Fractal Analytics
Science des données fractales Certificat Professionnel
Fractal Analytics

Science des données fractales Certificat Professionnel

Lancez votre carrière dans la science des données. En cinq mois seulement, vous acquérez des compétences prêtes à l'emploi et une expérience pratique pour une carrière très demandée. Aucun diplôme ou expérience préalable n'est requis.

Analytics Vidhya
Fractal Analytics
Ajoy Singh

Instructeurs : Analytics Vidhya

9 766 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez une qualification professionnelle qui traduit votre expertise
4.5

(169 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

Planning flexible
5 mois Ă  10 heures une semaine
Apprenez Ă  votre propre rythme
Préparer un diplôme
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niveau Débutant

Expérience recommandée

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5 mois Ă  10 heures une semaine
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Ce que vous apprendrez

  • Appliquer des techniques structurĂ©es de rĂ©solution de problèmes pour dissĂ©quer et relever les dĂ©fis complexes liĂ©s aux donnĂ©es rencontrĂ©s dans des scĂ©narios du monde rĂ©el.

  • Vous maĂ®trisez le langage SQL pour extraire et manipuler des donnĂ©es et vous utilisez des compĂ©tences en matière de visualisation de donnĂ©es Ă  l'aide de Power BI pour communiquer des informations.

  • Appliquer l'expertise Python pour la manipulation et l'analyse des donnĂ©es et mettre en Ĺ“uvre des algorithmes d'apprentissage automatique afin de crĂ©er des modèles prĂ©dictifs pour les applications.

  • CrĂ©ez des histoires de donnĂ©es convaincantes pour influencer votre public et maĂ®trisez l'art d'analyser les donnĂ©es de manière critique tout en prenant des dĂ©cisions et en formulant des recommandations.

Compétences que vous acquerrez

  • CatĂ©gorie : Conception centrĂ©e sur l'homme
  • CatĂ©gorie : Conception de la base de donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : RĂ©solution de problèmes
  • CatĂ©gorie : Storyboard
  • CatĂ©gorie : ModĂ©lisation des donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : Storytelling de donnĂ©es
  • CatĂ©gorie : SQL
  • CatĂ©gorie : Power BI
  • CatĂ©gorie : Expressions d'analyse de donnĂ©es (DAX)
  • CatĂ©gorie : Apprentissage automatique
  • CatĂ©gorie : Analyse exploratoire des donnĂ©es (AED)
  • CatĂ©gorie : Visualisation de DonnĂ©es

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

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Préparez-vous à une carrière en Science des données

  • Recevez une formation professionnelle par Fractal Analytics
  • Faites preuve de votre compĂ©tence dans des projets de portefeuille
  • Obtenez un certificat reconnu par les employeurs auprès de Fractal Analytics

Certificat professionnel - 8 séries de cours

Ce que vous apprendrez

  • Expliquez le cycle de vie d'un projet de dĂ©veloppement durable et le rĂ´le de la pensĂ©e structurĂ©e dans ce projet.

  • DĂ©finir un Ă©noncĂ© de problème Ă  l'aide du cadre SMART. Expliquer les activitĂ©s, les meilleures pratiques et les pièges de la phase de mise en Ĺ“uvre.

  • Construire l'arbre Ă  problèmes MECE pour dĂ©composer les problèmes de l'entreprise en plusieurs parties. CrĂ©er une feuille de travail pour l'Ă©noncĂ© du problème afin de dĂ©limiter les problèmes de l'entreprise.

  • Expliquez le rĂ´le de la conception centrĂ©e sur l'homme dans la rĂ©solution des problèmes des entreprises.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Statistiques descriptives
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Science des données
Catégorie : Pandas (paquetage Python)
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Transformation des données
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Data wrangling
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Statistiques

Ce que vous apprendrez

  • Extraire les donnĂ©es pertinentes de la base de donnĂ©es de manière efficace et rapide

  • Construire des requĂŞtes SQL puissantes pour obtenir des informations

  • Analyser et gĂ©rer de grands ensembles de donnĂ©es et tirer des conclusions Ă  partir de bases de donnĂ©es relationnelles complexes

  • Permettre aux Ă©tudiants de crĂ©er et de modifier des bases de donnĂ©es pour rĂ©soudre des problèmes professionnels pertinents

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Esprit Critique
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Psychologie
Catégorie : Probabilité
Catégorie : Prise de décision
Catégorie : Intelligence Émotionnelle
Catégorie : Économie comportementale
Catégorie : Résolution de problèmes
Catégorie : Conscience de soi
Catégorie : Compétences analytiques
Catégorie : Communication
Catégorie : Intelligence artificielle
Aperçus de Power BI

Aperçus de Power BI

COURS 314 heures

Ce que vous apprendrez

  • SĂ©lectionner et utiliser des graphiques pertinents pour des problèmes de donnĂ©es appropriĂ©s

  • Utilisez PowerBI pour vous connecter Ă  des donnĂ©es de formats diffĂ©rents

  • Communiquer des informations clĂ©s sur les problèmes de l'entreprise Ă  l'aide de rapports et de tableaux de bord

  • CrĂ©ez des visualisations avancĂ©es sur Power BI en utilisant DAX

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Détection des anomalies
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Arbre de décision
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Modélisation statistique
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Déploiement des applications

Ce que vous apprendrez

  • Expliquer l'importance de Python dans la science des donnĂ©es et ses applications dans le monde rĂ©el.

  • Appliquer Python pour manipuler et analyser diverses sources de donnĂ©es, en utilisant Pandas et les types de donnĂ©es appropriĂ©s

  • CrĂ©er des visualisations de donnĂ©es informatives et tirer des enseignements de la distribution des donnĂ©es et des relations entre les caractĂ©ristiques

  • DĂ©velopper un flux de travail complet de prĂ©paration des donnĂ©es pour l'apprentissage automatique, y compris le redimensionnement des donnĂ©es et l'ingĂ©nierie des caractĂ©ristiques

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Stimuler l'engagement
Catégorie : Présentation des données
Catégorie : Storyboard
Catégorie : Narration
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Éthique des données
Catégorie : Storytelling de données
Catégorie : Infographie
Catégorie : Prise de décision fondée sur les données
Catégorie : Visualisation interactive des données
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Maîtrise des données
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données

Ce que vous apprendrez

  • Expliquer comment les humains se comportent lorsqu'on leur donne des donnĂ©es pour calculer des rĂ©sultats

  • DĂ©montrer comment les perceptions, les prĂ©jugĂ©s et les partis pris affectent la prise de dĂ©cision humaine

  • Illustrer que la prise de dĂ©cision humaine est un dĂ©fi et que les humains ont besoin d'aide pour prendre de meilleures dĂ©cisions

  • RĂ©sumez la manière dont les humains peuvent collaborer efficacement avec l'IA, en surmontant leurs prĂ©jugĂ©s, leurs perceptions et leurs idĂ©es prĂ©conçues

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Empathie
Catégorie : Pensée critique et résolution de problèmes
Catégorie : Esprit Critique
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Science des données
Catégorie : Conception centrée sur l'homme
Catégorie : Prise de décision
Catégorie : Résolution de problèmes
Catégorie : Compétences analytiques
Catégorie : Résolution de problèmes complexes

Ce que vous apprendrez

  • Construire des modèles d'apprentissage automatique en utilisant les diffĂ©rentes Ă©tapes d'un flux de travail typique d'apprentissage automatique

  • Appliquer les mĂ©triques appropriĂ©es pour divers problèmes commerciaux afin d'Ă©valuer la performance des modèles d'apprentissage automatique

  • DĂ©velopper des modèles d'apprentissage automatique basĂ©s sur la rĂ©gression et l'arborescence pour faire des prĂ©dictions sur des problèmes commerciaux pertinents

  • Analyser les problèmes commerciaux pour lesquels des modèles d'apprentissage automatique non supervisĂ©s pourraient ĂŞtre utilisĂ©s pour tirer de la valeur des donnĂ©es

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Conception de la base de données
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Bases de données
Catégorie : Gestion des bases de données
Catégorie : Banc d'essai Mysql
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Langage de requête
Catégorie : Intégrité des données
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Bases de données relationnelles
Catégorie : SQL

Ce que vous apprendrez

  • Utiliser des techniques de rĂ©gularisation pour amĂ©liorer la performance et la robustesse du modèle.

  • Exploitez les mĂ©thodes d'ensemble, telles que le bagging et le boosting, pour amĂ©liorer la prĂ©cision des prĂ©dictions.

  • Mettre en Ĺ“uvre l'ajustement des hyperparamètres et l'ingĂ©nierie des caractĂ©ristiques afin d'affiner les modèles pour les dĂ©fis du monde rĂ©el.

  • Combinez divers modèles pour obtenir des prĂ©dictions supĂ©rieures, en Ă©largissant votre boĂ®te Ă  outils prĂ©dictive.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Indicateurs clés de performance (ICP)
Catégorie : Rapports d'activité
Catégorie : power bi
Catégorie : Informatique décisionnelle
Catégorie : Microsoft Excel
Catégorie : Expressions d'analyse de données (DAX)
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Modélisation des données
Catégorie : Visualisation interactive des données
Catégorie : Transformation de données
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Tableau de bord
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
Storytelling de données

Storytelling de données

COURS 812 heures

Ce que vous apprendrez

  • Expliquer l'importance de la narration des donnĂ©es pour communiquer des informations et faciliter la prise de dĂ©cision

  • Appliquer diverses techniques de visualisation pour crĂ©er une histoire de donnĂ©es convaincante

  • Appliquer diverses techniques pour rĂ©diger un rĂ©cit convaincant pour une histoire de donnĂ©es

  • CrĂ©ez un rĂ©cit de donnĂ©es captivant en intĂ©grant des donnĂ©es pertinentes, une visualisation claire et une narration convaincante.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Optimisation des performances
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Analyse de régression
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Algorithme de forêt aléatoire
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Arbre de classification et de régression (CART)
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Arbre de décision

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Préparer un diplôme

Lorsque vous aurez terminé ce site Certificat Professionnel, vous pourrez peut-être faire reconnaître vos acquis si vous êtes admis et si vous vous inscrivez à l'un des programmes d'études en ligne suivants.¹

 

Instructeurs

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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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¹Basé sur les réponses au sondage sur les résultats des étudiants Coursera, États-Unis, 2021.