Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/open-source-tools-for-data-science
Introduction
À l’ère du big data, la science des données est devenue un domaine central dans le monde technologique. Si vous souhaitez vous lancer dans cette aventure passionnante, le cours ‘Tools for Data Science’ sur Coursera est une excellente première étape. Ce cours vous introduit aux outils et techniques que les professionnels de la science des données utilisent au quotidien.
Aperçu du cours
Ce cours couvre un large éventail de ressources, y compris les bibliothèques et packages, les ensembles de données, les modèles d’apprentissage automatique, et bien d’autres encore. Vous aurez la chance de travailler avec des Jupyter Notebooks et JupyterLab, des outils fondamentaux pour les scientifiques des données.
Syllabus détaillé
Le cours est segmenté en plusieurs modules essentiels :
- Aperçu des outils de la science des données : Familiarisez-vous avec les types d’outils, qu’ils soient open source, commerciaux ou basés sur le cloud.
- Langages de la science des données : Découvrez les langages de programmation comme Python, R, SQL, et comment choisir celui qui vous convient le mieux.
- Packages, APIs, ensembles de données et modèles : Apprenez à naviguer dans les différentes bibliothèques, à comprendre les APIs et à utiliser des modèles d’apprentissage automatique.
- Jupyter Notebooks et JupyterLab : Explorez comment ces outils sont utilisés pour documenter des expériences et visualiser des résultats.
- RStudio & GitHub : Initiez-vous à R pour le traitement de données et apprenez à utiliser GitHub pour le contrôle de version.
- Création et partage de votre Jupyter Notebook : Mettez en pratique vos compétences acquises dans le cadre d’un projet final.
- [Optionnel] IBM Watson Studio : Bien que ce module soit optionnel, il offre une excellente opportunité d’explorer des outils collaboratifs d’analyse de données.
Pourquoi recommander ce cours ?
Ce cours est parfait pour les débutants en science des données. Il simplifie des concepts qui peuvent au premier abord sembler intimidants et les rend accessibles. De plus, grâce à des projets pratiques, vous aurez l’occasion d’appliquer ce que vous avez appris. Cela vous aidera non seulement à renforcer vos compétences, mais aussi à étoffer votre portfolio.
Conclusion
Si vous envisagez une carrière dans la science des données ou si vous souhaitez simplement acquérir des compétences numériques supplémentaires, ‘Tools for Data Science’ est un indispensable. N’attendez plus, et commencez votre aventure pédagogique dès aujourd’hui sur Coursera !
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/open-source-tools-for-data-science