Image générée avec Ideogram.ai
Vous débutez en data science et souhaitez débuter votre carrière en tant que data scientist ? Ou les avez-vous déjà appris et avez-vous besoin d’un rappel ? Ensuite, vous venez de lire l’article parfait !
Il existe de nombreux cours gratuits de science des données, et cela peut prendre trop de temps et beaucoup de compétences. Ainsi, cet article vous guidera pour suivre le bon cours gratuit pour optimiser votre apprentissage.
Quels sont ces cours ? Allons-y.
1. IBM : Introduction à la science des données
Avant de vous lancer dans le domaine de la science des données, vous devez comprendre en quoi consiste ce domaine. Avec une bonne compréhension des responsabilités professionnelles et de ce que le travail implique, vous pourriez gagner à l’avenir.
C’est pourquoi il doit d’abord suivre un cours qui pourrait introduire l’importance de la science des données : le IBM : Introduction à la science des données cours.
Dans ce cours, vous apprendrez des connaissances essentielles telles que la définition de la science des données et ce que font les data scientists, les outils habituellement utilisés, les compétences nécessaires pour réussir et le rôle du data scientist dans l’entreprise.
Il s’agit d’un cours court qui jettera les bases de votre future carrière.
2. Introduction à la science des données pour les débutants complets
Continuons à apprendre pour vous, et cette fois-ci, une petite étude approfondie sur le concept de data science. Vous avez peut-être compris ce qu’est la science des données et comment elle fonctionne, mais il reste encore certains concepts que vous devez apprendre.
Dans le Introduction à la science des données pour les débutants completsvous en apprendrez davantage sur l’application de la science des données, les concepts d’apprentissage automatique et la différence entre la science des données et des rôles similaires en matière de données.
Il s’agit également d’un cours court qui prend environ une journée, mais apprenez-le bien et cela pourrait bien soutenir votre carrière.
3. Introduction aux statistiques
Le domaine de la science des données est identique aux statistiques. Bien qu’il s’agisse d’un concept différent, ils sont étroitement liés dans la mesure où les techniques statistiques ont été utilisées dans la science des données. C’est pourquoi nous devons apprendre les statistiques si nous voulons réussir dans la carrière de la science des données,
Le Cours d’introduction aux statistiques par Stanford vous présenterait la pensée statistique, essentielle pour en apprendre davantage sur les données et partager des informations avec les autres. Dans ce cours, vous apprendrez tous les concepts statistiques de base tels que les statistiques descriptives, les statistiques inférentielles, les probabilités, le rééchantillonnage, la régression et bien d’autres.
Ce cours peut être assez difficile pour un débutant, mais vous pouvez le suivre lentement, car cela vous aiderait énormément dans votre carrière en science des données.
4. Python pour la science des données, l’IA et le développement
Une fois que vous avez une bonne compréhension du domaine de la science des données, il est temps de vous plonger dans les compétences techniques.
À l’ère moderne, la science des données est désormais indissociable du langage de programmation car elle permet à l’utilisateur d’accélérer le monde. C’est pourquoi nous commencerions par apprendre les bases des compétences en science des données : la programmation Python.
Python pour la science des données, l’IA et le développement par IBM est le cours idéal pour commencer à apprendre Python, ce qui est nécessaire dans le domaine de la science des données. En apprenant à travers cinq modules différents, vous apprendrez toutes les bases, y compris les principes fondamentaux de Python, les structures de données, comment travailler avec Python pour les données et l’API.
Il s’agit d’un cours à votre rythme que vous pouvez suivre sur quelques semaines pour acquérir les bases.
5. Apprentissage automatique pour tous – Cours complet
Avec la connaissance de Python, apprenons-en davantage sur l’apprentissage automatique. L’apprentissage automatique est devenu un outil incontournable pour les data scientists pour résoudre les problèmes commerciaux. C’est pourquoi nous devons comprendre beaucoup plus le concept d’apprentissage automatique.
Dans le Apprentissage automatique pour tous – Cours complet par freecodecamp.org, vous apprendrez le concept auprès d’un instructeur expérimenté et comment le modèle fonctionne avec Python. Le principal point à retenir concerne davantage la compréhension du concept d’apprentissage automatique que la pratique, vous devez donc vous concentrer sur l’apprentissage du concept.
C’est un cours court que vous pourriez essayer de terminer en une journée, mais vous devriez prendre un moment ici et là pour comprendre le cours.
6. Introduction à la science des données avec Python
Avec des compétences en programmation comme base, nous apprendrions ensuite plus en profondeur comment utiliser Python pour la science des données. Dans le prochain cours, nous prendrons Introduction à la science des données avec Python de l’Université Harvard.
Ce cours est destiné à ceux qui souhaitent en savoir plus sur la science des données mais qui ont déjà une compréhension minimale de la programmation Python. Ce n’est pas un cours pour apprendre Python, mais plutôt sur la façon de les utiliser dans des travaux de science des données.
En effet, de nombreux cours portaient sur des applications pratiques de Python dans le domaine de la science des données, telles que l’utilisation de l’apprentissage statistique, le développement de modèles, la sélection de modèles et le développement de votre premier projet de science des données.
Si vous terminez ce cours, il pourrait servir de premier portfolio de science des données.
7. Apprentissage automatique en Python avec scikit-learn
Le prochain cours que vous devriez apprendre est Machine Learning en Python avec scikit-learn d’Inria. Il s’agit d’un cours pour débutants sur le développement de votre modèle d’apprentissage automatique, mais qui nécessite néanmoins de comprendre les concepts de programmation et d’apprentissage automatique.
Un modèle d’apprentissage automatique prédictif est un outil important pour les data scientists, et ce cours vous apprendra toutes les bases pour le développer. À l’aide de la bibliothèque populaire Scikit-Learn, le cours vous guidera dans la création d’un pipeline, le développement du meilleur modèle, son réglage fin et son évaluation.
Le cours se déroule à votre rythme, vous pouvez donc prendre votre temps pour le terminer.
8. Apprenez les bases de SQL pour la spécialisation en science des données
Python n’est pas le seul langage de programmation que les data scientists devraient connaître. L’importance de SQL dans le rôle des données est devenue encore plus importante avec la manière dont les entreprises stockent désormais leurs données. Cela signifie que les data scientists doivent comprendre SQL pour l’interrogation de données.
Apprenez les bases de SQL pour la spécialisation en science des données de l’UC Davis est le cours idéal pour étudier SQL, dont les data scientists ont besoin, car il s’adresse à tout débutant n’ayant pas de compétences en programmation.
Le cours contient quatre modules qui deviennent progressivement plus difficiles au fur et à mesure que vous avancez. En partant des bases de SQL, vous en apprendrez davantage sur l’utilisation de SQL pour la gestion et l’analyse des données. Vous apprendrez également à utiliser l’informatique distribuée et terminerez par développer votre projet SQL.
Suivre ce cours ferait passer votre carrière au niveau supérieur, alors ne le manquez pas.
9. Introduction à la visualisation des données
Pour les data scientists, communiquer vos résultats au public est aussi important que le résultat. Si vous ne parvenez pas à faire comprendre au public votre projet de science des données et à convaincre les parties prenantes de l’importance de votre projet, alors c’est la même chose qu’un projet échoué.
La visualisation des données est une façon de présenter vos résultats de manière plus esthétique et beaucoup plus conviviale que la présentation des données brutes. Le Introduction à la visualisation de données par Simplilearn serait un bon début pour apprendre à visualiser vos données.
Le cours vous apprendra le principe de la visualisation des données, comment communiquer avec votre visualisation et comment utiliser plusieurs outils de visualisation tels que PowerBI, Excel et Matplotlib.
C’est un cours court mais qui pourrait être efficace si vous les apprenez bien.
10. Communiquer les résultats de la science des données
Le dernier cours que nous apprendrions est de savoir comment communiquer, en particulier avec les parties prenantes et les publics non techniques. Il s’agit d’une compétence générale vitale que tout data scientist doit comprendre dans le cadre de son travail.
Nous avons peut-être nos compétences techniques en science des données et d’excellents résultats, mais une mauvaise communication pourrait conduire à un projet désastreux. Le Cours sur la communication des résultats de la science des données par l’Université de Washington est nécessaire.
Le cours vous apprendra comment visualiser efficacement les résultats de vos données, la confidentialité et l’éthique liées au projet de science des données, ainsi que la reproductibilité de la science des données avec le cloud computing. En acquérant toutes ces compétences, vous pourriez certainement être au sommet de votre carrière.
Conclusion
Tous les cours que j’ai mentionnés ci-dessus sont destinés à être suivis de haut en bas mais n’hésitez pas à suivre ceux qui sont nécessaires. Le point critique de cet article est que les cours gratuits sont incontournables car ils vous enseignent les compétences nécessaires pour survivre en tant que data scientist.
Profitez du processus et croyez que vous pouvez devenir un data scientist.
Cornellius Yudha Wijaya est directeur adjoint de la science des données et rédacteur de données. Tout en travaillant à temps plein chez Allianz Indonesia, il aime partager des conseils sur Python et les données via les réseaux sociaux et la rédaction. Cornellius écrit sur une variété de sujets liés à l’IA et à l’apprentissage automatique.
