7 cours certifiés Data Science pour améliorer vos compétences professionnelles avec Coursera

7 cours certifiés Data Science pour améliorer vos compétences professionnelles avec Coursera / Promu
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Vous souhaitez démarrer une carrière dans le domaine de la science des données? Pourquoi ne pas commencer avec Coursera?

Nous avons déjà souligné certains des meilleurs cours de Coursera qui valent la peine d’être payés. Les 10 meilleurs cours de Coursera gratuits que vous voudrez payer Les 10 meilleurs cours de Coursera gratuits que vous voudrez payer Vous pouvez tout apprendre en ligne avec Coursera. Ces 10 cours gratuits sont si bons que vous voudrez également payer pour obtenir un certificat. Lire la suite . Mais si ceux-ci étaient trop vastes pour vous, jetez un œil à ces excellents cours de science des données..

Qu'est-ce que la science des données??

Au cas où vous ne le sauriez pas, nous allons décrire brièvement le domaine de la science des données afin que vous ayez une idée de ce que ces cours impliquent..

La science des données, en une phrase, est un domaine qui utilise toutes sortes de méthodes pour extraire des informations à partir de données. Cela permet aux gens de prendre de meilleures décisions.

Avec l'explosion du big data Qu'est-ce que le big data, pourquoi est-il important et à quel point est-il dangereux? Qu'est-ce que le Big Data, pourquoi est-il important et à quel point est-il dangereux? Le Big Data alimente de nombreuses industries et a un impact sur toutes nos vies. Mais est-ce plus dangereux ou utile? Découvrez des moyens plus simples et plus simples que jamais de collecter des données, il est essentiel de disposer de la science des données pour traiter et faire des choix significatifs en fonction de ces données. Ces cours vous initieront à la science des données et vous aideront à vous orienter dans un domaine spécifique qui vous intéresse.

1. La boîte à outils du scientifique de données par l'Université Johns Hopkins

Le premier cours dans la spécialisation en science des données de l'université. Il donne un aperçu de ce que font et travaillent les scientifiques des données. Vous apprendrez les bases de la transformation des données en informations sur lesquelles vous pouvez agir, ainsi que des outils techniques utilisés dans d'autres cours de science des données tels que la programmation R, git et similaires..

Vous n'allez pas entrer dans le vif du sujet de la science des données pour l'instant, mais cela sert de base précieuse pour les outils du métier.

2. Obtention et nettoyage des données par Johns Hopkins University

Comme le dit la description de ce cours, avant de pouvoir travailler avec des données, vous avez besoin de certaines données! Ainsi, cette classe se concentre sur les moyens d’en obtenir. Vous apprendrez à récupérer des données sur Internet, des bases de données, diverses API, etc..

De même, vous apprendrez les bases du nettoyage des données, le processus de mise en ordre de vos données afin de pouvoir les utiliser plus facilement. En gardant vos données en bon état, il devient beaucoup plus facile de travailler avec et plus utile.

3. Apprentissage automatique par Stanford

L'apprentissage automatique, processus qui oblige les ordinateurs à agir sans programmation explicite, est énorme aujourd'hui. Les progrès réalisés dans les voitures autonomes, les technologies Web automatisées et des domaines similaires ont été fantastiques, et l'apprentissage par la machine les alimente tous..

C'est une partie importante de la science des données, ce qui en fait un excellent cours de Coursera. Vous vous familiariserez avec les techniques d'apprentissage automatique, leur application et les meilleures pratiques sur le terrain. Fait intéressant, ce cours est enseigné par Andrew Ng, cofondateur de Coursera.

4. Introduction à la science des données en Python par l'Université du Michigan

Python est un langage de programmation populaire utilisé dans de nombreux domaines. Vous ne serez donc pas surpris de le voir utilisé en informatique. Ce cours, le premier d'une série de cinq Science appliquée des données avec spécialisation Python de l’Université du Michigan, examine les bases de Python et la manipulation de données.

Après ce cours, vous saurez comment nettoyer et manipuler des données en Python. Il s’agit d’un cours de niveau intermédiaire, il n’est donc pas nécessaire de s’appliquer aux nouveaux venus en Python ou en statistiques.

5. Principes fondamentaux de la plateforme Google Cloud: infrastructure de base de Google Cloud

La technologie en nuage de Google est l’un des pionniers de la science des données, alors pourquoi ne pas apprendre des meilleurs? Ce cours constitue la première partie de la spécialisation de la plate-forme cloud de Google. Il vous explique les bases du travail avec les différents services. Vous rencontrerez Google App Engine et Google Computer Engine, pour commencer.

C'est un bon aperçu des services puissants dont dispose Google et vous aidera à décider si vous souhaitez continuer à en apprendre davantage à leur sujet. Notamment, ce cours ne dure qu'une semaine, vous pouvez donc le terminer en sept heures environ..

6. Statistiques inférentielles par l'Université d'Amsterdam

Si vous n'avez aucune expérience des statistiques, vous pourriez avoir du mal à comprendre la science des données. Dans ces cas, ce cours vous fournira des informations de base sur le terrain..

Vous apprendrez les principes de base pour tester des spécificités, puis vous explorerez des tests statistiques courants et leur interprétation..

7. Spécialisation Data Science par Johns Hopkins University

Si vous êtes sérieux au sujet de la science des données, jetez un coup d'œil à la spécialisation en science des données de Coursera. Ceci est une introduction à la discipline de neuf cours, couronnée par un projet du monde réel.

Certains des cours ci-dessus ont été choisis dans cette spécialisation. Vous pouvez donc les suivre individuellement si vous n’avez que peu d’intérêt pour le sujet. Mais travailler à travers tout le paquet vous permet d’apprendre beaucoup plus, et vous aurez un certificat précieux à la fin.

Cette spécialisation dure environ neuf mois, à raison de cinq heures de travail par semaine. Il est destiné aux débutants et ne nécessite aucune connaissance de base autre que des connaissances de base de Python..

Prêt à apprendre sur la science des données?

Nous avons mis en évidence six cours couvrant différents domaines de la boîte à outils du spécialiste des données à explorer sur Coursera. Si vous voulez aller plus loin, examinez la spécialisation Johns Hopkins pour en savoir plus sur ce sujet..

La science des données est un domaine passionnant, et il ne fera que croître à mesure que la technologie devient plus puissante. Profitez dès maintenant des cours excellents (et abordables) de Coursera pour commencer votre carrière!

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