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Nous sommes à 3 mois de la nouvelle année. Wow, le temps passe vite. Cela étant dit, combien d'entre vous peuvent dire qu'ils sont sur la bonne voie pour atteindre leurs objectifs, qu'il s'agisse d'objectifs du premier trimestre, d'objectifs d'apprentissage, etc. ?

C'est dur. Il est difficile de rester au courant de tout et d’atteindre chaque objectif.

Si l'apprentissage de la science des données était l'un de vos objectifs pour 2024, KDNuggets est là pour vous aider afin que votre parcours vers l'acquisition de nouvelles compétences et votre changement de carrière se déroule sans heurts. 

J'ai dressé une liste de cours GRATUITS en ligne sur la science des données qui vous aideront à construire une base solide de connaissances, de compétences et de meilleures pratiques en science des données pour avoir une belle carrière dans le monde des données. 

À partir de DataCamp

Lien : Comprendre la science des données

Si vous êtes nouveau dans le monde de la science des données, la première chose que vous voulez comprendre, ce sont les bases. Sans codage, ce cours gratuit définira ce qu'est la science des données. 

Vous approfondirez ce qu'est un flux de travail de science des données et comment la science des données est appliquée à des problèmes du monde réel. Une fois que vous aurez une bonne compréhension du domaine, vous finirez par découvrir les différents rôles dans le domaine de la science des données.

À partir de Université de Harvard

Lien : Introduction à la programmation avec Python

Avez-vous décidé de choisir Python comme langage de programmation ? Bonne idée.

C'est un langage de programmation populaire depuis un certain temps maintenant et vous pouvez désormais l'apprendre avec ce cours à votre rythme qui vous prendra environ 10 semaines. Ce cours a été spécialement conçu pour les étudiants qui n'ont aucune expérience ou connaissance préalable en matière de programmation et souhaitent faire la transition vers le monde de la science des données en apprenant Python. 

Les sujets suivants sont abordés : fonctions, variables, conditions, boucles, exceptions, bibliothèques, tests unitaires, E/S de fichiers, expressions régulières, programmation orientée objet, etc.

À partir de DataCamp

Lien : Boîte à outils de science des données Python

Comme c'est le langage de programmation le plus populaire depuis quelques années maintenant, il n'y a aucun mal à perfectionner le langage de programmation Python. 

Sans aucune expérience ni compétence en codage requise, la première partie du cours Python Data Science Toolbox vous apprend à analyser et visualiser efficacement vos données. Avec 1 vidéos incluses dans ce cours, vous passerez de la manipulation de données au tracé de données avec Matplotlib. 

À partir de Université de Harvard

Lien : Data Science: R Basics

Peut-être que vous n'avez pas opté pour Python et peut-être avez-vous décidé de choisir R comme langage de programmation. Quelle que soit la décision que vous décidez de prendre, il est toujours bon de commencer par les bases. L'Université Harvard propose un cours Data Science : R Basics qui vous aide à construire une base solide dans le langage de programmation R, en apprenant à traiter, analyser et visualiser les données.

Le cours est gratuit; cependant, vous pouvez payer pour un certificat vérifié pour 149 $.

À partir de Stanford en ligne

Lien : Apprentissage statistique

Je le dis tout le temps et je le répète : il est très important de se renseigner sur les statistiques en science des données. Ce cours d'apprentissage statistique par edX vous fournira les principaux outils utilisés en modélisation statistique et en science des données. 

Il couvre les sujets suivants : un aperçu de l'apprentissage statistique, de la régression linéaire, de la classification, des méthodes de rééchantillonnage, de la sélection et de la régularisation de modèles linéaires, du dépassement de la linéarité, des méthodes arborescentes, des machines à vecteurs de support, de l'apprentissage en profondeur, de la modélisation de survie, de l'apprentissage non supervisé et de multiples essai.

À partir de Google

Lien : Analyse de données Google

Vous avez probablement beaucoup entendu parler de ce cours – il est très populaire. Il se compose de 8 sections, dans lesquelles vous découvrirez l'utilisation quotidienne des données, les meilleures pratiques et les processus auxquels vous devez vous attendre dans vos nouveaux emplois en science/analyse des données. 

Vous apprendrez à nettoyer et organiser les données pour le processus d'analyse et à effectuer des calculs à l'aide de feuilles de calcul, de la programmation SQL et R. Cela ne s'arrête pas là, vous développerez vos compétences analytiques en créant des visualisations de données et en découvrant également des outils tels que Tableau. 

À partir de Coursera

Lien : Spécialisation en apprentissage automatique

Ce cours a été élaboré par Andrew Ng, fondateur et PDG de Landing AI, fondateur de deeplearning.ai et coprésident et cofondateur de Coursera. Il a construit une spécialisation en machine learning composée de 3 parcours : 

1. Apprentissage automatique supervisé : régression et classification 
2. Algorithmes d'apprentissage avancés 
3. Apprentissage non supervisé, recommandations, apprentissage par renforcement

Ces cours sont gratuits; cependant, il y a des frais si vous souhaitez obtenir une certification.

Ces 7 cours vous aident à développer des compétences dans différents aspects de la science des données, afin de garantir que vous disposez des compétences et des connaissances dont vous avez besoin pour exceller dans votre travail en science des données. 

Par exemple, travailler à maîtriser le langage de programmation Python ou le langage de programmation R. Comprendre l'importance de l'apprentissage des statistiques dans la science des données et comment cela affecte le processus d'analyse. Enfin et surtout, rassemblez le tout et appliquez-le à l'apprentissage automatique, par exemple à la régression et aux recommandations. 

Bonne apprentissage!
 
 

Nisha Arya est un data scientist, un rédacteur technique indépendant, ainsi qu'un éditeur et gestionnaire de communauté pour KDnuggets. Elle est particulièrement intéressée à fournir des conseils de carrière ou des tutoriels en science des données et des connaissances théoriques sur la science des données. Nisha couvre un large éventail de sujets et souhaite explorer les différentes manières dont l’intelligence artificielle peut bénéficier à la longévité de la vie humaine. Passionnée d'apprentissage, Nisha cherche à élargir ses connaissances techniques et ses compétences en rédaction, tout en aidant à guider les autres.

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