10 meilleurs cours de science des données à suivre en 2023

Êtes-vous intéressé à plonger dans le monde passionnant de la science des données? Cherchez pas plus loin! Que vous soyez un débutant cherchant à explorer ce domaine dynamique ou un professionnel expérimenté cherchant à améliorer vos compétences, nous avons les meilleurs cours en ligne pour vous.

Dans le monde d'aujourd'hui, les données ne sont pas seulement une collection de chiffres et de chiffres. Il s'agit d'une ressource précieuse qui peut être appliquée pour favoriser le succès de l'entreprise.

La demande de Data Scientists ne fera qu'augmenter à mesure que les entreprises continueront de collecter d'énormes quantités de données. Et soyons honnêtes, qui ne veut pas faire partie d'un domaine qui a le potentiel d'avoir un impact sur tant d'industries ?

Et c'est actuellement le meilleur moment pour acquérir des connaissances sur la science des données pour obtenir une carrière passionnante et enrichissante.

Glassdoor rapporte que le salaire de base moyen d'un Data Scientist aux États-Unis est de 1,03,973 180,000 XNUMX $ par an, les meilleurs salariés gagnant plus de XNUMX XNUMX $ par an.

Il existe un certain nombre de ressources disponibles en ligne, et il peut être difficile de savoir par où commencer. C'est pourquoi il est important de suivre un cours structuré et bien organisé pour maîtriser les compétences requises pour une carrière réussie en science des données.

Défis

Voici quelques défis courants auxquels les individus sont souvent confrontés lorsqu'ils suivent des cours de science des données, ainsi que des stratégies pour les surmonter :

Courbe d'apprentissage raide

La science des données englobe un large éventail de concepts et de techniques complexes, qui peuvent être accablants pour les débutants. Relever ce défi demande de la patience et une approche systématique.

Commencez par les principes fondamentaux, comprenez parfaitement les concepts clés et développez-les progressivement. Décomposez les sujets complexes en plus petits et entraînez-vous régulièrement pour renforcer votre apprentissage.

Contexte mathématique

La science des données implique divers concepts mathématiques tels que les statistiques, l'algèbre linéaire, le calcul et la théorie des probabilités. Pour les personnes sans solides connaissances en mathématiques, cela peut poser un défi important. Pour surmonter cela, consacrez plus de temps à approfondir les concepts mathématiques nécessaires.

Recherchez des didacticiels en ligne, des manuels ou des ressources supplémentaires qui expliquent ces concepts dans un contexte de science des données. En outre, entraînez-vous à appliquer ces concepts à des problèmes de données réels.

Compétences en programmation

La maîtrise des langages de programmation comme Python ou R est cruciale pour la science des données. Commencez simplement par apprendre les bases du langage de programmation que vous avez choisi, y compris la syntaxe, les structures de données et le flux de contrôle. Utiliser en ligne plates-formes de codage, des didacticiels et des exercices de codage pour vous entraîner à écrire du code.

Dans cet article, nous avons travaillé dur pour vous et dressé une liste de certains des meilleurs cours de science des données disponibles en ligne.

Commençons!

IBM Data Science Professional Certificate

Si vous êtes vraiment intéressé à poursuivre une carrière en science des données ou en apprentissage automatique, alors cette certification cours par IBM pourrait être le choix parfait pour vous. Ce programme de cours est conçu pour vous aider à développer les compétences pertinentes nécessaires pour réussir dans le domaine de la science des données.

Cette série de 10 cours comprend une gamme de devoirs et de projets auxquels les étudiants peuvent participer, tels que le développement d'un modèle d'apprentissage automatique, l'examen données sur les réseaux sociaux, et développer un tableau de bord de données.

Ces tâches donnent aux apprenants la possibilité d'appliquer les compétences qu'ils ont acquises à des problèmes du monde réel et de construire une portefeuille de travail qu'ils peuvent présenter aux employeurs potentiels.

De plus, les apprenants recevront un certificat professionnel de Coursera et un badge numérique d'IBM qui démontre leur maîtrise des compétences acquises. Ce programme est recommandé par ACE®. Cela signifie qu'à la fin, les apprenants peuvent gagner jusqu'à 12 crédits universitaires.

Cette certification est un excellent moyen d'acquérir un avantage concurrentiel sur le marché du travail en tant que data scientist débutant avec les dernières compétences prêtes à l'emploi.

Qu'est-ce que tu vas apprendre?

• Les principes fondamentaux de la science des données comprennent l'analyse des données, la visualisation des données et l'analyse statistique.
• Comment utiliser des outils et des bibliothèques open source, y compris Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn et ScipPy.
• Construire des modèles prédictifs à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique.
• Comment travailler avec des bases de données et utiliser SQL pour interroger les données.
• Apprentissage appliqué via des laboratoires pratiques dans le Cloud IBM à l'aide d'ensembles de données et d'outils du monde réel.

Harvard Professional Certificate in Data Science

Il s'agit d'une certification professionnelle cours offert par l'Université de Harvard sur le edx plate-forme.

Ce programme fera passer vos compétences en science des données au niveau supérieur en vous aidant à mettre en œuvre des algorithmes de ML et à acquérir une connaissance approfondie des concepts fondamentaux de la science des données grâce à des études de cas motivantes dans le monde réel.

Vous gagnerez en fondamentaux Programmation R compétences et apprendre des concepts statistiques tels que la probabilité, l'inférence et la modélisation.

Ce cours est plus qu'un simple ensemble de compétences techniques.

Vous acquerrez de l'expérience dans des techniques telles que visualisation de données et la gestion des données avec ggplot2 /dplyr.

Vous vous familiariserez également avec les outils essentiels pour les data scientists en exercice, tels que Unix/Linux, Git et RStudio.

Mais ce n'est pas tout.

Les études de cas du cours sont conçues pour vous inspirer et vous aider à apprendre en répondant à des questions spécifiques grâce à l'analyse des données. Vous explorerez des sujets tels que les tendances de la santé et de l'économie mondiales, les taux de criminalité aux États-Unis et bien d'autres.

Compétences que vous gagnerez

• Algorithmes d'apprentissage automatique
• Git et GitHub
• Programmation R
• concepts liés aux probabilités

Python for Data Science and ML

C'est l'un des cours les plus populaires sur le Udemy plateforme. Des milliers d'étudiants du monde entier se sont inscrits à ce cours et ont trouvé qu'il s'agissait d'une ressource précieuse pour faire progresser leurs compétences en science des données et en apprentissage automatique.

Ce cours couvre également les techniques avancées de visualisation de données à l'aide de bibliothèques telles que matplotlib, Seaborn et Plotly. Vous apprendrez à créer des visualisations époustouflantes qui donneront vie à vos données et faciliteront leur compréhension et leur analyse.

Mais la véritable excitation commence lorsque vous plongez dans l'apprentissage automatique avec SciKit Learn. Vous découvrirez un large éventail d'algorithmes d'apprentissage automatique tels que Random Forests, Arbres de décision, Et beaucoup plus.

Ce cours offre un excellent programme qui couvre divers sujets liés à la science des données et à l'apprentissage automatique. Il comprend plus de 100 conférences vidéo haute définition qui fournissent des explications et des démonstrations approfondies. Des blocs-notes de code détaillés sont fournis pour chaque cours, ce qui permet aux apprenants de pratiquer et d'appliquer ce qu'ils ont appris.

Qu'est-ce que tu vas apprendre?

• Raclage Web
• Connecter Python à SQL
• Machine Learning
• Arbres de décision
• Traitement du langage naturel (PNL)

Alors qu'est-ce que tu attends? Inscrivez-vous à ce cours dès aujourd'hui et faites votre premier pas vers une carrière passionnante en science des données.

Data Science Specialization

Cet Spécialisation Data Science cours est offert par l'Université Johns Hopkins. Il y a un total de 10 cours dans cette spécialisation. Il est conçu pour doter les apprenants des concepts et outils essentiels nécessaires à l'ensemble du pipeline de science des données.

L'un des points forts de ce cours de spécialisation est le projet Capstone, où vous aurez la possibilité d'appliquer ce que vous avez appris en créant un produit de données à l'aide de données du monde réel. Cette expérience pratique vous permet de mettre en valeur votre maîtrise du matériel et de créer un portfolio qui reflète vos capacités.

Ce cours est développé et enseigné par des professeurs expérimentés de l'Université Johns Hopkins. Vous pouvez vous attendre à un enseignement et à des conseils de haute qualité tout au long du cours.

Dans les devoirs du cours, vous devrez effectuer une analyse de régression et utiliser des modèles de régression pour mieux comprendre vos données, ce qui vous aidera à devenir un véritable scientifique des données.

Qu'est-ce que tu vas apprendre?

• Machine Learning
• Analyse de régression
• Github
• Programmation R
• L'analyse par grappes
• Expression régulière (REGEX)

Data Science with R and Python

Cet cours est proposé par Oak Academy sur la plateforme Udemy. Le contenu du cours peut être globalement divisé en deux parties.

Partie 1 : R pour la science des données

Dans la première partie du cours, vous plongerez dans le monde de la science des données en utilisant R. Vous apprendrez à gérer efficacement de grandes ensembles de données, manipuler des données et en tirer des informations significatives. Le cours vous présentera les outils essentiels de R qui sont couramment utilisés dans les projets de science des données.

Partie 2 : Python pour la science des données

La deuxième partie du cours se concentre sur l'utilisation de Python pour l'analyse des données. Vous apprendrez à analyser des données, à créer des visualisations et à appliquer de puissants algorithmes d'apprentissage automatique. Vous pouvez améliorer votre compréhension de Python et de ses bibliothèques, notamment NumPy, Pandas et Matplotlib, grâce à divers exercices.

A lire également: Livres et cours pour apprendre numpy

À la fin du cours, vous pouvez vous attendre à atteindre les objectifs suivants :

• Maîtrise de R et Python pour les tâches de science des données.
• La possibilité de créer des visualisations de données informatives et visuellement attrayantes.
• Compréhension et application pratique de puissants algorithmes d'apprentissage automatique.
• Compétence dans l'utilisation des bibliothèques essentielles telles que NumPy, Pandas, matplotlib et tidyverse.

Google Data Analytics Professional Certificate

Les Certificat professionnel Google Data Analytics proposé sur Coursera est un excellent programme conçu pour fournir une formation professionnelle dans le domaine de l'analyse de données.

Cette série de certificats se compose de 8 cours qui fournissent aux apprenants les compétences recherchées nécessaires pour les postes de débutant en analyse de données, quelle que soit leur expérience antérieure.

Tout au long de ce programme de certification, vous aurez l'occasion d'apprendre des employés de Google qui ont construit leur carrière sur des bases solides en analyse de données. Le programme est bien structuré pour vous assurer que vous acquérez les compétences et les connaissances nécessaires pour réussir dans le domaine.

Vous pouvez suivre l'intégralité du cours de certification en moins de six mois avec un engagement de moins de 10 heures par semaine. sonne bien, non?

Une fois terminé, vous serez préparé à divers postes, notamment analyste de données junior ou associé, administrateur de base de données, etc.

Le programme comprend plus de 180 heures d'enseignement et de nombreuses évaluations basées sur la pratique qui simulent des scénarios d'analyse de données réels. Ces évaluations sont importantes pour développer les compétences essentielles à la réussite en milieu de travail.

Le contenu est hautement interactif et exclusivement développé par des employés expérimentés de Google qui ont passé des décennies à travailler dans l'analyse de données. Vous utiliserez une variété de supports d'apprentissage, tels que des vidéos, des évaluations et des ateliers pratiques, pour vous familiariser avec les outils et les compétences analytiques nécessaires pour travailler avec des données.

Compétences que vous gagnerez

• Visualisation des données (DataViz)
• Résolution De Problèmes
• Tableur
• Langage de requête structuré (SQL)
• Data Collection

Data Scientist Nanodegree Program

Les Programme Data Scientist Nanodegree offert par Udacity est un programme avancé conçu pour fournir aux étudiants les compétences et les connaissances nécessaires pour poursuivre des rôles de Data Scientist.

Avant de commencer le programme, il est avantageux de répondre aux prérequis suivants :

python: Une maîtrise de la programmation Python est nécessaire, y compris la capacité d'écrire des fonctions, de créer des applications de base et une familiarité avec les bibliothèques courantes telles que NumPy et Pandas.

De plus, les étudiants doivent avoir une expérience de la programmation SQL, y compris l'interrogation de bases de données et l'utilisation de jointures, d'agrégations et de sous-requêtes. L'aisance à utiliser le Terminal et GitHub est également avantageuse.

Probabilité et statistiques : Une solide compréhension des statistiques descriptives, telles que le calcul des mesures du centre et de la propagation, est nécessaire. La connaissance des statistiques inférentielles, telles que les distributions d'échantillonnage et les tests d'hypothèses, est également nécessaire.

Traitement et visualisation des données : Les étudiants doivent avoir de l'expérience dans l'accès à divers types de sources de données telles que des bases de données, des fichiers CSVet les fichiers JSON. La maîtrise du nettoyage et des transformations de données à l'aide de bibliothèques telles que pandas et Scikit-learn est importante.

La connaissance des techniques de visualisation de données à l'aide d'outils comme Matplotlib est également précieuse. De plus, les étudiants doivent être familiarisés avec les méthodes de visualisation d'analyse de données exploratoires et explicatives.

Le temps estimé pour terminer le programme est de quatre mois, au cours desquels les apprenants participeront à des projets pratiques développés par des experts de l'industrie. Grâce à ces projets, les participants auront l'opportunité de travailler sur des pipelines de données du monde réel, de concevoir des expériences, de créer des systèmes de recommandation et de déployer des solutions dans le cloud.

Ce programme Nanodegree est particulièrement adapté aux personnes qui possèdent déjà une certaine expérience en apprentissage automatique.

Tableau 2022 A-Z

Cet cours est conçu pour vous doter des compétences dont vous avez besoin pour devenir un utilisateur expérimenté de Tableau.

En commençant par les principes fondamentaux, vous apprendrez à naviguer dans le Tableau logiciel, connectez-le à des fichiers de données et exportez des feuilles de calcul. Vous étudierez l'extraction de données et l'analyse de séries chronologiques pour découvrir des tendances et créer des prévisions précises.

À la fin de ce cours, vous serez équipé des compétences d'un utilisateur Tableau compétent et d'un scientifique des données. Vous pourrez extraire des informations à partir de données, analyser des questions complexes et visualiser facilement votre résultat.

Que vous travailliez avec des données scientifiques ou que vous cherchiez à améliorer les bénéfices de votre entreprise grâce à la prévision des tendances, ce cours vous permet de collecter, d'examiner et de présenter efficacement des données.

Rejoignez ce cours maintenant et amenez vos compétences Tableau vers de nouveaux sommets !

qu'allez-vous apprendre?

• Créez des diagrammes à barres, des cartes, des diagrammes de dispersion, des arborescences et des tableaux de bord interactifs.
• Travailler avec la fusion des données dans Tableau
• Affectation de rôles géographiques aux éléments de données
• travailler avec des données de séries chronologiques

SQL for Data Science

Cet cours sur Coursera est un excellent point de départ pour toute personne intéressée par l'analyse de données à des fins de science des données. Aucune connaissance préalable de SQL n'est requise. Il vous emmène des concepts de base à des concepts plus avancés qui vous aident à développer les compétences nécessaires pour extraire des informations précieuses des données.

Au début, vous apprendrez les bases de SQL, y compris comment écrire des requêtes pour récupérer des données à partir de tables. Le cours vous présente progressivement des requêtes plus complexes et vous enseigne des techniques pour filtrer et affiner vos résultats. Vous travaillerez avec différents types de données comme des chaînes et des nombres et acquerrez une expérience pratique de la manipulation de données en créant de nouvelles tables et en déplaçant des données entre elles.

Tout au long du cours, vous vous familiariserez avec les opérateurs SQL courants et découvrirez comment combiner des données provenant de différentes sources. Sujets avancés tels que les déclarations de cas, gouvernance des données, et le profilage sont également couverts, ce qui vous donne une compréhension claire de SQL à des fins de science des données.

Il comprend également des missions de programmation dans le monde réel. Ces missions vous permettent de mettre en pratique vos compétences et d'analyser des ensembles de données réels. vous pourrez également utiliser efficacement SQL pour une analyse ciblée en interprétant la structure, la signification et les relations au sein des données.

Aucun prérequis ou configuration logicielle spécifique n'est nécessaire pour ce cours. Bien qu'avoir un simple éditeur de texte sera utile pour le projet final.

Qu'est-ce que tu vas apprendre?

• Sélection du sous-ensemble de données
• SQLite
• Filtrage et tri des données
• Manipulation de chaînes

Data Science with R

Cet cours commence par vous initier à la pratique de la science des données et vous familiariser avec les fondamentaux du langage de programmation R. Vous comprendrez comment la science des données peut être appliquée pour extraire des informations précieuses à partir de données brutes.

Une fois que vous avez une base solide, le cours se penche sur le processus de transformation et de nettoyage des données. Vous apprendrez des techniques pour gérer des données désordonnées et non structurées. De plus, vous découvrirez comment créer des descriptions statistiques, qui vous permettent de résumer et d'obtenir efficacement des informations à partir de vos données.

Vous apprendrez à créer des modèles capables de découvrir des relations au sein de vos données et de faire des prédictions basées sur ces relations. Cet ensemble de compétences est particulièrement précieux lorsque vous tentez de découvrir des schémas cachés ou de prévoir des résultats futurs.

Comme vous le savez déjà, les algorithmes d'apprentissage automatique jouent un rôle essentiel dans la science des données. Et ce cours fournit une introduction à ces algorithmes ML. Vous découvrirez comment appliquer des techniques d'apprentissage automatique à l'aide de R, ce qui vous permet de faire des prédictions et de tirer des conclusions à partir de vos données.

La compréhension de ces algorithmes vous permet de résoudre des problèmes complexes et de découvrir des modèles précieux dans vos ensembles de données.

Enfin, le cours couvre le déploiement des modèles R en production. Vous apprendrez à empaqueter votre code, à créer des applications interactives et à partager vos idées avec d'autres.

Ces connaissances pratiques vous permettent de combler le fossé entre l'analyse des données et la mise en œuvre dans le monde réel. Que vous soyez un débutant ou un professionnel expérimenté des données, ce cours vous permet d'acquérir les connaissances et les techniques nécessaires pour exceller dans le domaine de la science des données.

Qu'est-ce que tu vas apprendre?

• Création de modèles statistiques et de visualisations de données
• Maniabilité Big Data
• Langue R
• Algorithmes ML

Conclusion

La science des données est un domaine pratique, et une expérience pratique est nécessaire pour la maîtrise. Cependant, accéder et travailler avec des ensembles de données du monde réel peut être difficile. Recherchez des ensembles de données open source disponibles en ligne ou via des plateformes comme Kaggle.

Participez à des concours en ligne, contribuez à des projets open source ou créez vos projets à l'aide de données accessibles au public. Construire un portefeuille de projets de science des données fournira non seulement une expérience précieuse, mais démontrera également vos compétences à des employeurs potentiels.

J'espère que vous avez trouvé cet article utile pour découvrir divers cours d'apprentissage de la science des données. Vous pourriez également être intéressé à en savoir plus sur les meilleurs livres de science des données pour apprendre de la théorie aux applications pratiques [Édition 2023].