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    • D

      DeepLearning.AI

      Deep learning

      Compétences que vous acquerrez: Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Réseaux neuronaux artificiels, Traitement du langage naturel (NLP), Traitement des données, Débogage, Optimisation des performances, Intelligence artificielle, Programmation en Python, Vision par ordinateur, Deep learning, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Apprentissage automatique appliqué, Analyse d'images, Apprentissage supervisé, Algorithmes d'apprentissage automatique, Apprentissage automatique, Analyse, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Tensorflow, Grand modèle de langage (LLM)

      Préparer un diplôme

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      146 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • U

      University of California, Davis

      SQL pour la Science des Données

      Compétences que vous acquerrez: Nettoyage des données, Analyse des Données, Manipulation des données, Modélisation des données, SQL, Gouvernance des données, Conception de la base de données, Langage de requête, Bases de données relationnelles, Qualité des données

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      17 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Gratuit
      Gratuit
      Y

      Yale University

      La science du bien-être

      Compétences que vous acquerrez: Psychologie, Adaptabilité, Résilience, Développement personnel, La pleine conscience, Conscience de soi, Économie comportementale, Santé mentale, Productivité, Fixation des objectifs, Soutien au comportement positif, Compétences sociales

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      39 k avis

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • U

      University of Colorado Boulder

      Science de l'exercice

      Compétences que vous acquerrez: Anatomie, Biologie, Biochimie, Nutrition et régime alimentaire, Santé publique et prévention des maladies, Respiration, Pharmacologie, Soins préventifs, Maladies chroniques, Kinésiologie, Signes vitaux, Évaluation de la santé, Cardiologie

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      4,7 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • G

      Google

      Fondements de la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Réseautage professionnel, Storytelling de données, Prise de décision fondée sur les données, Gestion des données, Business, Analyse du flux de travail de l'entreprise, Présentation des données, Éthique des données, Communication avec les parties prenantes, Science des données, Communication, Compétences analytiques, Conception du projet, Éthique des affaires

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      3,1 k avis

      Avancées · Cours · 1 à 3 mois

    • U

      University of California, Davis

      Sciences sociales computationnelles

      Compétences que vous acquerrez: Méthodes de recherche, Traitement du langage naturel (NLP), Collecte de données, Économie, Intelligence artificielle, Big Data, Éthique des données, Science des données, Systèmes agentiques, Bases de données, Data wrangling, Pensée systémique, Simulations, Théorie des graphes, Analyse du réseau, Web scraping, Apprentissage automatique, Pensée informatique, Recherche, Sciences sociales

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      1,1 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • I

      IBM

      Fondamentaux de la science des données avec Python et SQL

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Pandas (paquetage Python), Logiciel d'analyse des données, SQL, Logiciel de Visualisation de Données, Programmation en Python, Distribution de probabilité, Visualisation de Données, Automatisation, Outils de programmation informatique, Tableau de bord, Bases de données relationnelles, Bases de données, Jupyter, Procédure stockée, Web scraping, Statistiques, Tests d'hypothèses statistiques, Analyse statistique, Statistiques descriptives

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      71 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • C

      Columbia University

      Premiers principes de la vision par ordinateur

      Compétences que vous acquerrez: modélisation 3D, Réseaux neuronaux artificiels, Modélisation mathématique, Analyse d'images, Deep learning, Vision par ordinateur, Ingénierie de l'automatisation, Estimation, Photographie, Infographie, Algorithmes, Théorie des couleurs, Algorithmes d'apprentissage automatique, Réduction de dimensionnalité, Imagerie médicale, Apprentissage non supervisé, Réalité virtuelle, Théorie des graphes, Composants électroniques, Visualisation (infographie)

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      212 avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Nouvelles compétences en matière d’IA
      Nouvelles compétences en matière d’IA
      G

      Google

      Analyse de données Google

      Compétences que vous acquerrez: Nettoyage des données, Analyse des Données, Storytelling de données, Validation des données, Logiciel de Visualisation de Données, Rmarkdown, Visualisation de Données, Logiciel Tableau, Maîtrise des données, Compétences en matière d'entretien, La programmation en R, Ggplot2, Présentations, Communication avec les parties prenantes, Éthique des données, Présentation des données, Visualisation interactive des données, Échantillonnage (statistiques), Tableau de bord, Logiciel de Feuille de Calcul

      Préparer un diplôme

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      167 k avis

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Gratuit
      Gratuit
      T

      The University of Tokyo

      Infographie interactive

      Compétences que vous acquerrez: Interaction Homme-Machine, Interface utilisateur (UI), Conception technique, Techniques d'infographie, Concevoir, Infographie, Simulations, Conception interactive, Animation et conception de jeux, Algorithmes, Visualisation (infographie)

      4,1
      évaluation, 4,1 sur 5 étoiles
      ·
      305 avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • U

      University of California San Diego

      La pensée mathématique en informatique

      Compétences que vous acquerrez: Programmation en Python, Développement du programme, Raisonnement logique, Raisonnement déductif, Programmation informatique, Algorithmes, Science Informatique Théorique, Informatique, Pensée informatique, Logique computationnelle

      4,4
      évaluation, 4,4 sur 5 étoiles
      ·
      2,3 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Gratuit
      Gratuit
      N

      Nanyang Technological University, Singapore

      Introduction to Forensic Science

      Compétences que vous acquerrez: Criminal Investigation and Forensics, Scientific Methods, Chemistry, Investigation, Biochemistry, Pharmacology, Laboratory Testing, Pathology, Microbiology

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      2,6 k avis

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    1…567…701

    En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur computer science .

    • Deep learning: DeepLearning.AI
    • SQL pour la Science des Données: University of California, Davis
    • La science du bien-être: Yale University
    • Science de l'exercice: University of Colorado Boulder
    • Fondements de la science des données: Google
    • Sciences sociales computationnelles: University of California, Davis
    • Fondamentaux de la science des données avec Python et SQL: IBM
    • Premiers principes de la vision par ordinateur: Columbia University
    • Analyse de données Google: Google
    • Infographie interactive: The University of Tokyo

    Questions fréquentes sur Computer Science

    Avant de commencer à apprendre l'informatique, vous devez acquérir une compréhension fondamentale du fonctionnement des ordinateurs, de la création de logiciels et de la manière dont les réseaux peuvent transmettre des données et des informations. Une expérience professionnelle dans le développement de logiciels, la gestion de projets et l'ingénierie logicielle serait utile, de même que l'apprentissage de langages de programmation tels que Java, SQL, Python et JavaScript. Ils ne sont toutefois pas nécessaires pour commencer à apprendre l'informatique. La possibilité d'apprendre de nouveaux domaines autour des ordinateurs peut vous aider à rassembler les connaissances nécessaires à l'apprentissage de l'informatique. ‎

    Les personnes les plus aptes à travailler dans le domaine de l'informatique sont souvent des diplômés en informatique qui ont commencé leur carrière dans le développement de logiciels, l'infrastructure de réseau ou le travail sur les réseaux locaux et les réseaux étendus (LAN/WAN). Le domaine de l'informatique couvre un large éventail d'emplois pour les personnes analytiques qui ont la capacité de coder, de penser en cours de processus et de gérer des projets à l'aide d'outils logiciels. Les personnes qui réussissent dans ce domaine sont souvent celles qui se tiennent au courant des pratiques de travail modernes. ‎

    Les algorithmes, les systèmes d'exploitation, la complexité informatique, la conception des ordinateurs, la théorie de l'information, les langages de programmation, les systèmes et l'architecture, le développement et les tests de logiciels, les applications web et les bases de données sont quelques-uns des sujets les plus récents qui intéressent les personnes qui apprennent l'informatique. En apprendre davantage sur l'un de ces sujets peut vous permettre d'acquérir une nouvelle compréhension des principes de l'informatique. ‎

    Les entreprises qui recrutent des personnes ayant une formation en informatique peuvent être à peu près n'importe lesquelles aujourd'hui. La technologie s'est implantée dans tant de secteurs que l'acquisition de connaissances en informatique peut vous permettre d'accéder rapidement à une nouvelle carrière dans le domaine technologique. Les entreprises recherchent des ingénieurs en logiciel, des administrateurs de base de données et des architectes de réseau hautement qualifiés pour répondre à leurs besoins en matière d'informatique. En orientant votre carrière dans cette direction, vous augmentez vos chances d'aider ces entreprises à se développer dans le cadre de leurs transformations numériques. ‎

    Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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