IoT Worlds
C:UsersuserDownloadsmonitor-1307227.jpg
Apprendre

Meilleurs cours de science des données de Coursera en 2022

Vous n’êtes pas le seul à songer à suivre une formation en science des données. La science des données, qui se développe rapidement, est un mélange de statistiques et d’apprentissage automatique. Ce domaine en pleine croissance est complexe et il existe de nombreux cours qui peuvent vous apprendre tout ce dont vous avez besoin. Ce sont les trois cours que vous devriez suivre pour démarrer votre carrière. Le premier cours se concentre sur l’analyse exploratoire des données, tandis que le second se concentre davantage sur l’apprentissage automatique.

La science des données est un sous-domaine de l’informatique.

La science des données est issue de l’informatique. Peter Naur, l’un des premiers pionniers de la science des données, a décrit les aspects fondamentaux de la science des données en 1974 dans un livre. Lors d’une conférence en 1996, la Fédération internationale des sociétés de classification (IFCS) a utilisé pour la première fois le terme « science des données ». William S. Cleveland, auteur en 2001 de l’International Statistical Review, a présenté la science des données comme une discipline distincte. Il a suggéré que les statistiques pourraient être étendues au-delà des domaines traditionnels de l’analyse et de l’application techniques. La science des données s’est rapidement développée à partir de ces humbles débuts pour devenir un outil de recherche en pleine croissance.

Les scientifiques des données sont chargés d’analyser de grandes quantités de données et de créer des modèles prédictifs. La science des données utilise l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle et d’autres méthodes statistiques pour analyser les données et prendre des décisions éclairées. Les scientifiques des données sont chargés de développer et d’appliquer des modèles mathématiques et statistiques qui résolvent des problèmes du monde réel. Les scientifiques des données sont également chargés de créer les bases d’une prise de décision basée sur les données. La science des données est un domaine enrichissant et en pleine croissance.

Il existe des similitudes entre l’informatique et la science des données. Les deux sont essentiels pour l’informatique moderne. Le premier traite de la théorie et de la pratique de l’informatique moderne et comprend le codage et le matériel de base. La science des données, cependant, concerne les données générées par différents secteurs à travers le monde. Les informaticiens sont des experts en informatique; les scientifiques des données se concentrent sur la science des données et sur la manière dont elles peuvent être structurées et analysées. Ce domaine est crucial dans le monde technologique d’aujourd’hui. Ce domaine peut aider à sauver l’environnement et mener à des inventions étonnantes.

La science des données est une interdisciplinarité qui s’appuie à la fois sur des approches mathématiques et statistiques. Il est nécessaire de combiner de grandes quantités de données et de produire des modèles exploitables, prédictifs ou descriptifs. Le Big Data est un domaine complexe qui nécessite des idées créatives à partir de grandes quantités d’informations. Les mégadonnées sont souvent trop volumineuses pour être stockées sur un seul ordinateur. Ces compétences font de la science des données un excellent choix.

L’informatique est un vaste domaine qui couvre la recherche théorique sur les fonctions des ordinateurs, les protocoles de réseau, les données et d’autres sujets connexes. La science des données, cependant, est l’application de compétences mathématiques, statistiques et autres à différents types de données. Alors que les entreprises et les particuliers utilisent les données pour prendre de meilleures décisions commerciales, ce domaine se développe rapidement. L’informatique est un domaine en pleine expansion aux multiples facettes. Qu’est-ce qui rend la science des données unique ?

La science des données et l’informatique sont de plus en plus imbriquées. Les scientifiques des données développent des applications qui permettent l’analyse des données. Les scientifiques des données utilisent des algorithmes basés sur l’informatique qui prédisent le résultat de la collecte de données, puis analysent les tendances et les modèles. Le codage fait partie intégrante d’un programme de science des données de haute qualité. Pour une carrière réussie, vous devez être un data scientist et un ingénieur informatique hautement qualifiés. Certaines des meilleures écoles d’ingénieurs proposent des programmes de certification internationaux et des opportunités d’apprentissage à valeur ajoutée.

Cela fait partie des statistiques

La statistique est une branche des mathématiques qui propose des outils et des méthodes programmatiques pour analyser et interpréter les données. Ces applications comprennent la collecte et l’analyse de données, la conception d’expériences et la détermination de valeurs pour des questions particulières. Ces méthodes sont utilisées par les statisticiens dans presque tous les secteurs : finance, médecine et gouvernement. Bien que certains puissent affirmer que la science des données et les statistiques sont distinctes, elles présentent de nombreuses similitudes qui peuvent être combinées pour prendre de meilleures décisions.

Les statistiques sont en plein essor. Selon le Bureau of Labor Statistics, il y aura 15 000 nouveaux emplois dans le domaine d’ici 2029. Le BLS prévoit que le champ augmentera de 35% au cours de la prochaine décennie. C’est beaucoup plus rapide que la moyenne. Il existe de nombreuses façons de s’impliquer dans ce domaine, avec autant d’applications.

Le département de statistique et de science des données de l’Université Cornell est un centre de recherche qui mène des recherches dans un large éventail de domaines. Ce département mène des recherches dans une variété de domaines, y compris les mathématiques pures et des domaines de pointe comme la génomique, la finance, les politiques publiques et autres. Ce département forme des étudiants à l’apprentissage automatique et aux statistiques. Leurs projets de recherche font souvent avancer des avancées fondamentales dans des domaines tels que la génétique et les neurosciences. Chaque jour, le domaine des statistiques et des sciences des données s’élargit à la fois en termes de portée et d’applications.

La science des données, lorsqu’elle est combinée à la programmation, nous permet d’analyser de grandes quantités de données et d’utiliser les résultats pour résoudre des problèmes du monde réel. Ces résultats sont ensuite réinjectés dans les systèmes opérationnels. En utilisant les données du Wide-field Infrared Survey Explorer, la comète NEOWISE a été trouvée. L’exploration de données est un terme utilisé dans le domaine des technologies de l’information. Les deux domaines disposent de nombreux outils et techniques qui peuvent être utilisés pour analyser de grandes quantités de données.

De solides compétences en mathématiques sont requises pour le domaine des statistiques. Les statisticiens sont capables d’analyser de grandes quantités de données et de les présenter dans un format compréhensible pour les autres. La science des données nécessite un sens aigu des affaires, une pensée critique et d’excellentes compétences en communication interpersonnelle. Les étudiants dans ce domaine doivent avoir des connaissances en mathématiques et en statistiques. Les langages de programmation tels que la programmation informatique sont également utiles. La science des données nécessite un large éventail de compétences.

La science des données est une discipline méthodologique qui se concentre sur le développement d’outils et de méthodes pour mener des enquêtes empiriques. L’objectif principal de la science des données est d’identifier les forces et les faiblesses des différentes approches d’apprentissage de la réalité. Les data scientists utilisent les données pour prendre de meilleures décisions. Les statistiques ont de nombreuses applications. À mesure que la science des données gagne en popularité, la gamme de ses applications augmente également. Ses applications sont pratiquement illimitées.

Cela fait partie de l’apprentissage automatique

La science des données est un domaine interdisciplinaire qui utilise une variété de méthodes scientifiques, d’algorithmes, de systèmes et de techniques pour donner un sens à de grandes quantités de données. Ce domaine vise à extraire les informations appropriées à partir de grandes quantités de données et à guider la prise de décision technologique et scientifique. L’apprentissage automatique peut être utilisé pour détecter des tendances et des modèles dans les données. Les scientifiques des données doivent maîtriser les statistiques, les langages de programmation, les outils de mégadonnées et d’autres sujets pertinents.

L’intelligence artificielle est basée sur l’apprentissage automatique. Cette branche de l’informatique peut être utilisée pour automatiser des tâches qui nécessiteraient autrement beaucoup d’efforts humains et prendre des décisions sans aucune intervention humaine. Les algorithmes d’apprentissage automatique ont permis de détecter la fraude, d’éviter des pertes monétaires importantes, d’effectuer des analyses de sentiment et bien d’autres choses. La science des données peut améliorer la vie des individus, des entreprises, des gouvernements et des nations du monde entier. La science des données permet aux entreprises d’analyser et de prévoir les tendances futures à l’aide de leurs données commerciales.

La science des données peut être utilisée par les entreprises pour analyser des données et améliorer leurs produits et services. L’apprentissage automatique peut être utilisé pour créer des systèmes de recommandation qui reconnaissent les amis et identifient l’emplacement des images. La science des données est utilisée pour fournir des recommandations dans de nombreux jeux aujourd’hui. Les jeux de science des données peuvent être mis à jour au fur et à mesure que les joueurs progressent dans les niveaux. Les applications de science des données incluent PriceRunner, Junglee et Shopzilla. Ils extraient des données de sites Web pertinents afin de prendre des décisions éclairées concernant le prochain achat.

Les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour enseigner aux robots et aux ordinateurs comment explorer le monde. Un algorithme d’apprentissage automatique est un réseau de neurones, par exemple. Ces algorithmes utilisent d’énormes quantités de données pour identifier des modèles et des règles. Il existe de nombreux types de réseaux de neurones. Chacun est meilleur pour une tâche spécifique. La science des données est l’étude de la façon de former ces algorithmes afin de produire des modèles précis pour des ensembles de données spécifiques. Il s’agit d’un domaine interdisciplinaire qui a de nombreuses applications.

La science des données est déjà utilisée dans de nombreuses industries. Il a été démontré que les capacités prédictives de la science des données optimisent la planification stratégique et améliorent les processus de production. Aujourd’hui, les grandes entreprises et les startups collectent des données pour augmenter leurs revenus. Plus ils collectent de données, plus ils peuvent en tirer d’informations. Les scientifiques des données peuvent utiliser l’analyse prédictive, telle que la notation des prospects, pour éclairer les décisions commerciales. Qu’est-ce que la science des données ?

Les algorithmes d’apprentissage automatique ont amélioré leur capacité à produire des résultats utiles. Ils nécessitent encore des humains pour les affiner et les contraindre. Les algorithmes d’apprentissage automatique ne sont pas capables de faire tout le travail dans le secteur bancaire. Un programme peut encore nécessiter un programmeur ou un ingénieur pour le raffinement. Bien que les algorithmes d’apprentissage automatique soient parfois plus compliqués que les solutions traditionnelles, ils sont également souvent utilisés dans de nombreuses industries.

L’importance de la science des données dans le monde d’aujourd’hui axé sur la technologie ne peut pas être surestimée, car le monde s’appuie sur des informations et stocke des données pour la plupart de ses activités quotidiennes. Vous n’avez pas besoin qu’on vous dise que l’information est la nouvelle monnaie du monde.

Capstone appliqué à la science des données (IBM)

Ce cours donne un aperçu de ce qu’est la science des données et expérimente des exemples de simulations et d’études de cas qui aideraient énormément les étudiants à apprendre les appels API RESTful à l’API Foursquare et à récupérer des informations de données sur les sites dans différents quartiers du monde. Applied Data Science Capstone est un cours unique proposé par IBM dans le catalogue Coursera.

Vous apprendrez à utiliser la bibliothèque Folium pour cartographier les données géospatiales et communiquer facilement vos résultats.

Vous obtiendrez un certificat à la fin du cours, accompagné d’un badge numérique d’IBM.

Un bon avantage du cours est qu’il est sous-titré dans de nombreuses grandes langues mondiales comme le français, le portugais, le chinois, l’italien, l’espagnol, le russe et même l’arabe. Vous pouvez également apprendre à votre rythme, ce qui signifie une meilleure compréhension.

Le cours se décline en quatre segments (4)

  • introduction
  • API Foursquare
  • Segmentation et regroupement de quartiers
  • La bataille des quartiers
  • La bataille des quartiers (partie finale)

Science des données génomiques (Université Johns Hopkins)

La science des données génomiques fait partie de la spécialisation en science des données génomiques proposée par l’Université Johns Hopkins. En tant que condition préalable à la science des données, vous obtenez des connaissances et des compétences approfondies en programmation Python, bioinformatique, biopyton et génomique. Avec plus de 100 000 étudiants inscrits à ce cours offert sur Coursera, le cours offre un package complet

Vous apprendrez de nouvelles ressources qui vous aideront à mieux analyser et comprendre les expériences de séquençage de nouvelle génération telles que Python, Galaxy et Bioconductor. Ce cours est idéal pour les biologistes moléculaires ou les scientifiques ayant besoin d’expérience avec les méthodes de calcul de la science des données.

Pendant la session de cours, vous pourrez vous essayer à certains projets pour vous qualifier et gagner un certificat partageable

Le plan de cours contenu dans cette section comprend;

  • Introduction aux technologies génomiques
  • Science des données génomiques avec Galaxy
  • Python pour la science des données génomiques
  • Algorithmes pour le séquençage de l’ADN
  • Outils de ligne de commande pour la science des données génomiques
  • Bioconducteur pour la science des données génomiques
  • Statistiques pour la science des données génomiques

Science des données pour l’innovation commerciale (EIT Digital)

Si vous faites partie de la gestion d’entreprise et intermédiaire, ce cours sera idéal pour vous car il vous permettra de promouvoir la créativité basée sur les données. Les sujets abordent des sujets et des perspectives importants dans les utilisations des données. Il comprend également l’exploration de données, les approches d’apprentissage automatique, les avantages et les inconvénients et les problèmes d’applicabilité fonctionnelle.

Le cours vous présente la science des données, pourquoi elle est essentielle dans divers secteurs, la valeur que la science des données peut générer, ce que les mégadonnées peuvent résoudre, la distinction entre l’analyse de données de modélisation descriptive et prédictive et les fonctions de l’informatique cognitive. Ce cours couvre, d’un point de vue analytique, les méthodes supervisées, non supervisées et semi-supervisées qui peuvent être apprises à partir de processus de tri, de clustering et de régression ; Modèles de données et innovations NoSQL; et la fonction et l’impact des systèmes informatiques évolutifs basés sur le cloud et basés sur des paradigmes analogiques.

Au cours de la session de cours, vous vous essayerez à certains projets pour vous qualifier et gagner un certificat partageable.

Vous trouverez ci-dessous les modules de ce cours spécialisé;

  • Introduction à l’entreprise axée sur les données
  • Terminologie et concepts fondamentaux
  • Méthodes de science des données pour les entreprises
  • Défis et conclusions

Apprenez les bases de SQL pour la spécialisation en science des données (UCDAVIS University of California)

Ce programme de spécialisation est adapté à votre rythme et structuré pour vous aider à acquérir des compétences professionnelles uniques en peu de temps. Proposée par l’UCDAVIS, cette spécialisation nécessite peu ou pas d’expérience en programmation, car vous serez formé à partir de zéro sur les données et les requêtes SQL.

Vous couvrirez des sujets essentiels tels que les principes fondamentaux de SQL, SQL, l’analyse, les tests AB et l’informatique distribuée à l’aide d’Apache Spark.

Au fur et à mesure que vous avancerez dans cette section, vous apprendrez à écrire des requêtes, filtrer, trier, résumer et même manipuler des données. À l’aide de l’espace de travail de brique de données, vous pourrez créer un pipeline de bout en bout capable de lire et de transformer des données.

Les étudiants qui choisissent ce cours pourront obtenir un emploi dans n’importe quel secteur en tant qu’administrateur de base de données ou analyste de programme

Ces quatre (4) modules de ce cours spécialisé sont:

  • SQL pour la science des données
  • Data Wrangling, Analyse et AB Testing avec SQL
  • Informatique distribuée avec Spark SQL
  • Projet Capstone SQL pour la science des données

Science des données IBM (IBM)

La science des données est l’une des nombreuses spécialisations en science des données d’IBM en raison de leur longue expérience dans ce domaine.

En tant qu’étudiant, suivre ce cours vous exposera à l’application des données dans la vie réelle. L’expérience de vie projetée à travers ce cours en ligne est une vraie affaire car vous obtiendrez un aperçu précieux à la fois de la science des données et du langage machine : cas d’application et d’utilisation. À la fin du cours, votre état d’esprit aura changé et vous penserez davantage comme un scientifique des données, car vous serez en mesure d’appliquer ce que vous avez appris à de vrais problèmes de science des données.

Certaines des compétences et des logiciels que vous apprendrez à utiliser sont Watson Studio, JupyterLab, GitHub et R Studio.

Ce cours couvre les sections suivantes;

  • Qu’est-ce que la science des données?
  • Outils pour la science des données
  • Méthodologie de la science des données
  • Python pour la science des données et l’IA
  • Bases de données et SQL pour la science des données avec Python
  • Analyse de données avec Python
  • Visualisation des données avec Python
  • Apprentissage automatique avec Python
  • Capstone appliqué à la science des données

Visualisation des données et tableaux de bord avec la spécialisation R

Vous n’avez pas besoin de vous faire dire que l’information est la nouvelle monnaie du monde. Tel est ce cours offert par l’Université John Hopkins. Data Visualization Dashboarding with R est un module cinq en un qui s’appuie sur votre base de données prérequise. Des experts du secteur vous apprendront à visualiser les données à l’aide de R works. Vous créerez des visualisations de données statiques et dynamiques que vous pourrez publier sur le Web.

Arrivé à la fin du plan de cours, vous deviendrez un expert en visualisation de données avec un certificat vérifié.

Vous trouverez ci-dessous les modules que vous trouverez dans cette spécialisation;

  • Premiers pas avec la visualisation de données dans R
  • Visualisation des données dans R avec ggplot2
  • Visualisation avancée des données avec R
  • Publication de visualisations dans R avec le tableau de bord Shiny et flex
  • Capstone de la visualisation des données

Imagerie satellitaire, analyse spatiale en SIG (Université de Toronto)

Êtes-vous intéressé par les principes et stratégies des SIG et souhaitez-vous vous exercer par vous-même? Alors ce cours est fait pour vous. Il s’agit d’une spécialisation parfaite pour les débutants en cartographie et SIG. Un cours dispensé par l’Université de Toronto via la plate-forme d’apprentissage à distance de Coursera est une excellente occasion d’acquérir l’une des compétences les plus complètes du marché. Vous apprenez à interpréter les données cartographiques en utilisant plusieurs types de données et approches pour répondre aux questions spatiales. Vous serez également initié au traitement des ensembles de données à l’aide de diverses formes de requêtes pour localiser les données dont vous avez besoin pour répondre à une requête spécifique. Au fur et à mesure que vous développez la spécialisation du cours, vous suivrez des techniques et une formation pour analyser et utiliser des données vectorielles pour trouver des corrélations spatiales au sein et entre des ensembles de données.

Les modules que vous trouverez dans cette spécialisation sont;

  • Filtrage des données à l’aide de requêtes
  • Analyse vectorielle
  • La télédétection comme source de données SIG
  • Analyse raster
  • Projet: Analyse spatiale

Science des données appliquée avec Python (Université du Michigan)

En tant qu’université de premier plan, le Michigan offre aux étudiants du monde entier des opportunités d’apprendre la science des données appliquée via la plate-forme Coursera.

Le cours vous donnera un aperçu de la science des données, de l’application des données, des techniques et de l’analyse de données.

L’apprentissage de ce cours élargira vos connaissances et acquerra des compétences indispensables telles que la programmation Python, la visualisation de données, les algorithmes d’apprentissage automatique, le nettoyage des données, Scikit-Learn, l’exploration de texte et bien d’autres.

Applied Data Science with Python est un programme de cinq cours (5) destiné aux étudiants ayant une bonne connaissance (intermédiaire) de la programmation Python et souhaitant sérieusement apprendre à appliquer la visualisation de données à des scénarios réels.

Trouvez les modules inclus dans ce cours;

  • Introduction à la science des données en Python
  • Traçage appliqué, graphique et représentation des données en Python
  • Apprentissage automatique appliqué en Python
  • Exploration de texte appliquée en Python
  • Analyse appliquée des réseaux sociaux en Python

Excel Skills for Business : Intermédiaire (Université MACQUARIE)

Excel fera toujours partie des affaires de l’entreprise car il s’agit d’un logiciel très populaire dans l’espace de travail. Cette formation excel proposée par l’Université MACQUARIE est excellente, étant donné qu’elle est un atout fondamental précieux pour sécuriser un emploi informatique.

Choisir ce cours sur Coursera est idéal pour une nouvelle entrée dans l’informatique. Vous découvrirez les fondements d’Excel en tant qu’applications commerciales, développerez vos connaissances en matière de gestion des ensembles de données et créerez des rapports significatifs.

À la fin du cours, vous serez prêt à rechercher un emploi car vous aurez acquis les compétences requises dans Microsoft Excel, la concaténation, le graphique croisé dynamique et le tableau.

Vous obtenez une certification partageable après le cours.

Vous trouverez ci-dessous les sujets que vous aborderez pendant le cours;

  • Travailler avec plusieurs feuilles de calcul et classeurs
  • Fonctions de texte et de date
  • Plages nommées
  • Résumer les données
  • les tables
  • Tableaux croisés dynamiques, graphiques et segments
  • Évaluation finale

Analyser le Big Data avec SQL (CLOUDERA)

L’analyse du Big Data avec SQL est le dernier cours de base de données en demande du catalogue Coursera, et les étudiants doivent acquérir les compétences nécessaires pour rester pertinents dans l’industrie informatique d’aujourd’hui. Proposée par CLOUDERA, l’analyse du Big Data avec SQL vous donnera une compréhension approfondie des fonctions SQL. Ce cours se concentre davantage sur les moteurs SQL Big Data APACHE Hive et APACHE Impala, ce qui signifie que vous apprendrez à explorer et à interroger des bases de données à l’aide de divers outils. Vous vous appuyez également sur un groupe et agrégé pour répondre facilement aux questions analytiques.

Au préalable, une machine virtuelle doit être installée sur votre ordinateur pour apprendre ce cours.

Ce cours est idéal pour les apprenants intéressés à s’aventurer dans la gestion et l’administration de bases de données car vous apprendrez les bases des instructions SELECT, filtrez les résultats, répondez à des questions analytiques, ainsi que travaillerez avec le tri et la limitation de la sortie

Les compétences que vous apprendrez, mais sans s’y limiter, sont Apache Impala, Big Data, SQL, Apache Hive, Apache Analysis et bien d’autres.

Vous obtiendrez un certificat à la fin qui peut être partagé avec les employeurs de main-d’œuvre.

Les modules ci-dessous sont des sujets passionnants que vous aborderez dans ce cours;

  • Orientation vers SQL sur le Big Data
  • L’essentiel de SQL SELECT
  • Filtrage des données
  • Filtrage des données
  • Regroupement et agrégation de données
  • Trier et limiter les données
  • Combiner des données

Related Articles

WP Radio
WP Radio
OFFLINE LIVE