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Science des données IBM Certificat Professionnel

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Science des données IBM Certificat Professionnel

Préparez-vous à une carrière de scientifique des données. Développez des compétences prêtes à l'emploi - et des compétences incontournables en IA - pour une carrière en demande. Obtenez un titre de compétences auprès d'IBM. Aucune expérience préalable n'est requise.

IBM Skills Network Team
Dr. Pooja
Abhishek Gagneja

Instructeurs : IBM Skills Network Team

650 454 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.6

(75,900 avis)

niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
Planning flexible
4 mois, 10 heures par semaine
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Maîtriser les compétences et les connaissances pratiques les plus récentes que les data scientists utilisent dans leurs rôles quotidiens

  • Apprendre les outils, langages et bibliothèques utilisés par les data scientists professionnels, notamment Python et SQL

  • Importer et nettoyer des ensembles de données, analyser et visualiser les données, et construire des modèles et des pipelines d'apprentissage automatique

  • Appliquez vos nouvelles compétences à des projets concrets et constituez un portefeuille de projets de données qui mettront en valeur vos compétences auprès des employeurs

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : IA générative
  • Catégorie : Science des données

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !

juin 2024

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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  • Recevez une formation professionnelle par IBM
  • Démontrez vos compétences techniques
  • Obtenez un certificat reconnu par les employeurs auprès de IBM
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138 000 $US+
salaire médian aux États-Unis pour Science des données
¹
69 000+
postes vacants aux États-Unis en Science des données
¹

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  • Formation au savoir-être
  • Reprenez l'examen

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  • Préparation à l'entretien

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Certificat professionnel - 12 séries de cours

Qu'est-ce que la science des données ?

COURS 111 heures4.7 (73,101 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Définir la science des données et son importance dans le monde actuel axé sur les données.

  • Décrivez les différentes voies qui peuvent mener à une carrière dans la science des données.

  • Résumez les conseils donnés par des professionnels chevronnés de la science des données aux scientifiques qui débutent.

  • Expliquez pourquoi la science des données est considérée comme l'emploi le plus demandé au 21e siècle.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Sélection du modèle
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Modélisation prédictive

Outils pour la Science des Données

COURS 218 heures4.5 (29,196 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Décrivez la boîte à outils du scientifique des données, qui comprend : Les bibliothèques et les paquets, les ensembles de données, les modèles d'apprentissage automatique et les outils Big Data.

  • Utiliser des langages couramment utilisés par les data scientists tels que Python, R et SQL.

  • Démontrer une connaissance pratique d'outils tels que Jupyter notebooks et RStudio et utiliser leurs différentes fonctionnalités.

  • Créer et gérer le code source pour la science des données en utilisant les dépôts Git et GitHub.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Science des données
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Github
Catégorie : Rstudio
Catégorie : Carnets Jupyter

Méthodologie de la science des données

COURS 36 heures4.6 (20,435 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Décrivez ce qu'est une méthodologie de science des données et pourquoi les scientifiques des données ont besoin d'une méthodologie.

  • Appliquer les six étapes de la méthodologie CRISP-DM (Cross-Industry Process for Data Mining) pour analyser une étude de cas.

  • Évaluer le modèle analytique approprié parmi les modèles prédictifs, descriptifs et de classification utilisés pour analyser une étude de cas.

  • Déterminez les sources de données appropriées pour votre méthodologie d'analyse de la science des données.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Science des données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Numpy
Catégorie : Pandas

Python pour la science des données, l'IA et le développement

COURS 425 heures4.6 (38,797 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Apprenez Python - le langage de programmation le plus populaire pour la science des données et le développement de logiciels.

  • Appliquer la logique de programmation Python Variables, structures de données, branchements, boucles, fonctions, objets et classes.

  • Démontrer des compétences dans l'utilisation de bibliothèques Python telles que Pandas et Numpy, et dans le développement de code à l'aide des carnets Jupyter.

  • Accédez aux données et scrapez-les sur le web à l'aide d'API et de bibliothèques Python telles que Beautiful Soup.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Tableaux de bord et graphiques
Catégorie : tiret
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Matplotlib

Projet Python pour la science des données

COURS 58 heures4.5 (4,344 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Jouez le rôle d'un Data Scientist / Data Analyst travaillant sur un projet réel.

  • Démontrez vos compétences en Python - le langage de prédilection pour la science et l'analyse des données.

  • Appliquer les principes fondamentaux de Python, les structures de données Python et travailler avec des données en Python.

  • Construire un tableau de bord en utilisant Python et des bibliothèques comme Pandas, Beautiful Soup et Plotly en utilisant un notebook Jupyter.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Github
Catégorie : Jupyter Notebook
Catégorie : Regroupement K-Means
Catégorie : Méthodologie
Catégorie : Méthodologie de la science des données

Bases de données et SQL pour la science des données avec Python

COURS 620 heures4.7 (20,672 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Analyser les données d'une base de données en utilisant SQL et Python.

  • Créer une base de données relationnelle et travailler avec plusieurs tables à l'aide de commandes DDL.

  • Construire des requêtes SQL de niveau basique à intermédiaire en utilisant des commandes DML.

  • Composez des requêtes plus puissantes avec des techniques SQL avancées telles que les vues, les transactions, les procédures stockées et les jointures.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Bases de données en nuage
Catégorie : Système de gestion de base de données relationnelle (SGBDR)
Catégorie : SQL
Catégorie : Carnets Jupyter

Analyse des Données avec Python

COURS 715 heures4.7 (18,518 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Développez du code Python pour nettoyer et préparer les données pour l'analyse - y compris le traitement des valeurs manquantes, le formatage, la normalisation et le regroupement des données

  • Effectuer des analyses exploratoires de données et appliquer des techniques analytiques à des ensembles de données réelles en utilisant des bibliothèques telles que Pandas, Numpy et Scipy

  • Manipuler les données à l'aide de cadres de données, résumer les données, comprendre la distribution des données, effectuer des corrélations et créer des pipelines de données

  • Construire et évaluer des modèles de régression à l'aide de la bibliothèque scikit-learn d'apprentissage automatique et les utiliser pour la prédiction et la prise de décision

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : régression
Catégorie : Regroupement hiérarchique
Catégorie : classification
Catégorie : SciPy et scikit-learn

Visualisation de Données avec Python

COURS 820 heures4.5 (11,842 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Mettre en œuvre des techniques de visualisation de données et des tracés à l'aide de bibliothèques Python, telles que Matplotlib, Seaborn et Folium, afin de raconter une histoire stimulante

  • Créer différents types de graphiques et de diagrammes, tels que des diagrammes linéaires, des diagrammes de surface, des histogrammes, des diagrammes à barres, des diagrammes circulaires, des diagrammes en boîte, des diagrammes de dispersion et des diagrammes à bulles

  • Créez des visualisations avancées telles que des graphiques en gaufre, des nuages de mots, des diagrammes de régression, des cartes avec marqueurs et des cartes choroplèthes

  • Générez des tableaux de bord interactifs contenant des diagrammes de dispersion, des diagrammes linéaires, des diagrammes à barres, des diagrammes à bulles, des diagrammes circulaires et des diagrammes en étoile à l'aide de la structure Dash et de la bibliothèque Plotly

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Science des données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Bases de données Quering
Catégorie : Génération de données
Catégorie : IA générative

Apprentissage automatique avec Python

COURS 913 heures4.7 (16,409 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Décrire les différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique et savoir quand les utiliser.

  • Comparer et opposer les méthodes de classification linéaire, y compris la prédiction multiclasse, les machines à vecteurs de support et la régression logistique.

  • Écrire du code Python qui met en œuvre diverses techniques de classification, notamment les K-Nearest neighbors (KNN), les arbres de décision et les arbres de régression.

  • Évaluer les résultats d'une régression linéaire simple, non linéaire et multiple sur un ensemble de données à l'aide de mesures d'évaluation.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Développement de carrière
Catégorie : Compétences en matière d'entretien
Catégorie : Préparation à l'emploi
Catégorie : Création d'un curriculum vitae

Capstone en science des données appliquée

COURS 1013 heures4.7 (7,171 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Démontrer sa maîtrise des techniques de science des données et d'apprentissage automatique à l'aide d'un ensemble de données réelles et préparer un rapport pour les parties prenantes.

  • Appliquez vos compétences à la collecte et au traitement des données, à l'analyse exploratoire des données, au développement de modèles de visualisation des données et à l'évaluation des modèles

  • Écrire du code Python pour créer des modèles d'apprentissage automatique, notamment des machines à vecteurs de support, des classificateurs d'arbres de décision et des voisins les plus proches

  • Évaluer les résultats des modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive, comparer leurs forces et leurs faiblesses et identifier le modèle optimal.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Science des données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Pandas
Catégorie : Carnets Jupyter

Ce que vous apprendrez

  • Exploitez les outils d'IA générative, tels que GPT 3.5, ChatCSV et tomat.ai, mis à la disposition des Data Scientists pour l'interrogation et la préparation des données

  • Examinez les scénarios du monde réel dans lesquels l'IA générative peut améliorer les flux de travail de la science des données

  • Mettre en pratique les compétences en IA générative dans des laboratoires et des projets pratiques en générant et en augmentant des ensembles de données pour des cas d'utilisation spécifiques

  • Appliquer des techniques d'IA générative dans le développement et l'affinement de modèles d'apprentissage automatique

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Science des données
Catégorie : Big Data
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Deep learning
Catégorie : Data mining

Ce que vous apprendrez

  • Décrivez le rôle d'un scientifique des données et quelques options de carrière ainsi que les perspectives d'avenir dans ce domaine.

  • Expliquer comment jeter les bases d'une recherche d'emploi, y compris la recherche d'offres d'emploi, la rédaction d'un curriculum vitae et la création d'un portfolio.

  • Résumez ce à quoi un candidat peut s'attendre au cours d'un cycle d'entretien d'embauche typique, les différents types d'entretiens et la manière de se préparer aux entretiens.

  • Expliquez comment mener un entretien efficace, y compris les techniques pour répondre aux questions et comment faire une présentation personnelle professionnelle.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Science des données
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : CRISP-DM
Catégorie : Méthodologie
Catégorie : Data mining

Instructeurs

IBM Skills Network Team
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58 Cours1 003 170 apprenants
Dr. Pooja
IBM
4 Cours307 038 apprenants
Abhishek Gagneja
IBM
5 Cours149 429 apprenants

Offert par

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Préparer un diplôme

Lorsque vous aurez terminé ce site Certificat Professionnel, vous pourrez peut-être faire reconnaître vos acquis si vous êtes admis et si vous vous inscrivez à l'un des programmes d'études en ligne suivants.¹

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

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Foire Aux Questions

¹Rapport de Lightcast™ sur les offres d'emploi, États-Unis, 01/07/2022-30/06/2023. ²Basé sur les réponses à une enquête effectuée auprès des diplômés du programme, États-Unis, 2021.