A propos de ce cours
Le problème
Le data scientist est l'une des professions les mieux adaptées pour prospérer au cours de ce siècle. Il est numérique, orienté vers la programmation et analytique. Il n'est donc pas surprenant que la demande de scientifiques des données ait augmenté sur le marché de l'emploi.
Cependant, l'offre est très limitée. Il est difficile d'acquérir les compétences nécessaires pour être embauché en tant que scientifique des données.
Et comment faire ?
Les universités ont mis du temps à créer des programmes spécialisés en science des données. (sans compter que ceux qui existent sont très coûteux et prennent beaucoup de temps).
La plupart des cours en ligne se concentrent sur un sujet spécifique et il est difficile de comprendre comment les compétences qu'ils enseignent s'intègrent dans l'ensemble.
La solution
La science des données est un domaine multidisciplinaire. Elle englobe un large éventail de sujets.
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Compréhension du domaine de la science des données et du type d'analyse effectuée
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Mathématiques
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Statistiques
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Python
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Appliquer des techniques statistiques avancées en Python
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Visualisation des données
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Apprentissage automatique
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Apprentissage profond
Chacun de ces thèmes s'appuie sur les précédents. Et vous risquez de vous perdre en chemin si vous n'acquérez pas ces compétences dans le bon ordre. Par exemple, il serait difficile d'appliquer les techniques d'apprentissage automatique sans comprendre les mathématiques sous-jacentes. Il peut également être difficile d'étudier l'analyse de régression en Python avant de savoir ce qu'est une régression.
C'est pourquoi, dans le but de créer la formation en science des données la plus efficace, la plus rapide et la plus structurée disponible en ligne, nous avons créé The Data Science Course 2023 (cours de science des données)..
Nous pensons qu'il s'agit du premier programme de formation qui résout le plus grand défi pour entrer dans le domaine de la science des données - avoir toutes les ressources nécessaires en un seul endroit.
De plus, notre objectif est d'enseigner des sujets qui s'enchaînent et se complètent harmonieusement. Le cours vous enseigne tout ce que vous devez savoir pour devenir un scientifique des données à une fraction du coût des programmes traditionnels (sans parler du temps que vous gagnerez).
Les compétences
1. Introduction aux données et à la science des données
Big data, business intelligence, business analytics, machine learning et intelligence artificielle. Nous savons que ces mots à la mode appartiennent au domaine de la science des données, mais que signifient-ils tous ?
Pourquoi l'apprendre ? En tant que candidat data scientist, vous devez comprendre les tenants et les aboutissants de chacun de ces domaines et reconnaître l'approche appropriée pour résoudre un problème. Cette "introduction aux données et à la science des données" vous donnera un aperçu complet de tous ces mots à la mode et de leur place dans le domaine de la science des données.
2. Mathématiques
L'apprentissage des outils est la première étape de la science des données. Il faut d'abord avoir une vue d'ensemble pour pouvoir ensuite examiner les différentes parties en détail.
Nous examinons en détail le calcul et l'algèbre linéaire, qui sont les sous-domaines sur lesquels repose la science des données.
Pourquoi l'apprendre ?
Le calcul et l'algèbre linéaire sont essentiels pour la programmation en science des données. Si vous voulez comprendre les algorithmes avancés d'apprentissage automatique, vous avez besoin de ces compétences dans votre arsenal.
3. Statistiques
Il faut penser comme un scientifique avant de devenir un scientifique. Les statistiques entraînent votre esprit à formuler des problèmes sous forme d'hypothèses et vous donnent des techniques pour tester ces hypothèses, à la manière d'un scientifique.
