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Jeff Leek, PhD, Brian Caffo, PhD, and Roger D. Peng, PhD

Vous avez sûrement déjà entendu parler de la science des données et du Big Data. Ce cours intensif d’une semaine vous permettra de comprendre ce que ces termes signifient et comment ils jouent un rôle dans les entreprises prospères. Ce cours intensif s’adresse à tous ceux qui souhaitent découvrir en quoi consiste la science des données, y compris ceux qui devront éventuellement encadrer des scientifiques des données. L’objectif est de vous familiariser avec la science des données le plus rapidement possible et de ne pas s’encombrer du superflu. Nous avons conçu ce cours afin qu’il soit aussi pratique que possible, sans pour autant sacrifier les éléments essentiels.

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Vous avez sûrement déjà entendu parler de la science des données et du Big Data. Ce cours intensif d’une semaine vous permettra de comprendre ce que ces termes signifient et comment ils jouent un rôle dans les entreprises prospères. Ce cours intensif s’adresse à tous ceux qui souhaitent découvrir en quoi consiste la science des données, y compris ceux qui devront éventuellement encadrer des scientifiques des données. L’objectif est de vous familiariser avec la science des données le plus rapidement possible et de ne pas s’encombrer du superflu. Nous avons conçu ce cours afin qu’il soit aussi pratique que possible, sans pour autant sacrifier les éléments essentiels.

Il s'agit d’un cours ciblé conçue pour vous familiariser rapidement avec le domaine de la science des données. Notre objectif est de faire en sorte que cette formation soit aussi pratique que possible pour vous, sans pour autant sacrifier le contenu essentiel. Nous avons laissé les informations techniques de côté afin que vous puissiez vous concentrer sur l'encadrement et la progression de votre équipe.

Après avoir terminé ce cours, vous saurez.

1. Décrire le rôle joué par la science des données dans différents contextes

2. Comment les statistiques, l’apprentissage automatique et le génie logiciel jouent un rôle dans la science des données

3. Comment décrire la structure d’un projet de science des données

4. Les termes et outils clés utilisés par les scientifiques des données

5. Comment identifier si un projet de science des données est réussi ou non

3. Le rôle d’un manager en science des données

Image de couverture du cours par r2hox. Creative Commons BY-SA : https://flic.kr/p/gdMuhT

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What's inside

Syllabus

Cours intensif sur la science des données
Ce cours en un module constitue la première « semaine » de votre Spécialisation en Gestion des Sciences des Données. Il s’agit d’une introduction intensive à tout ce que vous devez savoir sur la science des données elle-même. Vous apprendrez la terminologie importante et comment les organisations prospères utilisent la science des données.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Une introduction complète à la science des données conçue pour les débutants
Conçu pour aider les gestionnaires à encadrer et guider les équipes de science des données
Enseigné par des instructeurs réputés dans le domaine de la science des données
couvre les principes fondamentaux de la science des données, des statistiques à l'apprentissage automatique
Fournit une compréhension pratique des projets de science des données, de leur structure à leur évaluation
Ce cours d'introduction fait partie d'une spécialisation plus large en gestion des sciences des données, offrant un parcours d'apprentissage plus approfondi

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Cours intensif sur la science des données with these activities:
Review basic statistics
Review the basics of statistics, including concepts like descriptive statistics, probability, and hypothesis testing.
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  • Review your notes or textbook from a previous statistics course.
  • Take practice quizzes or problems to test your understanding.
Practice writing SQL queries
Review SQL syntax and practice writing queries to retrieve and manipulate data from a database.
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  • Review your notes or textbook from a previous SQL course.
  • Take practice quizzes or problems to test your understanding.
Follow tutorials on data science tools
Watch tutorials or complete hands-on exercises to learn how to use essential data science tools like Python, R, and Tableau.
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  • Identify the data science tools that you want to learn.
  • Find online tutorials or courses that cover these tools.
  • Follow the tutorials step-by-step and complete the exercises.
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Collaborate with other students to discuss data science concepts, work on projects, and prepare for exams.
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Gain practical experience and contribute to the data science community by participating in an open-source project.
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  • Find an open-source data science project that you're interested in.
  • Review the project's documentation and code.
  • Identify a way to contribute to the project.
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Choose a data science concept that you're interested in and write a blog post explaining it in detail.
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  • Choose a data science concept that you're familiar with.
  • Do some research to gather information about the concept.
  • Write a blog post explaining the concept in a clear and concise way.
Build a data science portfolio
Showcase your data science skills by building a portfolio of projects that demonstrate your abilities.
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  • Identify a data science problem that you want to solve.
  • Collect and clean the data.
  • Analyze the data.
  • Build a model.
  • Deploy the model.

Career center

Learners who complete Cours intensif sur la science des données will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Data Scientist
A Data Scientist builds, deploys, and manages machine learning and deep learning models in order to extract insights and uncover patterns from data. A strong grasp of statistics is essential to working as a Data Scientist, as is experience in programming. This course, Cours intensif sur la science des données, provides a solid foundation in statistics, programming for Data Science, and machine learning that is necessary for the role of Data Scientist.
Data Scientist Manager
Data Scientist Managers oversee teams of Data Scientists and are responsible for planning, organizing, and directing data science projects. This course, Cours intensif sur la science des données, provides a solid foundation for Data Scientist Managers, providing them with the knowledge and skills they need to lead and manage data science teams.
Machine Learning Engineer
Machine Learning Engineers are responsible for designing, developing, and deploying machine learning platforms. This course, Cours intensif sur la science des données, provides a solid foundation in statistics, programming for Data Science, and machine learning that can help aspiring Machine Learning Engineers prepare for a career in the field.
Director of Data Science
Directors of Data Science are responsible for leading an organization's data science initiatives. They work with stakeholders to identify and prioritize data science projects, develop and implement data science strategies, and manage data science teams. This course, Cours intensif sur la science des données, provides Directors of Data Science with the skills and knowledge they need to lead and manage data science initiatives.
Data Engineering Manager
Data Engineering Managers oversee teams of Data Engineers and are responsible for planning, organizing, and directing data engineering projects. This course, Cours intensif sur la science des données, provides a solid foundation for Data Engineering Managers, providing them with the knowledge and skills they need to lead and manage data engineering teams.
Data Analyst
Data Analysts collect, clean, and analyze data to solve business problems and create actionable insights. This course, Cours intensif sur la science des données, can help aspiring Data Analysts build a foundation in statistics, programming for Data Science, and machine learning that is relevant to a career in the field.
Machine Learning Manager
Machine Learning Managers oversee teams of Machine Learning Engineers and are responsible for planning, organizing, and directing machine learning projects. This course, Cours intensif sur la science des données, provides a solid foundation for Machine Learning Managers, providing them with the knowledge and skills they need to lead and manage machine learning teams.
Data Architect
Data Architects design and implement data management systems. They work with stakeholders to understand data requirements, and then design and build systems to store, process, and analyze data. This course, Cours intensif sur la science des données, can help individuals understand the principles of data management and prepare for a career as a Data Architect.
Director of Machine Learning
Directors of Machine Learning are responsible for leading an organization's machine learning initiatives. They work with stakeholders to identify and prioritize machine learning projects, develop and implement machine learning strategies, and manage machine learning teams. This course, Cours intensif sur la science des données, provides Directors of Machine Learning with the skills and knowledge they need to lead and manage machine learning initiatives.
Statistician
Statisticians collect, analyze, interpret, and present statistical data. They use their skills to solve problems in a variety of fields, including healthcare, finance, and marketing. This course, Cours intensif sur la science des données, provides a refresher for individuals looking to apply statistical techniques across a range of disciplines.
Data Governance Manager
Data Governance Managers are responsible for developing and implementing policies and procedures to ensure that data is managed in a consistent and compliant manner. This course, Cours intensif sur la science des données, provides an overview of data governance best practices and may be useful for individuals who aspire to become Data Governance Managers.
Business Analyst
Business Analysts are responsible for analyzing an organization's business processes and systems. They identify areas for improvement, gather requirements from stakeholders, and design and implement solutions. This course, Cours intensif sur la science des données, may be useful for Business Analysts who wish to incorporate data analysis techniques into their work.
Data Privacy Officer
Data Privacy Officers are responsible for protecting an organization's data from unauthorized access, use, or disclosure. This course, Cours intensif sur la science des données, provides an overview of data privacy regulations and best practices, and may be useful for individuals who aspire to become Data Privacy Officers.
Chief Data Officer
Chief Data Officers are responsible for overseeing an organization's data strategy. They work with stakeholders to identify and prioritize data initiatives, and then develop and implement plans to achieve those goals. This course, Cours intensif sur la science des données, may be useful for individuals who aspire to become Chief Data Officers.
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software applications. They use their knowledge of programming languages and software engineering principles to create innovative solutions to business problems. This course, Cours intensif sur la science des données, may be useful for Software Engineers who wish to learn more about using data science in software development.

Reading list

We've selected 13 books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Cours intensif sur la science des données.
Ce livre fournit une introduction complète à l'apprentissage statistique, en se concentrant sur les méthodes modernes d'apprentissage automatique. Il couvre un large éventail de sujets, notamment les arbres de décision, les forêts aléatoires et les machines à vecteurs de support.
Ce livre fournit une introduction complète à l'apprentissage statistique. Il couvre un large éventail de sujets, notamment les statistiques, l'apprentissage automatique et le traitement des données.
Ce livre fournit une introduction complète à l'apprentissage profond, en se concentrant sur les architectures et les algorithmes modernes de réseaux de neurones. Il couvre un large éventail de sujets, notamment les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux de neurones récurrents et les transformateurs.
Ce livre fournit une introduction complète à la science des données, en se concentrant sur son application commerciale. Il couvre un large éventail de sujets, notamment les statistiques, l'apprentissage automatique et la visualisation des données.
Ce livre fournit une introduction complète à l'analyse des données en utilisant le langage de programmation Python. Il couvre un large éventail de sujets, notamment les structures de données, la manipulation des données et la visualisation des données.
Ce livre fournit un guide pratique de la science des données en utilisant le langage de programmation R. Il couvre un large éventail de sujets, notamment la manipulation des données, l'analyse des données et la modélisation.
Ce livre fournit une introduction complète au traitement du langage naturel, en se concentrant sur le langage de programmation Python. Il couvre un large éventail de sujets, notamment la tokenisation, l'analyse syntaxique et la sémantique.
Ce livre fournit un guide pratique de l'apprentissage automatique en utilisant le langage de programmation R. Il couvre un large éventail de sujets, notamment les arbres de décision, les forêts aléatoires et les machines à vecteurs de support.
Ce livre fournit une introduction à la statistique et à la science des données en utilisant le langage de programmation Python. Il couvre un large éventail de sujets, notamment la probabilité, l'inférence et la régression.
Ce livre fournit une introduction pratique à la visualisation des données, en se concentrant sur les techniques et les outils modernes. Il couvre un large éventail de sujets, notamment les graphiques à barres, les graphiques à courbes et les cartes thermiques.
Ce livre fournit une introduction pratique à la science des données, en se concentrant sur la création de modèles à partir de zéro. Il couvre un large éventail de sujets, notamment les statistiques, l'apprentissage automatique et le traitement des données.
Ce livre fournit une introduction accessible à la programmation Python, en se concentrant sur l'automatisation des tâches courantes. Il couvre un large éventail de sujets, notamment la manipulation de fichiers, les expressions régulières et la mise en réseau.
Ce livre fournit une introduction accessible à la science des données pour les débutants. Il couvre un large éventail de sujets, notamment les statistiques, l'apprentissage automatique et l'analyse des données.

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