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    • Statut : Gratuit
      Gratuit
      U

      University of London

      Principes Fondamentaux de la Science des Données : Regroupement de K-Means en Python

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Pandas (paquetage Python), Manipulation des données, NumPy, Programmation en Python, Visualisation de Données, Science des données, Probabilités et statistiques, Statistiques descriptives, Algorithmes d'apprentissage automatique, Matplotlib, Apprentissage non supervisé, Statistiques

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      716 avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Gratuit
      Gratuit
      S

      Stanford University

      Stanford Introduction à l'alimentation et à la santé

      Compétences que vous acquerrez: La cuisine, Santé publique et prévention des maladies, Nutrition clinique, Nutrition et régime alimentaire, Soins préventifs, Maladies chroniques, Santé comportementale, Alimentation et boissons

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Gratuit
      Gratuit
      U

      University of California, Davis

      Science des matériaux : 10 choses que tout ingénieur doit savoir

      Compétences que vous acquerrez: Électronique, Analyse technique, Ingénierie, Sciences physiques, Ingénierie électronique, Chimie, Semi-conducteurs, Procédés de fabrication, Analyse des défaillances, Ingénierie mécanique, Analyse structurelle, Gestion thermique

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

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • G

      Google

      Google Advanced Data Analytics

      Compétences que vous acquerrez: Exploratory Data Analysis, Data Storytelling, Statistical Hypothesis Testing, Data Ethics, Data Presentation, Data Visualization Software, Sampling (Statistics), Regression Analysis, Feature Engineering, Data Transformation, Descriptive Statistics, Data Visualization, Tableau Software, Data Manipulation, Statistical Analysis, Probability Distribution, Statistical Methods, Applied Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Data Analysis

      Préparer un diplôme

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      6,1 k avis

      Avancées · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • I

      IBM

      Technologies clés pour les entreprises

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, IA générative, Intelligence artificielle, Maîtrise des données, Big Data, Stockage dans le Cloud, Éthique des données, Cloud Computing, Science des données, Apprentissage automatique appliqué, Plates-formes d'informatique en nuage, Data mining, Infrastructure en nuage, Sécurité de l'informatique en nuage, Développement de l'informatique en nuage, Services en nuage, Architecture de l'informatique en nuage, Grand modèle de langage (LLM), Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Infrastructure as a Service (IaaS)

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Compétences en IA
      Compétences en IA
      I

      IBM

      Analyste de données d'IBM

      Compétences que vous acquerrez: Nettoyage des données, Pandas (paquetage Python), Manipulation des données, Réseautage professionnel, Analyse des Données, IA générative, SQL, Storytelling de données, Visualisation de Données, Logiciel de Visualisation de Données, Big Data, Formules Excel, Visualisation interactive des données, Analyse exploratoire des données (AED), Plotly, Tableau de bord, Data wrangling, Matplotlib, Jupyter, Analyse statistique

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Compétences en IA
      Compétences en IA
      I

      IBM

      IBM Data Engineering

      Compétences que vous acquerrez: IA générative, Réseautage professionnel, NoSQL, Entreposage de données, SQL, Flux d'air Apache, Pipelines de données, Apache Kafka, IBM Cognos Analytics, Apache Hadoop, MySQL, Conception de la base de données, Jupyter, Commandes Linux, Apache Spark, Bash (langage de script), Extrait, Gestion des bases de données, Web scraping, Magasin de données

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • D

      DeepLearning.AI

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Manipulation des données, Programmation en Python, NumPy, Modélisation mathématique, Probabilité, Mathématiques appliquées, Distribution de probabilité, Probabilités et statistiques, Statistiques bayésiennes, Jupyter, Échantillonnage (statistiques), Réduction de dimensionnalité, Inférence statistique, Algèbre linéaire, Tests d'hypothèses statistiques, Apprentissage automatique, Calculs, Analyse numérique, Statistiques descriptives

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      2,7 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • J

      Johns Hopkins University

      Science des données : Fondements à l'aide de R

      Compétences que vous acquerrez: Nettoyage des données, Analyse des Données, Manipulation des données, Visualisation de Données, Rmarkdown, Intégration de données, Big Data, La programmation en R, Ggplot2, Science des données, Partage des données, Tracé (graphique), Data wrangling, Contrôle des versions, Knitr, Git (Système de contrôle des versions), Programmation Statistique, Analyse exploratoire des données (AED), Rapports statistiques, Analyse statistique

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • J

      Johns Hopkins University

      La programmation en R

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Optimisation des performances, Débogage, La programmation en R, Outils de programmation informatique, Développement du programme, Programmation Statistique, Simulations, structures de données, Analyse statistique, Importation/exportation de données

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      22 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • I

      IBM

      Mise en réseau d'ordinateurs et Sécurité réseau

      Compétences que vous acquerrez: Matériel de réseaux, Cybersécurité, Routage de réseau, Prévention de la perte de données, Protocole de configuration dynamique de l'hôte (DHCP), Sécurité des points finaux, Sécurité réseau, Sécurité des systèmes d'information, Réseaux sans fil, Gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM), TCP/IP, Détection et prévention des intrusions, Mise en réseau générale, Planification et conception de réseaux, Réseaux locaux, Infrastructure réseau, Analyse du réseau, Détection des points finaux et réponse, Protocoles réseau, Pare-feu

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • I

      IBM

      Outils pour la Science des Données

      Compétences que vous acquerrez: Logiciel d'analyse des données, Environnement de développement, Big Data, La programmation en R, Outils de programmation informatique, Science des données, Cloud Computing, Langage de requête, Jupyter, Logiciel de Visualisation de Données, Autres langages de programmation, Interface de programmation d'application (API), Git (Système de contrôle des versions), Programmation Statistique, Apprentissage automatique, GitHub

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      30 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    1…789…701

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

    • Principes Fondamentaux de la Science des Données : Regroupement de K-Means en Python: University of London
    • Stanford Introduction à l'alimentation et à la santé: Stanford University
    • Science des matériaux : 10 choses que tout ingénieur doit savoir: University of California, Davis
    • Google Advanced Data Analytics: Google
    • Technologies clés pour les entreprises: IBM
    • Analyste de données d'IBM: IBM
    • IBM Data Engineering: IBM
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données: DeepLearning.AI
    • Science des données : Fondements à l'aide de R: Johns Hopkins University
    • La programmation en R: Johns Hopkins University

    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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