Science des données

Cours de science des données

La science des données est le domaine qui consiste à transformer des données brutes en informations pertinentes et en décisions intelligentes. Dans cette catégorie, vous apprendrez à collecter, traiter, analyser, visualiser et modéliser des données à l'aide d'outils tels que Python, SQL, l'apprentissage automatique et les plateformes de BI, vous préparant ainsi à relever des défis concrets axés sur les données.

4.4

Évalué en fonction des 199 avis.

6,112 Apprenants

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Compétences acquises :

AI Transparency AwarenessARIMA ModelingAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdversarial Training ConceptsAjustement des hyperparamètresAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgorithmes de bandit manchotAlgorithmes génétiquesAnalyse des sériesAnalyse en composantes principales (ACP)Analyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Application des RNN aux tâches de NLP (analyse de sentiment)Apprentissage automatique avec scikit-learnApprentissage par différence temporelleAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnBases de PyTorchBases de TensorFlowBayesian OptimizationCatBoost ModelingCategorical Feature HandlingClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Clustering hiérarchique et dendrogrammesCoefficient VisualizationCompréhension des RNN, LSTM et GRUConstruction de pipelinesConvergence TheoryConvex AnalysisCorrelation AnalysisCross-validation techniquesDBSCAN : gestion du bruit et des formes irrégulièresData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDeployment Best PracticesDescente de gradientDescriptive StatisticsDimensionality reduction evaluation Drift Detection FundamentalsDécomposition matricielleDétection des valeurs aberrantesDéveloppement et évaluation de modèles de bout en boutEncodage des variablesEntraînement et évaluation de modèlesEntraînement et évaluation des modèlesEthical AI PrinciplesExperiment Tracking with MLflowExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFeature ScalingFeature Selection MethodsFine-tuning Pre-trained ModelsFonctions et ensemblesFondements de l'apprentissage par renforcementForecast Evaluation MetricsGANGAN FundamentalsGestion des données manquantes et catégoriellesGestion du langage naturelGradient DescentHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsIA générativeImplémentation de réseaux récurrents avec PyTorchImputation des valeurs manquantesInformation-Theoretic LossesIngénierie des variablesIntelligence en essaimIntégralesIsolation Forest ImplementationK-Means : principes et optimisation des clustersKolmogorov–Smirnov TestL1, L2, and Elastic Net RegularizationLightGBM ModelingLimites et dérivéesLocal Outlier Factor AnalysisLois de probabilitéLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMatrice de covariance et décomposition spectraleMean-CenteringMesures statistiquesMise à l'échelle des variablesModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionModèles de classification PythonModèles de diffusionModèles de mélanges gaussiens : clustering probabilisteMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsMultivariate AnalysisMéthodes de détection d'objetsMéthodes de programmation dynamiqueMétriques d’évaluation pour l’IA générativeNettoyage des donnéesNeuroévolutionNormalisation des données et mesures de distanceNormalization (L1, L2, Max)Notions de base de GymnasiumOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimisation par essaim particulaireOptimisation évolutionnaireOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesPrincipes fondamentaux et algorithmes de clusteringProgrammation PythonPrétraitement des donnéesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Risk Minimization TheoryRègles de probabilitéRéduction de dimensionnalitéRégression linéaire avec PythonRégression logistiqueRéseaux de neuronesRéseaux de neurones convolutifsSelf-Attention IntuitionStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStochastic OptimizationStructures de données PythonSystèmes immunitaires artificielsSélection des variablesTechniques de Monte CarloThéorème de BayesTime Series AnalysisTraitement automatique du langage naturelTraitement d'images avec OpenCVTraitement des séries temporelles et des données séquentiellesTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformation des donnéesTransformations linéairesTransformer Architecture UnderstandingTransformersUnderstanding GAN VariantsVAEVecteurs et matricesWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modeling

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Niveau

Type de leçon

Technologies

Introduction to Neural Networks with Python

4 heures

25 chapitres

Avancé

5 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn

Introduction to Machine Learning with Python

4 heures

32 chapitres

Intermédiaire

23 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

Introduction to NLP with Python

5 heures

29 chapitres

Avancé

Compétences acquises : Natural Language Processing, Natural Language Handling

Introduction to TensorFlow

2 heures

16 chapitres

Intermédiaire

6 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing

Linear Regression with Python

2 heures

19 chapitres

Intermédiaire

3 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation

Classification with Python

3 heures

24 chapitres

Intermédiaire

2 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning

Cluster Analysis with Python

4 heures

34 chapitres

Intermédiaire

3 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Clustering fundamentals and algorithms , Handling missing and categorical data , Data normalization and distance metrics , K-Means: principles and cluster optimization , Hierarchical clustering and dendrograms , DBSCAN: noise handling and irregular shapes , Gaussian Mixture Models: probabilistic clustering

Recurrent Neural Networks with Python

3 heures

22 chapitres

Intermédiaire

1 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Understanding RNNs, LSTMs, and GRUs, Implementing recurrent networks in PyTorch, Processing time series and sequential data, Applying RNNs to NLP tasks (sentiment analysis) , End-to-end model development and evaluation

Mathematics for Data Science with Python

5 heures

51 chapitres

Débutant

11 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Functions & Sets, Series Analysis , Limits & Derivatives , Integrals , Gradient Descent , Vectors & Matrices , Linear Transformations , Matrix Decomposition , Probability Rules , Bayes' Theorem, Statistical Measures , Probability Distributions

Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

1 heure

12 chapitres

Débutant

5 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building

Explainable AI (XAI) Basics

1 heure

15 chapitres

Débutant

1 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Explainable AI Fundamentals, XAI Methods and Concepts, Ethical AI Principles, AI Transparency Awareness

Introduction to Reinforcement Learning with Python

6 heures

37 chapitres

Avancé

1 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Reinforcement Learning Foundations, Multi-Armed Bandit Algorithms, Dynamic Programming Methods, Monte Carlo Techniques, Temporal-Difference Learning, Gymnasium Basics

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Opportunités de carrièreDécouvrez les professions les plus populaires, les salaires moyens et les entreprises cherchant activement des spécialistes dans ce domaine.

Scientifique Des Données

Analyste de Big Data

Ingénieur Nlp

Ingénieur en Apprentissage Profond

Chercheur En IA

$149k

$197k

$246k

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Average

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Salaire annuel

(Moyenne aux États-Unis)

Entreprises qui recrutent

*Source: Glassdoor

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Cours de science des données: Informations clés et questions

Introduction aux cours de science des données

Nous proposons de nombreux cours couvrant tous les aspects de la science des données, notamment la visualisation des données (comme « Visualisation ultime avec Python »), la manipulation des données avec Python (comme « Ultimate NumPy » ou « Techniques avancées dans pandas »), SQL (comme « Introduction à SQL ») et l'apprentissage automatique (comme « Introduction au ML avec scikit-learn » ou « Introduction aux réseaux de neurones »).

Avantages de nos cours de science des données

Nous offrons à nos clients un programme complet, une expérience pratique et des instructeurs experts.

Opportunités de carrière après avoir terminé les cours de science des données

Après avoir terminé un cours de science des données, il est possible de débuter une carrière dans divers postes axés sur les données, tels que data scientist, analyste de données, analyste en apprentissage automatique, analyste en intelligence d'affaires, ingénieur de données, etc.

Options en science des données

Informations sur le certificat

Après avoir terminé l'un de nos cours liés à la science des données, vous recevrez un certificat attestant de vos compétences et connaissances en science des données.

Comment choisir le cours de science des données adapté ?

Il est nécessaire d'évaluer vos objectifs, de vérifier les prérequis et d'examiner le programme.

Quel est le meilleur cours dans la catégorie des cours de science des données ?

Nous proposons de nombreux excellents cours dans le domaine de la science des données, parmi lesquels on peut citer « Techniques avancées dans pandas », « Visualisation ultime avec Python » et « Introduction au ML avec scikit-learn ».

Pourquoi envisager de suivre un cours de science des données en ligne avec notre entreprise ?

Nous offrons à nos clients un programme complet, une expérience pratique et des instructeurs experts.

Conseils pour réussir un cours de science des données

Il est important de rester organisé, d'apprendre activement et de pratiquer régulièrement.

Quel est le coût de la formation pour les cours de science des données ?

Nous proposons des options tarifaires flexibles. Notre formule Pro commence à 49 $ par mois ou 99 $ pour trois mois, avec des économies sur notre formule Pro annuelle à 144 $. Notre formule Ultimate est à 59 $ par mois, 147 $ pour trois mois ou 299 $ par an. Chaque formule inclut l'accès à du contenu élaboré par des experts, des défis interactifs et une certification.

Quel cours de science des données convient le mieux aux débutants ?

Pour les débutants, de bonnes options peuvent être « Introduction à SQL » et « Premiers pas avec Pandas ».

Quelles sont les compétences clés requises pour exceller en science des données ?

Il est préférable d'avoir une expérience de base en programmation et des connaissances fondamentales en mathématiques.

Comment la science des données se compare-t-elle à l'apprentissage automatique ?

La science des données englobe l'ensemble du processus de travail avec les données, tandis que l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de la science des données qui se concentre spécifiquement sur le développement et l'application d'algorithmes permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir des données et de faire des prédictions.

Quel impact la science des données a-t-elle sur l'industrie ?

La science des données stimule l'innovation et l'efficacité dans divers secteurs en fournissant des informations exploitables, en améliorant la prise de décision et en optimisant les processus. Par exemple, elle aide les entreprises à comprendre les tendances du marché, le comportement des clients et l'efficacité opérationnelle.

Un cours de science des données est-il difficile ?

Le niveau de difficulté peut varier selon votre parcours et la complexité du cours. Les cours offrant une pratique concrète et un accompagnement peuvent rendre l'apprentissage plus accessible. Une compréhension de base des statistiques et de la programmation peut faciliter la progression.

Quel diplôme est nécessaire pour la science des données ?

Bien qu'un diplôme spécifique ne soit pas toujours requis, de nombreux data scientists possèdent des diplômes dans des domaines tels que l'informatique, les statistiques, les mathématiques ou l'ingénierie. Certains postes peuvent exiger des diplômes avancés ou des certifications spécialisées, mais l'expérience pratique et les compétences sont également très valorisées.

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4.	Introduction à TensorFlow	2 heures	16 chapitres
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