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Spécialisation Introduction à la science des données
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Spécialisation Introduction à la science des données

Lancez votre carrière dans la science des données. Acquérir des compétences fondamentales en science des données pour se préparer à une carrière ou poursuivre une formation avancée en science des données.

Enseigné en Français (doublage IA)

Romeo Kienzler
Polong Lin
Alex Aklson

Instructeurs : Romeo Kienzler

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

(13,379 avis)

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Ce que vous apprendrez

  • Décrire ce que sont la science des données et l'apprentissage automatique, leurs applications et cas d'utilisation, et les différents types de tâches effectuées par les scientifiques des données.

  • Familiarisez-vous avec les outils courants de la science des données, notamment JupyterLab, R Studio, GitHub et Watson Studio.

  • Développez l'état d'esprit nécessaire pour travailler comme un scientifique des données et suivez une méthodologie pour résoudre différents types de problèmes liés à la science des données

  • Écrire des instructions SQL et interroger des bases de données Cloud en utilisant Python à partir de carnets Jupyter

Vue d'ensemble

Ce qui est inclus

Certificat partageable

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Enseigné en Français (doublage IA)
61 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de IBM

Spécialisation - série de 4 cours

Ce que vous apprendrez

  • Définir la science des données et son importance dans le monde actuel axé sur les données.

  • Décrivez les différentes voies qui peuvent mener à une carrière dans la science des données.

  • Résumez les conseils donnés par des professionnels chevronnés de la science des données aux scientifiques qui débutent.

  • Expliquez pourquoi la science des données est considérée comme l'emploi le plus demandé au 21e siècle.

Compétences que vous acquerrez

Science des données, Big Data, Cloud Computing, Transformation numérique, Analyse des Données, Apprentissage automatique, Deep learning, Intelligence artificielle, Maîtrise des données, Data mining et Prise de décision fondée sur les données

Ce que vous apprendrez

  • Décrivez la boîte à outils du scientifique des données, qui comprend : Les bibliothèques et les paquets, les ensembles de données, les modèles d'apprentissage automatique et les outils Big Data.

  • Utiliser des langages couramment utilisés par les data scientists tels que Python, R et SQL.

  • Démontrer une connaissance pratique d'outils tels que Jupyter notebooks et RStudio et utiliser leurs différentes fonctionnalités.

  • Créer et gérer le code source pour la science des données en utilisant les dépôts Git et GitHub.

Compétences que vous acquerrez

Jupyter, La programmation en R, GitHub, Logiciel de Visualisation de Données, Apprentissage automatique, Git (Système de contrôle des versions), Programmation en Python, Autres langages de programmation, Cloud Computing, Contrôle des versions, R (logiciel), Programmation Statistique, Technologie Open source, Outils de programmation informatique, Big Data, Science des données, IBM Cloud, Environnement de développement et Langage de requête

Ce que vous apprendrez

  • Décrivez ce qu'est une méthodologie de science des données et pourquoi les scientifiques des données ont besoin d'une méthodologie.

  • Appliquer les six étapes de la méthodologie CRISP-DM (Cross-Industry Process for Data Mining) pour analyser une étude de cas.

  • Évaluer le modèle analytique approprié parmi les modèles prédictifs, descriptifs et de classification utilisés pour analyser une étude de cas.

  • Déterminez les sources de données appropriées pour votre méthodologie d'analyse de la science des données.

Compétences que vous acquerrez

Modélisation prédictive, Nettoyage des données, Qualité des données, Analyse de valeur et de rentabilité, Collecte de données, Modélisation des données, Traitement des données, Jupyter, Data mining, Commentaires des utilisateurs, Examen par les pairs, Engagement des parties prenantes, Analyse des Données, Méthodologies de développement de logiciels, Arbre de décision, Exigences de l'entreprise et Science des données

Ce que vous apprendrez

  • Analyser les données d'une base de données en utilisant SQL et Python.

  • Créer une base de données relationnelle et travailler avec plusieurs tables à l'aide de commandes DDL.

  • Construire des requêtes SQL de niveau basique à intermédiaire en utilisant des commandes DML.

  • Composez des requêtes plus puissantes avec des techniques SQL avancées telles que les vues, les transactions, les procédures stockées et les jointures.

Compétences que vous acquerrez

SQL, Pandas (paquetage Python), Manipulation de données, Bases de données relationnelles, Bases de données, Jupyter, Analyse des Données, Procédure stockée, Traitement des transactions, Langage de requête et Programmation en Python

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Prenez une longueur d'avance pour votre diplôme

Lorsque vous aurez terminé ce site Spécialisation, vous pourrez peut-être faire reconnaître vos acquis si vous êtes admis et si vous vous inscrivez à l'un des programmes d'études en ligne suivants.¹

 
Logo de l’ACE

Ce Spécialisation bénéficie d’une recommandation par l’ACE®. Il donne droit à des crédits universitaires dans les établissements d’enseignement supérieur américains participants. Note : La décision d’accepter des recommandations de crédits spécifiques est du ressort de chaque institution. 

Instructeurs

Romeo Kienzler
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10 Cours794 744 apprenants
Polong Lin
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6 Cours368 774 apprenants
Alex Aklson
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21 Cours1 347 083 apprenants

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