Plongez dans l’univers captivant de la science des données
Êtes-vous prêt à explorer le monde fascinant de la science des données ? Ne cherchez plus ! Que vous soyez novice souhaitant découvrir ce domaine en pleine expansion ou professionnel chevronné désireux de perfectionner vos compétences, nous avons sélectionné pour vous les meilleures formations en ligne.
À notre époque, les données ne se limitent plus à un simple amas de chiffres. Elles constituent une ressource inestimable, capable de propulser le succès des entreprises.
La demande en experts de la science des données ne cesse de croître, à mesure que les entreprises accumulent des volumes considérables d’informations. Et soyons réalistes, qui ne voudrait pas évoluer dans un secteur ayant un impact aussi important sur de nombreux domaines ?
C’est le moment idéal pour acquérir des compétences en science des données et accéder à une carrière à la fois stimulante et gratifiante.
Selon Glassdoor, le salaire annuel moyen d’un expert en science des données aux États-Unis s’élève à 103 973 $, les professionnels les plus expérimentés pouvant percevoir plus de 180 000 $ par an.
De nombreuses ressources sont disponibles en ligne, et il peut être difficile de savoir par où commencer. C’est pourquoi il est essentiel de suivre une formation structurée et organisée, afin de maîtriser les compétences nécessaires à une carrière réussie dans la science des données.
Obstacles Fréquents et Solutions
Voici les défis couramment rencontrés lors de l’apprentissage de la science des données, ainsi que des stratégies pour les surmonter :
Une Pente d’Apprentissage Raide
La science des données englobe un large éventail de concepts et de techniques complexes, qui peuvent sembler intimidants pour les débutants. Pour surmonter cette difficulté, il faut de la patience et une approche méthodique.
Commencez par les bases, assurez-vous de bien comprendre les concepts clés, puis progressez progressivement. Décomposez les sujets complexes en éléments plus petits et entraînez-vous régulièrement pour consolider vos apprentissages.
Prérequis Mathématiques
La science des données fait appel à divers concepts mathématiques tels que les statistiques, l’algèbre linéaire, le calcul et la théorie des probabilités. Cela peut représenter un défi important pour ceux qui n’ont pas de solides bases en mathématiques. Pour y remédier, consacrez du temps à l’approfondissement des concepts mathématiques essentiels.
Consultez des tutoriels en ligne, des manuels ou d’autres ressources expliquant ces concepts dans le contexte de la science des données. De plus, exercez-vous à appliquer ces notions à des problèmes de données réels.
Compétences en Programmation
La maîtrise de langages de programmation comme Python ou R est fondamentale en science des données. Commencez simplement par apprendre les bases du langage de votre choix, notamment la syntaxe, les structures de données et le contrôle de flux. Utilisez des plateformes de codage en ligne, des tutoriels et des exercices pour vous entraîner à écrire du code.
Dans cet article, nous avons effectué un travail de recherche approfondi pour vous présenter une sélection des meilleures formations en science des données disponibles en ligne.
C’est parti !
Certificat Professionnel IBM en Science des Données
Si vous êtes résolument tourné vers une carrière en science des données ou en apprentissage automatique, ce programme de certification d’IBM pourrait être le choix idéal. Il est conçu pour vous aider à développer les compétences nécessaires pour exceller dans le domaine de la science des données.
Ce cursus de 10 cours propose une variété de missions et de projets, tels que le développement d’un modèle d’apprentissage automatique, l’analyse de données issues des médias sociaux et la conception d’un tableau de bord de données.
Ces exercices offrent aux apprenants l’occasion d’appliquer les compétences acquises à des problèmes concrets et de créer un portfolio de travaux à présenter à de potentiels employeurs.
De plus, les participants recevront un certificat professionnel de Coursera et un badge numérique d’IBM attestant de leur maîtrise des compétences acquises. Ce programme est recommandé par ACE®, ce qui signifie qu’à son terme, les apprenants peuvent obtenir jusqu’à 12 crédits universitaires.
Cette certification est un excellent moyen d’acquérir un avantage concurrentiel sur le marché du travail en tant que jeune expert en science des données, grâce à des compétences actualisées et immédiatement exploitables.
Que vas-tu apprendre ?
- Les fondements de la science des données, incluant l’analyse de données, la visualisation de données et l’analyse statistique.
- L’utilisation d’outils et de bibliothèques open source, comme Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn et ScipPy.
- La création de modèles prédictifs à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique.
- La manipulation de bases de données et l’utilisation de SQL pour interroger des données.
- L’application pratique des connaissances à travers des travaux de laboratoire dans le Cloud IBM, en utilisant des ensembles de données et des outils réels.
Certificat Professionnel Harvard en Science des Données
Il s’agit d’un programme de certification professionnelle proposé par l’Université de Harvard via la plateforme edX.
Ce programme fera progresser vos compétences en science des données en vous permettant d’implémenter des algorithmes d’apprentissage automatique et d’acquérir une compréhension approfondie des concepts fondamentaux grâce à des études de cas inspirantes basées sur des situations réelles.
Vous développerez des compétences essentielles en programmation R et apprendrez des concepts statistiques tels que les probabilités, l’inférence et la modélisation.
Cette formation va au-delà de la simple acquisition de compétences techniques.
Vous vous familiariserez avec des techniques telles que la visualisation et la manipulation de données à l’aide de ggplot2 et dplyr.
Vous découvrirez également les outils essentiels utilisés par les experts en science des données, tels que Unix/Linux, Git et RStudio.
Mais ce n’est pas tout.
Les études de cas du cours sont conçues pour vous inspirer et vous aider à apprendre en répondant à des questions spécifiques grâce à l’analyse de données. Vous explorerez des sujets tels que les tendances mondiales en matière de santé et d’économie, les taux de criminalité aux États-Unis, et bien d’autres.
Compétences que vous allez développer
- Algorithmes d’apprentissage automatique
- Git et GitHub
- Programmation R
- Concepts liés aux probabilités
Python pour la Science des Données et le ML
C’est l’une des formations les plus populaires sur la plateforme Udemy. Des milliers d’étudiants à travers le monde ont suivi ce cours, le considérant comme une ressource inestimable pour développer leurs compétences en science des données et en apprentissage automatique.
Ce cours aborde également les techniques avancées de visualisation de données à l’aide de bibliothèques telles que Matplotlib, Seaborn et Plotly. Vous apprendrez à créer des visualisations percutantes qui donnent vie à vos données et facilitent leur compréhension et leur analyse.
Mais le véritable intérêt de la formation réside dans l’exploration de l’apprentissage automatique avec SciKit Learn. Vous découvrirez un large éventail d’algorithmes d’apprentissage automatique, tels que les forêts aléatoires, les arbres de décision, et bien d’autres.
Ce cours propose un programme complet couvrant divers sujets liés à la science des données et à l’apprentissage automatique. Il comprend plus de 100 conférences vidéo en haute définition, offrant des explications et des démonstrations détaillées. Des blocs-notes de code détaillés sont fournis pour chaque cours, permettant aux apprenants de mettre en pratique et d’appliquer leurs apprentissages.
Que vas-tu apprendre ?
Alors qu’attendez-vous ? Inscrivez-vous à cette formation dès aujourd’hui et faites le premier pas vers une carrière stimulante dans la science des données.
Spécialisation en Science des Données
Cette spécialisation en science des données est proposée par l’Université Johns Hopkins. Elle se compose de 10 cours et vise à doter les apprenants des concepts et des outils essentiels pour maîtriser l’ensemble du processus de la science des données.
L’un des points forts de cette spécialisation est le projet Capstone, où vous aurez la possibilité d’appliquer vos connaissances en créant un produit de données basé sur des données réelles. Cette expérience pratique vous permet de mettre en valeur votre maîtrise du sujet et de créer un portfolio reflétant vos capacités.
Cette formation est conçue et dispensée par des professeurs expérimentés de l’Université Johns Hopkins. Vous bénéficierez d’un enseignement et d’un accompagnement de grande qualité tout au long du cursus.
Les devoirs du cours vous demanderont d’effectuer des analyses de régression et d’utiliser des modèles de régression pour mieux comprendre vos données, contribuant ainsi à votre développement en tant qu’expert en science des données.
Que vas-tu apprendre ?
- Apprentissage automatique
- Analyse de régression
- GithubGenericName
- Programmation R
- Analyse par grappes
- Expressions régulières (REGEX)
Science des Données avec R et Python
Ce cours est proposé par Oak Academy sur la plateforme Udemy. Son contenu peut être divisé en deux parties distinctes.
Partie 1 : R pour la science des données
Dans la première partie du cours, vous explorerez l’univers de la science des données en utilisant le langage R. Vous apprendrez à gérer efficacement de vastes ensembles de données, à les manipuler et à en extraire des informations pertinentes. Le cours vous présentera les outils essentiels de R couramment utilisés dans les projets de science des données.
Partie 2 : Python pour la science des données
La seconde partie du cours se concentre sur l’utilisation de Python pour l’analyse de données. Vous apprendrez à analyser des données, à créer des visualisations et à mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatique performants. Grâce à de nombreux exercices, vous approfondirez votre compréhension de Python et de ses bibliothèques, notamment NumPy, Pandas et Matplotlib.
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À l’issue de ce cours, vous atteindrez les objectifs suivants :
- Maîtrise de R et Python pour les tâches de science des données.
- Capacité à créer des visualisations de données informatives et esthétiques.
- Compréhension et application pratique d’algorithmes d’apprentissage automatique performants.
- Compétence dans l’utilisation de bibliothèques essentielles telles que NumPy, Pandas, Matplotlib et tidyverse.
Certificat Professionnel Google Data Analytics
Le certificat professionnel Google Data Analytics, disponible sur Coursera, est un programme de qualité conçu pour offrir une formation professionnelle dans le domaine de l’analyse de données.
Ce programme de certification se compose de 8 cours qui fournissent aux apprenants les compétences recherchées pour accéder à des postes de débutant en analyse de données, quelle que soit leur expérience préalable.
Tout au long de ce cursus, vous aurez l’occasion d’apprendre auprès d’employés de Google qui ont bâti leur carrière sur des bases solides en analyse de données. Le programme est structuré de manière à vous assurer l’acquisition des compétences et des connaissances nécessaires pour réussir dans ce domaine.
Vous pouvez suivre l’intégralité de cette certification en moins de six mois, en y consacrant moins de 10 heures par semaine. Intéressant, non ?
Une fois le programme terminé, vous serez préparé à divers postes, notamment analyste de données junior ou associé, administrateur de base de données, etc.
Le programme comprend plus de 180 heures d’enseignement et de nombreuses évaluations pratiques simulant des scénarios d’analyse de données réels. Ces évaluations sont essentielles pour développer les compétences indispensables à la réussite professionnelle.
Le contenu est hautement interactif et a été exclusivement élaboré par des employés expérimentés de Google, ayant travaillé pendant des décennies dans le domaine de l’analyse de données. Vous utiliserez différents supports d’apprentissage, tels que des vidéos, des évaluations et des ateliers pratiques, afin de vous familiariser avec les outils et les compétences analytiques nécessaires pour travailler avec des données.
Compétences que vous allez développer
- Visualisation des données (DataViz)
- Résolution de problèmes
- Tableur
- Langage de requête structuré (SQL)
- Collecte de données
Programme Nanodiplôme Data Scientist
Le programme Data Scientist Nanodegree proposé par Udacity est un programme avancé conçu pour fournir aux étudiants les compétences et les connaissances nécessaires pour exercer des fonctions d’expert en science des données.
Avant de commencer ce programme, il est préférable de répondre aux prérequis suivants :
Python : une maîtrise de la programmation Python est nécessaire, incluant la capacité d’écrire des fonctions, de créer des applications de base et une familiarité avec des bibliothèques courantes comme NumPy et Pandas.
De plus, les étudiants doivent avoir une expérience de la programmation SQL, incluant l’interrogation de bases de données et l’utilisation de jointures, d’agrégations et de sous-requêtes. Une aisance dans l’utilisation du Terminal et de GitHub est également un avantage.
Probabilités et statistiques : une solide compréhension des statistiques descriptives, comme le calcul des mesures de tendance centrale et de dispersion, est requise. Une connaissance des statistiques inférentielles, comme les distributions d’échantillonnage et les tests d’hypothèses, est également nécessaire.
Traitement et visualisation des données : les étudiants doivent avoir de l’expérience dans l’accès à divers types de sources de données, comme les bases de données, les fichiers CSV et les fichiers JSON. La maîtrise du nettoyage et des transformations de données à l’aide de bibliothèques telles que Pandas et Scikit-learn est essentielle.
La connaissance des techniques de visualisation de données à l’aide d’outils comme Matplotlib est également précieuse. De plus, les étudiants doivent être familiarisés avec les méthodes de visualisation d’analyse de données exploratoires et explicatives.
Le temps estimé pour terminer le programme est de quatre mois. Les participants prendront part à des projets pratiques développés par des experts du secteur. Grâce à ces projets, ils auront l’opportunité de travailler sur des pipelines de données réels, de concevoir des expériences, de créer des systèmes de recommandation et de déployer des solutions dans le cloud.
Ce programme Nanodegree est particulièrement adapté aux personnes ayant déjà une expérience en apprentissage automatique.
Tableau 2022 A-Z
Cette formation est conçue pour vous faire acquérir les compétences nécessaires pour devenir un utilisateur confirmé de Tableau.
En commençant par les bases, vous apprendrez à naviguer dans le logiciel Tableau, à le connecter à des fichiers de données et à exporter des feuilles de calcul. Vous étudierez l’extraction de données et l’analyse de séries chronologiques pour identifier des tendances et créer des prévisions précises.
À la fin de ce cours, vous posséderez les compétences d’un utilisateur Tableau compétent, doublé d’un expert en science des données. Vous serez en mesure d’extraire des informations à partir de données, d’analyser des questions complexes et de visualiser facilement vos résultats.
Que vous travailliez avec des données scientifiques ou que vous cherchiez à améliorer les bénéfices de votre entreprise grâce à la prévision de tendances, ce cours vous permettra de collecter, d’examiner et de présenter efficacement des données.
Rejoignez cette formation dès maintenant et propulsez vos compétences Tableau vers de nouveaux sommets !
Que vas-tu apprendre ?
- Créer des graphiques à barres, des cartes, des nuages de points, des arborescences et des tableaux de bord interactifs.
- Utiliser la fusion de données dans Tableau
- Attribuer des rôles géographiques aux éléments de données
- Travailler avec des données de séries chronologiques
SQL pour la Science des Données
Cette formation sur Coursera est un excellent point de départ pour toute personne intéressée par l’analyse de données à des fins de science des données. Aucune connaissance préalable de SQL n’est requise. Elle vous guidera depuis les concepts de base jusqu’aux notions plus avancées, vous permettant ainsi de développer les compétences nécessaires pour extraire des informations précieuses à partir des données.
Au début, vous apprendrez les bases de SQL, notamment comment écrire des requêtes pour récupérer des données à partir de tables. Le cours vous présentera progressivement des requêtes plus complexes et vous enseignera des techniques pour filtrer et affiner vos résultats. Vous travaillerez avec différents types de données, comme des chaînes de caractères et des nombres, et acquerrez une expérience pratique dans la manipulation de données en créant de nouvelles tables et en transférant des données entre elles.
Tout au long du cours, vous vous familiariserez avec les opérateurs SQL courants et découvrirez comment combiner des données provenant de différentes sources. Des sujets avancés tels que les instructions « case », la gouvernance des données et le profilage sont également abordés, vous offrant ainsi une compréhension claire de SQL dans le contexte de la science des données.
Le cours comprend également des missions de programmation dans des contextes réels. Ces missions vous permettent de mettre en pratique vos compétences et d’analyser des ensembles de données concrets. Vous apprendrez également à utiliser efficacement SQL pour une analyse ciblée, en interprétant la structure, la signification et les relations au sein des données.
Aucun prérequis ni configuration logicielle spécifique n’est nécessaire pour ce cours, même si un simple éditeur de texte sera utile pour le projet final.
Que vas-tu apprendre ?
- Sélection d’un sous-ensemble de données
- SQLiteName
- Filtrage et tri des données
- Manipulation de chaînes de caractères
Science des Données avec R
Ce cours commence par vous présenter la pratique de la science des données et vous familiariser avec les fondements du langage de programmation R. Vous comprendrez comment la science des données peut être utilisée pour extraire des informations précieuses à partir de données brutes.
Une fois que vous aurez acquis de solides bases, le cours abordera le processus de transformation et de nettoyage des données. Vous apprendrez des techniques pour gérer des données désordonnées et non structurées. De plus, vous découvrirez comment créer des statistiques descriptives, qui vous permettront de résumer et d’obtenir efficacement des informations à partir de vos données.
Vous apprendrez à créer des modèles capables de découvrir des relations au sein de vos données et de faire des prédictions basées sur ces relations. Cet ensemble de compétences est particulièrement précieux lorsque vous tentez de révéler des schémas cachés ou de prévoir des résultats futurs.
Comme vous le savez déjà, les algorithmes d’apprentissage automatique jouent un rôle essentiel dans la science des données. Et ce cours propose une introduction à ces algorithmes de ML. Vous découvrirez comment appliquer des techniques d’apprentissage automatique à l’aide de R, ce qui vous permettra de faire des prédictions et de tirer des conclusions à partir de vos données.
La compréhension de ces algorithmes vous permettra de résoudre des problèmes complexes et de découvrir des schémas précieux dans vos ensembles de données.
Enfin, le cours aborde le déploiement des modèles R en production. Vous apprendrez à organiser votre code, à créer des applications interactives et à partager vos idées avec d’autres.
Ces connaissances pratiques vous permettront de combler le fossé entre l’analyse de données et la mise en œuvre dans le monde réel. Que vous soyez novice ou un professionnel expérimenté des données, cette formation vous permettra d’acquérir les connaissances et les techniques nécessaires pour exceller dans le domaine de la science des données.
Que vas-tu apprendre ?
- Création de modèles statistiques et de visualisations de données
- Gestion du Big Data
- Langage R
- Algorithmes de ML
Conclusion
La science des données est un domaine pratique, et une expérience concrète est nécessaire pour maîtriser les concepts. Cependant, il peut être difficile d’accéder à des ensembles de données réels et de travailler avec eux. Recherchez des ensembles de données open source disponibles en ligne ou via des plateformes telles que Kaggle.
Participez à des concours en ligne, contribuez à des projets open source ou créez vos propres projets en utilisant des données accessibles au public. La création d’un portfolio de projets en science des données vous permettra non seulement d’acquérir une expérience précieuse, mais aussi de mettre en valeur vos compétences auprès de potentiels employeurs.
J’espère que cet article vous aura été utile pour découvrir différentes formations en science des données. Vous pourriez également être intéressé par les meilleurs livres en science des données pour approfondir vos connaissances théoriques et pratiques (édition 2023).