7 ressources d’apprentissage gratuites pour décrocher les meilleurs emplois en science des données

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La science des données est un domaine passionnant et en croissance rapide qui consiste à extraire des informations et des connaissances à partir de données. Pour décrocher un poste de haut niveau en science des données, il est important d’avoir une base solide dans les compétences clés en science des données, y compris la programmation, les statistiques, la manipulation de données et l’apprentissage automatique.

Heureusement, il existe de nombreuses ressources d’apprentissage en ligne gratuites qui peuvent vous aider à développer ces compétences et à vous préparer à une carrière en science des données. Ces ressources comprennent des plateformes d’apprentissage en ligne telles que Coursera, edX et DataCamp, qui offrent un large éventail de cours en science des données et dans des domaines connexes.

Coursera

La science des données et les sujets connexes sont couverts dans une variété de cours sur la plateforme d’apprentissage en ligne Coursera. Ces cours impliquent fréquemment des sujets tels que l’apprentissage automatique, l’analyse de données et les statistiques et sont dispensés par des universitaires d’universités prestigieuses.

Voici quelques exemples de cours de science des données sur Coursera :

  • Science appliquée des données avec spécialisation Python : Cette spécialisation, offerte par l’Université du Michigan, se compose de cinq cours qui couvrent les bases de la manipulation, de l’analyse et de la visualisation des données à l’aide de Python.
  • Apprentissage automatique par Andrew Ng : ce cours, proposé par l’Université de Stanford, propose une introduction à l’apprentissage automatique, y compris des sujets tels que la régression linéaire, la régression logistique, les réseaux de neurones et le clustering.
  • Méthodologie de la science des données : ce cours, proposé par IBM, couvre les bases de la science des données, y compris la préparation des données, le nettoyage des données et l’exploration des données.
  • Statistiques avec spécialisation R : Cette spécialisation, offerte par l’Université Duke, se compose de quatre cours qui couvrent l’inférence statistique, la modélisation de la régression et l’apprentissage automatique à l’aide du langage de programmation R.

On peut demander une aide financière pour obtenir ces certifications gratuitement. Cependant, suivre un cours uniquement pour la certification peut ne pas décrocher un emploi de rêve en science des données.

Kagglé

Kaggle est une plate-forme pour les compétitions de science des données qui fournit une multitude de ressources pour l’apprentissage et la pratique des compétences en science des données. On peut affiner ses compétences en analyse de données, en apprentissage automatique et dans d’autres branches de la science des données en participant aux défis de la plateforme et en hébergeant des ensembles de données.

Voici quelques exemples de cours gratuits disponibles sur Kaggle :

  • Python : ce cours couvre les bases de la programmation Python, y compris les types de données, les structures de contrôle, les fonctions et les modules.
  • Pandas : ce cours couvre les bases de la manipulation de données à l’aide de Pandas, y compris le nettoyage, la fusion et le remodelage des données.
  • Visualisation des données : ce cours couvre les bases de la visualisation des données à l’aide de Matplotlib et Seaborn, y compris les diagrammes de dispersion, les tracés linéaires et les tracés à barres.
  • Introduction à l’apprentissage automatique : ce cours couvre les bases de l’apprentissage automatique, y compris la classification, la régression et le regroupement.
  • Apprentissage automatique intermédiaire : ce cours couvre des sujets plus avancés en apprentissage automatique, notamment l’ingénierie des fonctionnalités, la sélection de modèles et le réglage des hyperparamètres.
  • SQL : ce cours couvre les bases de SQL, y compris l’interrogation des données, le filtrage des données et l’agrégation des données.
  • Apprentissage en profondeur : ce cours couvre les bases de l’apprentissage en profondeur, y compris les réseaux de neurones, les réseaux de neurones convolutifs et les réseaux de neurones récurrents.

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edX

EdX est une autre plateforme d’apprentissage en ligne qui propose des cours en science des données et dans des domaines connexes. De nombreux cours sur edX sont dispensés par des professeurs des meilleures universités, et la plate-forme propose des options d’apprentissage gratuites et payantes.

Certains des cours gratuits sur la science des données disponibles sur edX incluent :

  • Data Science Essentials: Ce cours, proposé par Microsoft, couvre les bases de la science des données, y compris l’exploration des données, la préparation des données et la visualisation des données. Il couvre également des sujets clés de l’apprentissage automatique, tels que la régression, la classification et le clustering.
  • Introduction à Python pour la science des données : ce cours, proposé par Microsoft, couvre les bases de la programmation Python, y compris les types de données, les structures de contrôle, les fonctions et les modules. Il couvre également les principales bibliothèques de science des données en Python, telles que Pandas, NumPy et Matplotlib.
  • Introduction à R pour la science des données : ce cours, proposé par Microsoft, couvre les bases de la programmation R, y compris les types de données, les structures de contrôle, les fonctions et les packages. Il couvre également les principales bibliothèques de science des données dans R, telles que dplyr, ggplot2 et tidyr.

Tous ces cours sont libres d’audit, ce qui signifie que vous pouvez accéder à tous les supports de cours et conférences sans payer de frais. Néanmoins, il y aura un coût si vous souhaitez accéder à d’autres fonctionnalités du cours ou recevoir un certificat d’achèvement. Une sélection complète de cours et de programmes payants en science des données, en apprentissage automatique et sur des sujets connexes est également disponible sur edX en plus de ces cours.

DataCamp

DataCamp est une plateforme d’apprentissage en ligne qui propose des cours en science des données, en apprentissage automatique et dans d’autres domaines connexes. La plate-forme propose des défis et des projets de codage interactifs qui peuvent vous aider à développer des compétences concrètes en science des données.

Les cours suivants sont disponibles gratuitement sur DataCamp :

  • Introduction à Python : ce cours couvre les bases de la programmation Python, y compris les types de données, les structures de contrôle, les fonctions et les modules.
  • Introduction à R : ce cours couvre les bases de la programmation R, y compris les types de données, les structures de contrôle, les fonctions et les packages.
  • Introduction à SQL : ce cours couvre les bases de SQL, y compris l’interrogation des données, le filtrage des données et l’agrégation des données.
  • Manipulation de données avec Pandas : ce cours couvre les bases de la manipulation de données à l’aide de Pandas, y compris le nettoyage, la fusion et le remodelage des données.
  • Importation de données dans Python : ce cours couvre les bases de l’importation de données dans Python, y compris la lecture de fichiers, la connexion à des bases de données et l’utilisation d’API Web.

Tous ces cours sont gratuits et accessibles via la plateforme d’apprentissage en ligne de DataCamp. En plus de ces cours, DataCamp propose également une large gamme de cours et de projets payants qui couvrent des sujets tels que la visualisation de données, l’apprentissage automatique et l’ingénierie des données.

Udace

Udacity est une plateforme d’apprentissage en ligne qui propose des cours en science des données, en apprentissage automatique et dans d’autres domaines connexes. La plate-forme propose des cours gratuits et payants, et de nombreux cours sont dispensés par des professionnels de l’industrie.

Voici quelques exemples de cours gratuits sur la science des données disponibles sur Udacity :

  • Introduction à la programmation Python : ce cours couvre les bases de la programmation Python, y compris les types de données, les structures de contrôle, les fonctions et les modules. Il couvre également les principales bibliothèques de science des données en Python, telles que NumPy et Pandas.
  • SQL pour l’analyse de données : ce cours couvre les bases de SQL, y compris l’interrogation des données, le filtrage des données et l’agrégation des données. Il couvre également des sujets plus avancés en SQL, tels que les jointures et les sous-requêtes.
  • Introduction à la science des données : ce cours couvre les bases de la science des données, y compris le traitement des données, l’analyse exploratoire des données et l’inférence statistique. Il couvre également les principales techniques d’apprentissage automatique, telles que la régression, la classification et le clustering.

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MIT OpenCourseWare

MIT OpenCourseWare est un référentiel en ligne de supports de cours issus de cours dispensés au Massachusetts Institute of Technology. La plate-forme propose une variété de cours en science des données et dans des domaines connexes, et tous les supports sont disponibles gratuitement.

Voici quelques-uns des cours gratuits sur la science des données disponibles sur MIT OpenCourseWare :

  1. Introduction à l’informatique et à la programmation en Python : ce cours couvre les bases de la programmation Python, y compris les types de données, les structures de contrôle, les fonctions et les modules. Il couvre également les principales bibliothèques de science des données en Python, telles que NumPy, Pandas et Matplotlib.
  2. Introduction aux probabilités et aux statistiques : ce cours couvre les bases de la théorie des probabilités et de l’inférence statistique, y compris les distributions de probabilités, les tests d’hypothèses et les intervalles de confiance.
  3. Apprentissage automatique avec de grands ensembles de données : ce cours couvre les bases de l’apprentissage automatique, y compris la régression linéaire, la régression logistique et le clustering k-means. Il couvre également les techniques de travail avec de grands ensembles de données, telles que map-reduce et Hadoop.

GitHub

GitHub est une plate-forme de partage et de collaboration sur le code, et il peut être une ressource précieuse pour l’apprentissage des compétences en science des données. Cependant, GitHub lui-même n’offre pas de cours gratuits. Au lieu de cela, on peut explorer les nombreux projets de science des données open source hébergés sur GitHub pour en savoir plus sur la façon dont la science des données est utilisée dans des situations pratiques.

Scikit-learn est une bibliothèque Python populaire pour l’apprentissage automatique, qui fournit une gamme d’algorithmes pour des tâches telles que la classification, la régression et le clustering, ainsi que des outils de prétraitement des données, de sélection et d’évaluation de modèles. Le projet est open-source et disponible sur GitHub.

Jupyter est une application Web open source permettant de créer et de partager des blocs-notes interactifs. Les blocs-notes Jupyter permettent de combiner du code, du texte et du contenu multimédia dans un seul document, ce qui facilite l’exploration et la communication des résultats de la science des données.

Ce ne sont là que quelques exemples des nombreux projets de science des données open source disponibles sur GitHub. En explorant ces projets et en y contribuant, on peut acquérir une expérience précieuse avec les outils et techniques de science des données, tout en développant son portefeuille et en démontrant ses compétences à des employeurs potentiels.