10 meilleurs cours de science des données à suivre en 2023

Vous souhaitez plonger dans le monde passionnant de la science des données ? Ne cherchez pas plus loin ! Que vous soyez un débutant cherchant à explorer ce domaine dynamique ou un professionnel expérimenté cherchant à améliorer ses 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 nombres et de chiffres. Il s'agit d'une ressource précieuse qui peut être utilisée pour favoriser la réussite de l'entreprise.

La demande en Data Scientists ne va cesser d'augmenter car les entreprises continuent 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 en science des données afin d'obtenir une carrière passionnante et gratifiante.

SelonGlassdoor, le salaire de base moyen d'un scientifique des données aux États-Unis est de 1 03 973 dollars par an, les plus hauts salaires dépassant les 180 000 dollars par an.

De nombreuses ressources sont 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 nécessaires à une carrière réussie dans la science des données.

Les défis

Voici quelques défis communs 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 abrupte

La science des données englobe un large éventail de concepts et de techniques complexes, ce qui peut être accablant pour les débutants. Pour surmonter ce défi, il faut faire preuve de patience et adopter une approche systématique.

Commencez par les bases, comprenez bien les concepts clés et développez-les progressivement. Décomposez les sujets complexes en sujets plus petits et pratiquez régulièrement pour renforcer votre apprentissage.

Contexte mathématique

La science des données fait appel à divers concepts mathématiques tels que les statistiques, l'algèbre linéaire, le calcul et la théorie des probabilités. Pour les personnes qui n'ont pas de solides connaissances en mathématiques, cela peut représenter un défi important. Pour y remédier, consacrez du temps supplémentaire à la révision des concepts mathématiques nécessaires.

Recherchez des tutoriels en ligne, des manuels ou des ressources supplémentaires qui expliquent ces concepts dans le contexte de la science des données. En outre, entraînez-vous à appliquer ces concepts à des problèmes de données réelles.

Compétences en programmation

La maîtrise de langages de programmation tels que Python ou R est cruciale pour la science des données. Commencez par apprendre les bases du langage de programmation que vous avez choisi, notamment la syntaxe, les structures de données et le flux de contrôle. Utilisez les plateformes de codage en ligne, les tutoriels et les exercices de codage pour vous entraîner à écrire du code.

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

C'est parti !

Certificat professionnel IBM Data Science

Si vous souhaitez vraiment poursuivre une carrière dans la science des données ou l'apprentissage automatique, alors ce cours de certification 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 série de missions et de projets auxquels les étudiants peuvent participer, tels que le développement d'un modèle d'apprentissage automatique, l'examen des données des médias sociaux et le développement d'un tableau de bord de données.

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

En outre, 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 l'issue du programme, les apprenants peuvent obtenir jusqu'à 12 crédits universitaires.

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

Ce que vous apprendrez ?

• Les principes fondamentaux de la science des données, notamment l'analyse des données, la visualisation des données et l'analyse statistique.
• Comment utiliser les outils et les bibliothèques open-source, y compris PandasNumPy, 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 par le biais de laboratoires pratiques dans le cloud IBM en utilisant des ensembles de données et des outils du monde réel.

Certificat professionnel de Harvard en science des données

Il s'agit d'un cours de certification professionnelle proposée par l'Université de Harvard sur la plateforme edx.

Ce programme fera passer vos compétences en science des données au niveau supérieur en vous aidant à mettre en œuvre des algorithmes 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 acquerrez des compétences fondamentales en programmation R et apprenez des concepts statistiques tels que la probabilité, l'inférence et la modélisation.

Ce cours est plus qu'une simple collection de compétences techniques.

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

Vous vous familiariserez également avec des outils essentiels pour les scientifiques des données, 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 par le biais de l'analyse de données. Vous explorerez des sujets tels que les tendances en matière de santé et d'économie dans le monde, les taux de criminalité aux États-Unis, et bien d'autres encore.

Compétences acquises

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

Python pour la science des données et le ML

C'est l'un des cours les plus populaires sur la plateforme Udemy. Des centaines d'étudiants du monde entier se sont inscrits à ce cours et l'ont trouvé comme 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 en utilisant des bibliothèques comme Matplotlib, seaborn et Plotly. Vous apprendrez à créer des visualisations étonnantes qui donneront vie à vos données et faciliteront leur compréhension et leur analyse.

Mais les choses sérieuses commencent lorsque vous plongez dans l'apprentissage automatique avec SciKit Learn. Vous découvrirez un large éventail d'algorithmes d'apprentissage automatique tels que les forêts aléatoires, les arbres de décision et bien d'autres encore.

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 carnets de code détaillés sont fournis pour chaque conférence, ce qui permet aux apprenants de pratiquer et d'appliquer ce qu'ils ont appris.

Ce que vous apprendrez ?

• Le grattage de sites Web
• Connecter Python à SQL
• Apprentissage automatique
• Arbres de décision
• Traitement du langage naturel (PNL)

Alors, qu'attendez-vous ? Inscrivez-vous à ce cours dès aujourd'hui et faites votre premier pas vers une carrière passionnante dans la science des données.

Spécialisation en science des données

Ce cours de spécialisation en science des données est proposé par l'Université Johns Hopkins. Il y a un total de 10 cours dans cette spécialisation. Il est conçu pour équiper les apprenants des concepts et outils essentiels requis pour l'ensemble du pipeline de la science des données.

L'un des points forts de cette spécialisation est le projet Capstone, qui vous donnera l'occasion d'appliquer ce que vous avez appris en construisant un produit de données à partir de données réelles. Cette expérience pratique vous permet de démontrer votre maîtrise du matériel et de créer un portefeuille 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 des analyses de régression et utiliser des modèles de régression pour mieux comprendre vos données, ce qui vous aidera à devenir un véritable scientifique des données.

Ce que vous apprendrez ?

• Apprentissage automatique
• Analyse de régression
• Github
• Programmation R
• Analyse des clusters
• Expression régulière (REGEX)

Science des données avec R et Python

Ce cours est proposé par Oak Academy sur la plateforme Udemy. Le contenu du cours peut être 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 traiter efficacement de grands ensembles de données, à manipuler des données et à 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 pourrez améliorer votre compréhension de Python et de ses bibliothèques, notamment NumPy, Pandas et Matplotlib, grâce à divers exercices.

Lisez aussi : Livres et cours pour apprendre NumPy

À la fin du cours, vous pouvez vous attendre à obtenir les résultats suivants :

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

Certificat professionnel Google Data Analytics

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

Cette série de certificats se compose de 8 cours qui fournissent aux apprenants des compétences en demande nécessaires pour des postes de niveau débutant dans l'analyse de données, quelle que soit l'expérience antérieure.

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

Vous pouvez suivre l'intégralité du cours de certification en moins de six mois, à raison de moins de 10 heures par semaine, ce qui n'est pas mal, non ?

À l'issue de la formation, vous serez prêt à occuper différents postes, notamment ceux d'analyste de données junior ou associé, d'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 dans le monde réel. Ces évaluations sont importantes pour développer les compétences essentielles à la réussite professionnelle.

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

Compétences que vous allez acquérir

• Visualisation des données (DataViz)
• Résolution de problèmes
• Tableur
• Langage de requête structuré (SQL)
• Collecte de données

Programme de nanodiplômation en science des données

Le 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 préférable de remplir les conditions préalables suivantes :

Python : La maîtrise de la programmation Python est nécessaire, y compris la capacité d'écrire des fonctions, de construire des applications de base et de se familiariser avec les bibliothèques courantes telles que NumPy et Pandas.

En outre, 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'utilisation du Terminal et de GitHub est également un atout.

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

Traitement et visualisation des données : Les étudiants doivent avoir de l'expérience dans l'accès à différents types de sources de données telles que les bases de données, les fichiers CSV et les fichiers JSON. Il est important de maîtriser le nettoyage et la transformation des données à l'aide de bibliothèques telles que pandas et Scikit-learn.

La connaissance des techniques de visualisation des données à l'aide d'outils tels que Matplotlib est également précieuse. En outre, les étudiants doivent être familiarisés avec les méthodes de visualisation de l'analyse exploratoire et explicative des données.

Le temps estimé pour compléter le programme est de quatre mois, pendant lesquels les apprenants s'engageront dans des projets pratiques développés par des experts de l'industrie. Grâce à ces projets, les participants auront l'occasion de travailler sur des pipelines de données réels, de concevoir des expériences, de construire des systèmes de recommandation et de déployer des solutions dans le nuage.

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

Tableau 2022 de A à Z

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

En commençant par les bases, vous apprendrez à naviguer dans le logiciel Tableau, à le connecter à des fichiers de données et à exporter des feuilles de travail. Vous étudierez l'extraction de données et l'analyse de séries temporelles pour découvrir des tendances et créer des prédictions précises.

A l'issue de ce cours, vous aurez acquis les compétences d'un utilisateur de Tableau et d'un data scientist. Vous serez en mesure d'extraire des informations des données, d'analyser des questions complexes et de visualiser vos résultats avec facilité.

Que vous travailliez avec des données scientifiques ou que vous cherchiez à améliorer les bénéfices de votre entreprise en prévoyant les tendances, ce cours vous permettra de collecter, d'examiner et de présenter des données de manière efficace.

Rejoignez ce cours dès maintenant et faites évoluer vos compétences Tableau vers de nouveaux sommets !

ce que vous apprendrez ?

• Créez des graphiques, des cartes, des diagrammes de dispersion, des arborescences et des tableaux de bord interactifs.
• Travailler avec le mélange de données dans Tableau
• Attribuer des rôles géographiques aux éléments de données
• travailler avec des données de séries temporelles

SQL pour la science des données

Ce 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 bases aux concepts plus avancés qui vous aident à développer les compétences nécessaires pour extraire des informations précieuses des données.

Au début, vous apprendrez les principes fondamentaux du langage SQL, y compris comment écrire des requêtes pour extraire des données de tables. Le cours vous introduit progressivement à des requêtes plus complexes et vous enseigne des techniques pour filtrer et affiner vos résultats. Vous travaillerez avec différents types de données, comme les chaînes de caractères et les nombres, et vous acquerrez une expérience pratique de la manipulation des 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. Des sujets avancés tels que les instructions de cas, la gouvernance des données et le profilage sont également couverts, ce qui vous donne une compréhension claire de SQL pour les besoins de la science des données.

Le cours comprend également des exercices 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 serez également en mesure d'utiliser efficacement le langage SQL pour une analyse ciblée en interprétant la structure, la signification et les relations au sein des données.

Aucun prérequis spécifique ou logiciel n'est nécessaire pour ce cours. Toutefois, le fait de disposer d'un éditeur de texte simple sera utile pour le projet final.

Ce que vous apprendrez ?

• Sélection de sous-ensembles de données
• SQLite
• Filtrage et tri des données
• Manipulation de chaînes de caractères

Science des données avec R

Ce cours commence par vous présenter la pratique de la science des données et vous familiariser avec les principes 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. Vous comprendrez comment la science des données peut être appliquée pour extraire des informations précieuses à partir de données brutes.

Une fois que vous aurez acquis une base solide, le cours se penchera sur le processus de transformation et de nettoyage des données. Vous apprendrez des techniques pour traiter les données désordonnées et non structurées. En outre, vous découvrirez comment créer des statistiques descriptives, qui vous permettent de résumer et d'obtenir des informations à partir de vos données de manière efficace.

Vous apprendrez à construire des modèles qui peuvent découvrir des relations dans vos données et faire des prédictions basées sur ces relations. Cet ensemble de compétences est particulièrement précieux lorsque vous tentez de découvrir des modèles 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. Ce cours propose une introduction à ces algorithmes d'apprentissage automatique. Vous découvrirez comment appliquer les techniques d'apprentissage automatique à l'aide de R, ce qui vous permettra 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 de modèles R en production. Vous apprendrez à empaqueter votre code, à créer des applications interactives et à partager vos connaissances 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, ce cours vous permet d'acquérir les connaissances et les techniques nécessaires pour exceller dans le domaine de la science des données.

Ce que vous apprendrez ?

• Créer des modèles statistiques et des visualisations de données
• Manipuler les Big Data
• Le langage R
• Algorithmes ML

Conclusion

La science des données est un domaine pratique, et une expérience concrète est nécessaire pour la maîtriser. Cependant, il peut être difficile d'accéder à des ensembles de données réels et de travailler avec eux. Recherchez des ensembles de données libres disponibles en ligne ou sur des plateformes telles que Kaggle.

Participez à des concours en ligne, contribuez à des projets open-source ou créez vos projets en utilisant des données accessibles au public. La constitution d'un portefeuille de projets de science des données vous permettra non seulement d'acquérir une expérience précieuse, mais aussi de démontrer vos compétences à des employeurs potentiels.

J'espère que cet article vous a été utile pour découvrir les différents cours permettant d'apprendre la science des données. Vous pourriez également être intéressé par les meilleurs livres sur la science des données pour apprendre de la théorie aux applications pratiques [édition 2023].