Ce cours fournit une introduction générale au domaine de la science des données. Il a été conçu pour les scientifiques de données en herbe, les experts de contenu qui travaillent avec des scientifiques de données, ou toute personne intéressée à apprendre ce qu'est la science des données et à quoi elle sert. Les sujets abordés chaque semaine comprennent une vue d'ensemble des compétences nécessaires pour devenir un scientifique des données, le processus et les pièges impliqués dans la science des données, et la pratique de la science des données dans le monde professionnel et académique. Ce cours fait partie du Master of Science in Data Science de CU Boulder et a été conçu en collaboration à la fois par des universitaires et des professionnels de l'industrie pour fournir aux apprenants une perspective d'initié sur cette discipline passionnante, en évolution et de plus en plus vitale. La science des données en tant que domaine peut être suivie pour obtenir des crédits académiques dans le cadre du Master of Science in Data Science (MS-DS) de CU Boulder offert sur la plate-forme Coursera. Le MS-DS est un diplôme interdisciplinaire qui réunit des professeurs des départements de mathématiques appliquées, d'informatique, de sciences de l'information et d'autres départements du CU Boulder. Avec des admissions basées sur la performance et aucun processus de candidature, le MS-DS est idéal pour les personnes ayant un large éventail d'études de premier cycle et / ou d'expérience professionnelle en informatique, en sciences de l'information, en mathématiques et en statistiques. Pour en savoir plus sur le programme MS-DS, consultez le site https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.
La science des données en tant que domaine
Ce cours fait partie de Spécialisation Compétences essentielles pour la science des données
Instructeur : Jane Wall
5 703 déjà inscrits
Inclus avec 
(35 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
En suivant ce cours, vous serez en mesure d'expliquer ce qu'est la science des données et d'identifier les principales disciplines impliquées
Vous serez en mesure d'utiliser les étapes du processus de la science des données pour créer une analyse de données reproductible et identifier les biais personnels
Vous serez en mesure d'identifier les applications intéressantes de la science des données, de trouver des emplois dans ce domaine et de commencer à développer un réseau professionnel
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Mathématiques appliquées
- Catégorie : Informatique
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Sciences de l'information
Détails à connaître
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Il y a 4 modules dans ce cours
Cette semaine, nous allons parler du passé, du présent et de l'avenir de la science des données. Le développement de la science des données a été alimenté par la croissance de l'internet, des médias sociaux et des achats en ligne, ainsi que par l'augmentation rapide des capacités de stockage des données. Vous regarderez plusieurs courtes vidéos et participerez à des discussions sur l'avenir de la science des données.
Inclus
4 vidéos3 lectures2 sujets de discussion
Cette semaine, vous regarderez des vidéos et lirez des articles sur certaines applications de la science des données dans l'industrie et le monde universitaire. Vous entendrez des scientifiques des données dans différents domaines pour savoir comment ils utilisent la science des données.
Inclus
8 vidéos7 lectures1 évaluation par les pairs3 sujets de discussion
Cette semaine, vous découvrirez l'importance de la reproductibilité et les moyens d'y parvenir, les étapes d'un processus d'analyse des données et les pièges possibles de la science des données. Vous assisterez à des démonstrations des différentes étapes du processus de la science des données et testerez ces processus par vous-même sur un ensemble de données différent.
Inclus
11 vidéos9 lectures1 quiz1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
Cette semaine, vous découvrirez des moyens importants de communiquer vos résultats. Nous discuterons des choses importantes à savoir sur les présentations et les rapports. Vous découvrirez également l'importance du travail en réseau et vous pourrez l'expérimenter.
Inclus
2 vidéos1 lecture1 évaluation par les pairs3 sujets de discussion
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of Colorado Boulder
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Préparer un diplôme
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
35 avis
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Révisé le 2 juin 2021
A great introduction to Data Science, with plenty of practical assignments that are flexible enough to explore our own questions of interest.
Révisé le 13 juin 2021
Exercises and lectures were hands-on and informative. I enjoyed the practical advice on data science as a profession.
Révisé le 25 juin 2021
Very practical overview of the field. Does require knowledge of R to do 2 simple projects if you take it for credit.
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