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 232 avis.
6,292 ApprenantsDéjà inscrits
Compétences acquises :
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Text CleaningAdversarial Training ConceptsAffinement des promptsAjustement des hyperparamètresAlgorithm Evaluation and ComparisonAlgorithmes de bandit manchotAlgorithmes génétiquesAnalyse de l'équité et des biaisAnalyse des sériesAnalyse en composantes principales (ACP)Analyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Application des RNN aux tâches de NLP (analyse de sentiment)Applied Calibration WorkflowsApprentissage automatique avec scikit-learnApprentissage par différence temporelleAttention Mechanisms TheoryAutomated Search with scikit-learnAutoregressive GenerationBackward Difference CodingBases de PyTorchBases de TensorFlowBayesian OptimizationCadres d'IA responsableCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Clustering hiérarchique et dendrogrammesCoefficient VisualizationCommittee-Based QueryingCompression Trade-off ReasoningCompréhension des RNN, LSTM et GRUConception de sorties structuréesConcepts de confidentialité des donnéesConstruction de pipelinesConvergence TheoryConvex AnalysisCorrelation AnalysisCross-validation techniquesDBSCAN : gestion du bruit et des formes irrégulièresData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDeduplication AlgorithmsDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescente de gradientDescriptive StatisticsDiffusion Model TheoryDimensionality reduction evaluation Document Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsDécomposition matricielleDétection des valeurs aberrantesDéveloppement et évaluation de modèles de bout en boutEncodage des variablesEncoding Leakage PreventionEntraînement et évaluation de modèlesEntraînement et évaluation des modèlesEntropy and Rate–Distortion AnalysisEthical AI PrinciplesExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFailure Analysis in RAGFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsFine-tuning Pre-trained ModelsFonctions et ensemblesFondamentaux de l'éthique de l'IAFondements de l'apprentissage par renforcementForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFuzzy Matching in PythonGANGAN FundamentalsGeometric InterpretabilityGestion des données manquantes et catégoriellesGestion du langage naturelGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingIA générativeImplémentation de réseaux récurrents avec PyTorchImputation des valeurs manquantesIn-Context Learning TheoryInformation Bottleneck and MDLInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIngénierie des variablesIntelligence en essaimIntégralesIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionK-Means : principes et optimisation des clustersKnowledge Distillation TheoryKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestL1, L2, and Elastic Net RegularizationLLM Failure ModesLabel Efficiency TechniquesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLimites et dérivéesLimits of LLM GeneralizationLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLois de probabilitéLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionMLOps FundamentalsManifold IntuitionManual Search MethodsMarkov Chains in Generative ModelingMathematical 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 DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel 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 donnéesNeural Network Compression TheoryNeuroévolutionNode ClassificationNormalisation des données et mesures de distanceNormalization (L1, L2, Max)Notions de base de GymnasiumODE Formulations in Generative ModelsOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimisation par essaim particulaireOptimisation évolutionnaireOptimization Constraints in Fine-TuningOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPrincipes de transparencePrincipes fondamentaux de l’ingénierie de promptPrincipes fondamentaux et algorithmes de clusteringPrise de décision éthiqueProbabilistic Model CalibrationProgrammation PythonPrompt-Based GeneralizationPrompting avec quelques exemplesPrompting chaîne de penséePrétraitement des donnéesQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRIPPER AlgorithmRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Reliability DiagramsResponsabilité dans l'IARetrieval-Augmented Generation FundamentalsRisk Minimization TheoryRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmRègles de probabilitéRéduction de dimensionnalitéRégression linéaire avec PythonRégression logistiqueRéseaux de neuronesRéseaux de neurones convolutifsSampling StrategiesSampling Strategies in MLScore MatchingSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsSensibilisation à la réglementationSimilarity Scoring for GraphsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic Differential Equations (SDEs)Stochastic OptimizationStructures de données PythonSystèmes immunitaires artificielsSélection des variablesTechniques de Monte CarloTemporal ValidationTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationThéorème de BayesTime Series AnalysisTime Series WindowingTrade-off Analysis in Model DesignTraitement 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 TheoryTransformer Architecture UnderstandingTransformersTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseUtilisation des rôles et du contexte dans les promptsVAEVariational Inference & ELBOVecteurs et matricesVector Search TheoryWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn Active Learning Implementationt-test and z-test ApplicationÉvaluation des prompts
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4 heures
25 chapitres
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5 heures 29 chapitres
2 heures 16 chapitres
2 heures 19 chapitres
3 heures 24 chapitres
4 heures 34 chapitres
3 heures 22 chapitres
5 heures 51 chapitres
3 heures 20 chapitres
1 heure 12 chapitres
1 heure 9 chapitres
Niveau
Type de leçon
Technologies
cours
Introduction to Neural Networks with Python
4 heures 25 chapitresAvancé
1 ÉTUDIANT MAINTENANT
Compétences acquises : Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
cours
Introduction to Machine Learning with Python
4 heures 32 chapitresIntermédiaire
21 ÉTUDIANT MAINTENANT
Compétences acquises : Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
cours
Introduction to NLP with Python
5 heures 29 chapitresAvancé
1 ÉTUDIANT MAINTENANT
Compétences acquises : Natural Language Processing, Natural Language Handling
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Introduction to TensorFlow
2 heures 16 chapitresIntermédiaire
2 ÉTUDIANT MAINTENANT
Compétences acquises : TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing
cours
Linear Regression with Python
2 heures 19 chapitresIntermédiaire
6 ÉTUDIANT MAINTENANT
Compétences acquises : Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation
cours
Classification with Python
3 heures 24 chapitresIntermédiaire
3 ÉTUDIANT MAINTENANT
Compétences acquises : Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
cours
Cluster Analysis with Python
4 heures 34 chapitresIntermédiaire
5 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
cours
Recurrent Neural Networks with Python
3 heures 22 chapitresIntermédiaire
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
cours
Mathematics for Data Science with Python
5 heures 51 chapitresDébutant
15 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
cours
PyTorch Essentials
3 heures 20 chapitresAvancé
4 ÉTUDIANT MAINTENANT
Compétences acquises : PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
cours
Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
1 heure 12 chapitresDébutant
9 ÉTUDIANT MAINTENANT
Compétences acquises : Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
cours
Prompt Engineering Basics
1 heure 9 chapitresDébutant
1 ÉTUDIANT MAINTENANT
Compétences acquises : Prompt Engineering Fundamentals , Role and Context Prompting , Few-Shot Prompting , Chain-of-Thought Prompting , Structured Output Design , Prompt Refinement , Prompt Evaluation
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Seulement pour Ultimate
7 Cours
182 Tâches
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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
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Ingénieur en Apprentissage Profond
Chercheur En IA
$149k
$197k
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(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
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 »).
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.
Ce que disent nos utilisateurs
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