science Essentials, Python for Data Sciences, Real World Data Analytics et Hadoop & Spark for Big Data Analytics.<\/p>\n

      Vous d\u00e9couvrirez la visualisation des donn\u00e9es, 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 r\u00e8gles d'association.<\/p>\n

      11. <\/strong>Sp\u00e9cialisation en analyse d'affaires<\/strong> \u2013 Coursera<\/strong><\/span><\/h3>\n

      <\/p>\n

      Le cours Business Analytics d'Udacity est une excellente option pour ceux qui souhaitent apprendre les bases de l'analyse de donn\u00e9es.<\/p>\n

      Il propose plus de 100 heures de cours vid\u00e9o et plus de 30 projets pratiques pour vous aider \u00e0 apprendre \u00e0 cr\u00e9er des mod\u00e8les commerciaux efficaces \u00e0 l'aide d'outils tels que SAS, le langage de programmation R (RStudio), les requ\u00eates SQL et Tableau.<\/p>\n

      Cette sp\u00e9cialisation se d\u00e9compose en quatre parcours :<\/p>\n

      Le premier cours, Introduction \u00e0 l'analyse de donn\u00e9es pour les entreprises, contient des conf\u00e9rences sur les bases de l'analyse de donn\u00e9es.<\/p>\n

      Le deuxi\u00e8me cours couvre les statistiques descriptives et l'analyse inf\u00e9rentielle \u00e0 l'aide d'outils tels que les tableaux crois\u00e9s dynamiques Excel, les graphiques et les graphiques. Il vous apprend \u00e9galement \u00e0 construire un mod\u00e8le de r\u00e9gression dans le langage de programmation R (RStudio).<\/p>\n

      Le troisi\u00e8me cours se concentre sur l'analyse pr\u00e9dictive, o\u00f9 vous apprendrez \u00e0 cr\u00e9er un mod\u00e8le de r\u00e9gression dans le langage de programmation R (RStudio), \u00e0 impl\u00e9menter ARIMA et \u00e0 regrouper des donn\u00e9es.<\/p>\n

      Le dernier cours vous apprend l'exploration de texte \u00e0 l'aide d'Apache Spark avec le langage de programmation Python.<\/p>\n

      Il couvre \u00e9galement le traitement du langage naturel pour l'analyse des sentiments.<\/p>\n

      12. <\/strong>Ing\u00e9nierie des donn\u00e9es, Big Data et Machine Learning sur la sp\u00e9cialisation GCP<\/strong> \u2013 Coursera<\/strong><\/span><\/h3>\n

      <\/p>\n

      Cette sp\u00e9cialisation couvre les t\u00e2ches de big data et d'apprentissage machine les plus courantes effectu\u00e9es par un ing\u00e9nieur de donn\u00e9es ou un sp\u00e9cialiste de l'apprentissage machine, telles que la formation de mod\u00e8les \u00e0 l'aide de TensorFlow ou la mise en \u0153uvre de pipelines de traitement de donn\u00e9es \u00e9volutifs.<\/p>\n

      Les cours de ce programme fournissent une connaissance pratique du Big Data et de l'apprentissage automatique sur Google Cloud\u00a0Platform (GCP), y compris une exp\u00e9rience pratique des technologies de plate-forme telles que Cloud\u00a0Dataflow, Cloud\u00a0Datalab et TensorFlow.<\/p>\n

      Vous apprendrez \u00e0 traiter des ensembles de donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle, \u00e0 visualiser des donn\u00e9es avec Cloud\u00a0Datalab, \u00e0 mettre en \u0153uvre des pipelines Cloud\u00a0Dataflow en Python et Java et \u00e0 cr\u00e9er des mod\u00e8les de machine learning \u00e0 l'aide de TensorFlow.<\/p>\n

      13. <\/strong>Formation de certification Python pour la science des donn\u00e9es<\/strong> \u2013 Edureka<\/strong><\/span><\/h3>\n

      <\/p>\n

      Ce cours vous donnera une introduction \u00e0 Python et vous apprendra comment il fonctionne avec divers ensembles de donn\u00e9es, y compris ses avantages par rapport \u00e0 d'autres langages de programmation comme R.<\/p>\n

      Une fois ce module d'introduction termin\u00e9, vous pouvez choisir parmi trois parcours diff\u00e9rents : Data Analyst, Data Scientist et Machine Learning Engineer.<\/p>\n

      \u00c0 la fin du cours, vous recevrez un certificat d'ach\u00e8vement.<\/p>\n

      14. <\/strong>Programme de ma\u00eetrise en science des donn\u00e9es<\/strong> \u2013 Edureka<\/strong><\/span><\/h3>\n

      <\/p>\n

      Le programme de ma\u00eetrise Edureka Data Scientist est l'un des meilleurs cours de science des donn\u00e9es en ligne. Le cours vous apprendra \u00e0 analyser des donn\u00e9es \u00e0 l'aide de Python, R et Tableau.<\/p>\n

      Ce programme de master Data Science a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u en collaboration avec des experts Hadoop de la Silicon Valley qui ont form\u00e9 des milliers d'\u00e9tudiants dans le monde entier sur le Big Data.<\/p>\n

      Vous apprendrez tous les concepts n\u00e9cessaires de la science des donn\u00e9es comme les statistiques, les algorithmes d'apprentissage automatique et comment les impl\u00e9menter sur Hadoop.<\/p>\n

      Ce cours a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u par des experts de l'industrie en temps r\u00e9el avec des sessions 100% pratiques pour une exp\u00e9rience pratique.<\/p>\n

      Une \u00e9quipe d\u00e9di\u00e9e sera l\u00e0 \u00e0 votre service 24h\/24 pour r\u00e9pondre \u00e0 toutes vos questions li\u00e9es \u00e0 l'\u00e9volution de carri\u00e8re apr\u00e8s le cours.<\/p>\n

      15. <\/strong>Cheminement de carri\u00e8re Science des donn\u00e9es<\/strong> \u2013 Codecademy<\/strong><\/span><\/h3>\n

      <\/p>\n

      Ce cours vous apprend \u00e0 utiliser les outils de la Data Science.<\/p>\n

      Il est pr\u00e9f\u00e9rable pour toute personne int\u00e9ress\u00e9e \u00e0 apprendre \u00e0 utiliser les outils et techniques de science des donn\u00e9es.<\/p>\n

      Ce cours est \u00e9galement adapt\u00e9 si vous envisagez une carri\u00e8re en tant que Data Scientist, ou si votre travail implique actuellement de travailler avec des donn\u00e9es.<\/p>\n

      Il est principalement ax\u00e9 sur l'utilisation d'outils dans le langage R, mais il fournit \u00e9galement une introduction \u00e0 Python et SQL pour ceux qui ne les connaissent pas.<\/p>\n

      Les le\u00e7ons couvrent toutes sortes de workflows de science des donn\u00e9es, de la collecte de votre premier ensemble de donn\u00e9es \u00e0 son exploration interactive jusqu'\u00e0 la cr\u00e9ation de mod\u00e8les qui aident \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 des questions int\u00e9ressantes sur ces donn\u00e9es.<\/p>\n

      Vous en apprendrez plus sur SQL et les bases de donn\u00e9es, la gestion des donn\u00e9es avec Pandas et Python, l'exploration des donn\u00e9es avec Dplyr et RStudio.<\/p>\n

      Le cours vous apprendra \u00e9galement la visualisation avanc\u00e9e en Python (y compris Plotly) et les m\u00e9thodes d'apprentissage automatique, y compris les algorithmes de r\u00e9gression et de classification tels que les machines \u00e0 vecteurs de support.<\/p>\n

      \u00c0 la fin du cours, vous aurez une base solide en science des donn\u00e9es, qui peut \u00eatre appliqu\u00e9e \u00e0 n'importe quel probl\u00e8me.<\/p>\n

      Derniers mots<\/span><\/h2>\n

      Enfin, la meilleure chose \u00e0 propos de ces cours de science des donn\u00e9es est que vous pouvez les suivre n'importe quand, n'importe o\u00f9.<\/p>\n

      Vous disposez d'une flexibilit\u00e9 totale quant au nombre de cours que vous souhaitez suivre \u00e0 la fois ainsi qu'au rythme auquel vous souhaitez acqu\u00e9rir de nouvelles comp\u00e9tences sur votre propre ordinateur personnel ou portable.<\/p>\n

      Gr\u00e2ce \u00e0 cette flexibilit\u00e9, vous pouvez faire passer votre apprentissage au niveau sup\u00e9rieur en vous plongeant dans un domaine de la science des donn\u00e9es tout en acqu\u00e9rant une large compr\u00e9hension d'un autre.<\/p>\n

      Il n'y a pas de limites \u00e0 ce que vous voulez apprendre ou faire. C'est \u00e0 vous.<\/p>\n<\/p><\/div>\n\n\n

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