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Notre sélection des meilleurs cours et programmes de science des données en ligne> Magazine CEOWORLD

Les étudiants ou ceux qui souhaitent améliorer leurs connaissances et leurs compétences en science des données peuvent choisir parmi une variété de cours en ligne proposés. Voici quelques-uns des meilleurs cours en ligne pour les scientifiques des données qui sont immédiatement disponibles.

  1. Bootcamp Python pour la science des données et l'apprentissage automatique
    Ce cours comprend 25 heures de vidéo à la demande, 13 articles et cinq ressources téléchargeables. Les utilisateurs peuvent avoir accès sur mobile ou TV. En fin de compte, une certification d'achèvement est donnée. Grâce à ce cours, les utilisateurs apprendront à utiliser Python pour la science des données et l'apprentissage automatique, Pandas pour l'analyse de données et Seaborn pour les graphiques statistiques, pour implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique et pour prendre en charge les machines vectorielles. En outre, les participants apprendront la régression logistique et comment utiliser NumPy pour les données numériques.
  2. CS109 Data Science – Université Harvard
    Ce cours fournit aux participants des connaissances spécifiques sur la gestion des données, le nettoyage et l'échantillonnage pour obtenir un ensemble de données approprié, la gestion des données, l'analyse exploratoire des données, la prédiction basée sur des méthodes statistiques telles que la régression et la classification, et la communication des résultats via la visualisation, des histoires et résumés interprétables. Python est utilisé pour toutes les affectations et projets de programmation.
  3. Programme MicroMasters en statistique et science des données – Massachusetts Institute of Technology
    Ce programme comprend quatre cours en ligne et un examen virtuellement surveillé. Les participants acquerront toutes les connaissances de base essentielles pour comprendre les méthodes et les outils utilisés en science des données. Pour terminer le programme SDS MicroMasters, les apprenants devront suivre les trois cours de base et un cours au choix sur deux. Une fois que les apprenants ont réussi leurs quatre cours, ils passeront l'examen Capstone virtuellement surveillé.
  4. Cours de science des données – Dataquest
    Il existe une variété de cours en fonction des besoins particuliers de chaque apprenant. Une option consiste à choisir le Python pour la science des données: principes de base ou le Python pour la science des données: intermédiaire. Pour ceux qui veulent apprendre à analyser à l'aide des bibliothèques Pandas et NumPy, ils peuvent choisir Pandas et NumPy Fundamentals. En outre, ceux qui souhaitent apprendre à communiquer des informations et à raconter des histoires à l'aide de la visualisation de données peuvent assister à la narration par la visualisation des données. Ceux qui veulent apprendre à résumer les distributions, mesurer la variabilité à l'aide de la variance ou de l'écart-type et comparer les valeurs à l'aide des scores z peuvent assister à la statistique intermédiaire: moyennes et variabilité.
  5. Science des données appliquée avec Python – Université du Michigan, Coursera
    Il s'agit d'une spécialisation de cinq cours en science des données appliquées avec Python. Les étudiants qui termineront le cours recevront un certificat. Les cours enseignés comprennent l'introduction à la science des données en Python, le traçage appliqué, la création de graphiques et la représentation de données en Python, l'apprentissage automatique appliqué en Python, l'exploration de texte appliquée en Python et l'analyse appliquée des réseaux sociaux en Python (projet Capstone).
  6. Introduction à la science des données – Métis
    Les participants recevront une introduction complète aux concepts et technologies de base enseignés, y compris les principes de base de l'apprentissage automatique et une expérience pratique du codage. En outre, les étudiants feront un peu de pratique pendant leur étude à travers un mini projet de science des données qui leur est propre. Le cours couvre les domaines suivants: acquisition, nettoyage et agrégation de données, analyse et visualisation de données exploratoires, ingénierie des fonctionnalités, création et validation de modèles, bases statistiques et mathématiques de base pour la science des données.
  7. Spécialisation en science des données – Université Johns Hopkins, Coursera
    Les étudiants apprendront à utiliser R pour nettoyer, analyser et visualiser des données et également GitHub pour gérer des projets de science des données. En outre, les étudiants apprendront à naviguer dans tout le pipeline de la science des données, de l'acquisition des données à la publication, et à effectuer une analyse de régression, les moindres carrés et l'inférence à l'aide de modèles de régression. Dans le dernier projet Capstone, les étudiants appliqueront les compétences acquises en créant un produit de données à l'aide de données du monde réel. À la fin, les étudiants auront un portfolio démontrant leur maîtrise de la matière. Les cours sont en ligne. Les participants peuvent commencer instantanément et apprendre à leur propre rythme. La durée du programme est d'environ 11 mois et des sous-titres sont disponibles en anglais, français, portugais, coréen, russe, espagnol, arabe, chinois, italien, etc.

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