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Les objectifs pour 2024 se poursuivent et j’espère que toutes les personnes qui ont fait de l’apprentissage de la science des données l’un de leurs objectifs tomberont sur cet article. Vous pouvez apprendre la science des données de différentes manières, depuis les vidéos YouTube jusqu’au retour à l’université.
Cependant, si vous n’avez pas les moyens financiers pour retourner à l’université ou si vous avez besoin de plus de structure que ce que YouTube peut vous offrir, je comprends.
si vous êtes quelqu’un qui aime vivre son parcours d’apprentissage sur une seule plateforme, et qu’il suit un programme et est organisé, continuez à lire ce blog.
Voici 4 feuilles de route d’apprentissage différentes, pour 4 niveaux différents :
Niveau : Débutant
Lien: Introduction à la spécialisation en science des données
Si vous cherchez à démarrer une carrière dans la science des données ou si vous souhaitez passer de votre carrière actuelle à la science des données, la première chose que vous devez faire est d’examiner les fondements de la science des données pour comprendre de quoi il s’agit.
Avec cela, vous développerez l’état d’esprit nécessaire pour travailler comme un data scientist et comprendrez les différentes méthodologies que vous pouvez utiliser pour aborder différents types de problèmes de science des données, avec une série de 4 cours :
Vous pourrez terminer ce cours en 1 mois si vous vous engagez 10 heures par semaine.
Lien: Fondamentaux de la science des données avec spécialisation Python et SQL
Niveau : Débutant/Intermédiaire
Lorsque vous sentez que vous comprenez très bien ce qu’est la science des données, ce qu’elle implique et où elle peut vous mener. Votre prochaine étape consiste à approfondir un peu les principes fondamentaux de la science des données avec Python et SQL.
Dans cette série spécialisée de 5 cours, vous apprendrez et développerez une expérience pratique avec Jupyter, Python et SQL, ainsi qu’effectuerez des analyses statistiques sur des ensembles de données réels :
Lien: Certificat professionnel IBM Data Science
Niveau : Intermédiaire/Expert
Vous êtes maintenant prêt à commencer votre parcours de certificat professionnel en science des données.
Une série de 10 cours, où vous vous préparerez à une carrière de data scientist, en développant des compétences recherchées et une expérience pratique, comme l’application de vos nouvelles compétences à des projets du monde réel pour vous préparer à l’emploi.
Les cours comprennent :
Vous pourrez terminer ce cours en 5 mois si vous y consacrez 10 heures par semaine.
Lien: Science des données avancée avec spécialisation IBM
Niveau : Expert
Vous avez suivi les cours pour débutants, vous avez affiné vos compétences Python et SQL, vous avez approfondi la science des données avec des projets Python, l’analyse de données, l’apprentissage automatique et bien plus encore. Mais vous en voulez un peu plus.
Ce cours de spécialisation avancée en science des données fera de vous un expert en science des données, en apprentissage automatique et en intelligence artificielle. Composé de quatre cours :
Devenez un expert agréé IBM !
Et c’est tout : 4 parcours d’apprentissage différents en science des données pour 4 niveaux différents. Si vous commencez depuis le début, je vous recommande de tous les suivre afin que vous puissiez tout avoir sous votre ceinture.
Vous disposez d’une feuille de route simple pour l’apprentissage de la science des données en un seul endroit – sur une seule plateforme !
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.
