Contenu
- Programme MicroMasters de statistiques et de données du MIT
- Certificat Data Science Professional de Harvard
- Programme professionnel Microsoft en science des données
- Ce que vous allez apprendre:
- Conclusion
Source: Bplanet / iStockphoto
À emporter:
Que vous souhaitiez débuter une nouvelle carrière dans la science des données ou simplement améliorer vos compétences actuelles, ces cours peuvent vous aider à acquérir l'expérience dont vous avez besoin.
Le principal avantage de participer à un programme de certification de science des données de marque renommée est la réputation de cette organisation estimée qui l'accompagne. En plus de fournir aux étudiants en technologie et aux débutants de meilleures opportunités de trouver un poste de débutant dans cette entreprise (telle que Microsoft), il constitue également un excellent badge pour les professionnels les plus expérimentés.
Cependant, plusieurs cours de haut niveau sont disponibles, tels que ceux proposés par edX chez IBM, Microsoft, MIT, UC San Diego et Harvard. Chacun est différent et adapté aux besoins d'une variété de professionnels différents à plusieurs niveaux. Dans cet article, nous allons examiner ces différents programmes, résumer leurs caractéristiques les plus importantes, les compétences que vous allez acquérir (ainsi que celles dont vous avez besoin avant de suivre le cours), et pourquoi choisir l'une d'entre elles. un autre.
- Programme MicroMasters de statistiques et de données du MIT
- Programme Data Science MicroMasters de l'UC San Diego
- Certificat Data Science Professional de Harvard
- Certificat Python Data Science Professional d'IBM
- Programme professionnel Microsoft en science des données
Programme MicroMasters de statistiques et de données du MIT
Ce programme comprend un total de cinq cours de niveau master afin d’apprendre les bases de l’apprentissage automatique, de la science des données et des statistiques. L'étudiant apprendra à utiliser la modélisation probabiliste et l'inférence statistique pour analyser des données volumineuses et établir des prévisions basées sur des données. Etant donné qu’il est conçu pour enseigner des compétences pratiques, l’élève comprendra comment extraire des informations utiles de données pouvant être utilisées dans la prise de décision - l’une des compétences les plus recherchées par de nombreuses organisations. (Pour en savoir plus sur le Big Data, voir 5 Cours utiles sur les Big Data que vous pouvez suivre en ligne.)
De plus, une solide compréhension des algorithmes d’apprentissage automatique, des réseaux de neurones profonds et d’autres méthodes supervisées permettra au scientifique débutant de donner un sens aux données apparemment non structurées. Aucun jeu de données ne sera trop volumineux pour être analysé. La maîtrise de Python est une condition préalable, car le cours expliquera comment l'utiliser conjointement avec R pour donner un sens au jeu de données le plus complexe.
Ce programme MIT est «rythmé par le formateur», ce qui signifie que les cours sont dispensés par les formateurs à des moments précis de l’année, au lieu d’être disponibles en permanence. Le programme comprend 4 cours de 13 à 16 semaines (chaque semaine, vous devez consacrer 10 à 14 heures au cours), plus un examen de synthèse de deux semaines.
- Python pour la science des données
- Probabilités et statistiques en science des données avec Python
- Principes fondamentaux de l'apprentissage automatique
- Big Data Analytics avec Spark
Certificat Data Science Professional de Harvard
Pour les personnes qui ne possèdent pas de formation en programmation, le programme de Harvard est l’occasion idéale pour apprendre la science des données. Au lieu de Python, le cours enseignera à l'étudiant comment construire une base dans le langage de programmation R afin de confronter, analyser et visualiser des données à l'aide d'études de cas réels. Toutes les bases seront abordées, de l'apprentissage des concepts statistiques de base tels que la probabilité, l'inférence et la modélisation, à l'utilisation de tidyverse, de ggplot2 pour la visualisation des données et de dplyr. Au cours de ce cours, l'étudiant se familiarisera avec les outils essentiels utilisés par les spécialistes de l'informatique tels que Unix / Linux, Git et GitHub et RStudio, ainsi qu'avec de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique. (Si vous souhaitez en savoir plus sur l'informatique, consultez 10 cours d'informatique essentiels à suivre en ligne.)
Le programme de Harvard comprend neuf cours, y compris l’examen de synthèse, mais il est beaucoup plus rapide que les précédents. En fait, tous les cours ne durent que 1 à 2 heures par semaine pendant 8 semaines, mais comme ils suivent un rythme personnel (aucun instructeur n’est nécessaire), vous pouvez aller aussi vite que vous le souhaitez. L’examen final à la fin est une occasion d’appliquer les connaissances et les compétences en analyse de données R que vous avez acquises au cours de la série et nécessite environ 15 à 20 heures par semaine pendant 2 semaines.
- Principes de base de Python pour la science des données
- Analyser des données avec Python
- Visualiser des données avec Python
- Apprentissage automatique avec Python: Introduction pratique
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Programme professionnel Microsoft en science des données
Le programme Microsoft est un programme professionnel solide qui répond à tous les besoins grâce à sa grande flexibilité. Vous apprendrez à utiliser une large gamme de produits Microsoft tels que Transact-SQL, Excel et Azure pour explorer des sujets tels que les requêtes de données, l'analyse de données, la visualisation de données et la manière dont les statistiques informent les pratiques de la science des données. L'accent mis à la fois sur la théorie et sur la pratique en fait le cours idéal pour les professionnels des technologies qui souhaitent approfondir un sous-domaine spécifique de la science des données, ainsi que pour les débutants qui souhaitent se doter d'une base solide en méthodes de recherche en science des données et en apprentissage automatique.
Ce programme professionnel de Microsoft est extrêmement flexible et modulaire. Vous pouvez donc choisir de suivre le programme complet ou l’un des 10 cours individuels de 16 à 32 heures chacun. Vous pouvez également choisir si vous souhaitez, par exemple, terminer un cours en R ou en Python, en fonction de votre connaissance de chaque langage de programmation. Le programme comprend un examen de synthèse et est divisé en 3 modules: Principes fondamentaux, Science des données de base et Science des données appliquées.
Ce que vous allez apprendre:
- Principes fondamentaux - Apprenez les bases de la science des données.
- Science fondamentale des données - Apprenez les langages de programmation essentiels pour manipuler des données et découvrir les bases de l'apprentissage automatique.
- Applied Data Science - Approfondissez votre connaissance des langages de programmation Data Science et commencez à exploiter les données pour développer des solutions intelligentes.
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Conclusion
Tous les cours edX sont extrêmement simples à suivre car les exposés sont courts, compréhensibles et exceptionnellement précis. Vous obtiendrez toutes les informations dont vous avez besoin pour perfectionner vos compétences ou apprendre de nouvelles techniques, ainsi que pour acquérir toute l'expérience nécessaire pour être à l'aise avec votre nouveau rôle.
Le poste comprend des liens d'affiliation