Description de la formation

Data Scientist - Programme de master
Un programme d'apprentissage et de certification unique !
En partenariat avec IBM
Ce cours de science des données sponsorisé par IBM comprend des hackathons uniques, des masterclasses, des webinaires et des sessions « Ask-Me-Anything ». Le cours en ligne vous permet d'acquérir une expérience pratique avec R, Python, Machine Learning, Tableau, Hadoop et Spark. Améliorez vos compétences avec ce cours sur la science des données et l'interaction en direct avec d'autres praticiens et ingénieurs en apprentissage automatique.
Améliorez votre apprentissage avec la puissance d'IBM
- Avec des Hackathons exclusifs, des Masterclasses et des sessions Ask-Me-Anything d'IBM, obtenez des certifications IBM reconnues par l'industrie.
- Des travaux pratiques et plus de 25 projets de science des données.
- Des projets pertinents pour l'industrie, comme ceux d'Amazon, Walmart et Mercedes Benz, entre autres.
- Expérience d'apprentissage en direct : 8 fois plus d'interaction en direct dans les cours en ligne sur la science des données dispensés par des experts de l'industrie.
- Approche pédagogique : programme d'études en science des données de premier ordre avec des laboratoires intégrés et une expérience pratique. Cours de maître en ligne en direct dispensés par des experts d'IBM.
À propos du programme de master en science des données
Ce cours de science des données, en partenariat avec IBM, accélère votre carrière dans le domaine de la science des données et vous fournit l'éducation et les compétences de classe mondiale nécessaires pour réussir dans ce domaine. Le cours offre une formation complète dans les compétences les plus demandées en science des données et en apprentissage automatique, avec une exposition pratique aux outils et techniques clés, y compris Python, R, Tableau et les concepts de l'apprentissage automatique. Devenez un scientifique des données en plongeant dans les nuances de l'interprétation des données, en maîtrisant des techniques telles que l'apprentissage automatique et en maîtrisant des compétences de programmation puissantes pour faire passer votre carrière dans la science des données au niveau supérieur.
Cette collaboration entre AVC et IBM présente aux participants une approche intégrée d'apprentissage mixte qui fait d'eux des experts en science des données. Ce cours en science des données, en collaboration avec IBM, aidera les étudiants à se préparer à occuper des postes de premier plan en tant que scientifiques des données.
Résultats du programme de master en science des données
- Acquérir une compréhension approfondie de la structure des données et de la manipulation des données.
- Comprendre et utiliser les modèles de régression linéaires et non linéaires et les techniques de classification pour l'analyse des données.
- Acquérir une compréhension approfondie des modèles d'apprentissage supervisés et non supervisés tels que la régression linéaire, la régression logistique, le clustering, la réduction de la dimensionnalité, le K-NN et les pipelines.
- Effectuer des calculs scientifiques et techniques à l'aide du paquet SciPy et de ses sous-paquets, par exemple : Integrate, Optimise, Statistics, IO et Weave.
- Acquérir de l'expérience dans les calculs mathématiques en utilisant les packages NumPy et scikit-learn.
- Maîtriser les concepts des moteurs de recommandation et de la modélisation des séries temporelles et acquérir une connaissance pratique des principes, algorithmes et applications de l'apprentissage automatique.
- Apprendre à analyser les données avec Tableau et devenir compétent dans la construction de tableaux de bord interactifs.
Parcours d'apprentissage de la certification en science des données*
- Cours 1 - Python pour la science des données
- Cours 2 - Science des données appliquée avec Python
- Cours 3 - Apprentissage automatique
- Cours 4 - Formation à Tableau
- Cours 5 - Science des données - un examen final
Certificats de maîtrise
* Vous recevrez des certificats individuels pour chaque cours.
Cours optionnels - Matériel bonus
- Formation SQL
- Science des données avec la programmation R
- Apprentissage profond avec Keras et TensorFlow
- Masterclass sur l'industrie dispensée par IBM
Vous n'êtes pas obligé de suivre ces cours pour obtenir votre certificat de master. Vous avez la possibilité de suivre ces cours dans le cadre du programme global.
Outils couverts
Cours 1 : Python pour la science des données
Commencez à apprendre Python pour la science des données avec ce cours d'introduction et familiarisez-vous avec la programmation. Soigneusement préparé par IBM, à la fin de ce cours vous serez capable d'écrire des scripts Python, d'effectuer des analyses de données pratiques de base en utilisant l'environnement de laboratoire basé sur Jupyter, et de créer vos propres projets de science des données en utilisant IBM Watson.
Objectifs d'apprentissage clés
- Écrire votre premier programme Python en appliquant des concepts tels que les variables, les chaînes, les fonctions, les boucles et les conditions.
- Comprendre les nuances des listes, des ensembles, des dictionnaires, des conditions et des branches, des objets et des classes.
- Travailler avec des données en Python, par exemple lire et écrire des fichiers, charger, travailler et stocker des données avec Pandas.
Programme
- Leçon 01 - Les bases de Python
- Leçon 02 - Structures de données Python
- Leçon 03 - Connaissances de base de la programmation en Python
- Leçon 04 - Travailler avec des données en Python
- Leçon 05 - Travailler avec les tableaux NumPy
Cours 2 : Science des données avec Python
Dans ce cours sur la science des données avec Python, vous allez acquérir une compréhension de la science des données et des techniques d'analyse en utilisant Python. Avec ce cours de Python pour la science des données, vous apprendrez les concepts de base de la programmation Python et obtiendrez une connaissance approfondie de l'analyse des données, de l'apprentissage automatique, de la visualisation des données, de l'exploration du Web et du traitement du langage naturel. Python est une compétence nécessaire pour de nombreux postes dans la science des données, alors démarrez votre carrière avec ce cours interactif et pratique.
Objectifs d'apprentissage clés
- Acquérir une compréhension approfondie des processus de la science des données, de l'exploration des données, de l'exploitation des données, de la visualisation des données, de l'élaboration d'hypothèses et des tests. Vous apprendrez également les bases de la statistique.
- Installer l'environnement Python nécessaire ainsi que d'autres outils et bibliothèques.
- Comprendre les concepts de base de la programmation Python, par exemple les types de données, les tuples, les listes, les dicts, les opérateurs de base et les fonctions.
- Effectuer des calculs mathématiques de haute qualité à l'aide du paquetage NumPy et de sa vaste bibliothèque de fonctions mathématiques.
- Effectuer des calculs scientifiques et techniques à l'aide du paquet SciPy et de ses sous-paquets tels que Integrate, Optimise, Statistics, IO et Weave.
- Analyser et gérer des données à l'aide des structures de données et des outils du paquetage Pandas.
- Acquérir de l'expérience en apprentissage automatique à l'aide du paquet Scikit-Learn.
- Comprendre en profondeur les modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé, tels que la régression linéaire, la régression logistique, le clustering, la réduction de la dimensionnalité, le K-NN et le pipelining.
- Utiliser le package Scikit-Learn pour le traitement du langage naturel.
- Utiliser la bibliothèque matplotlib de Python pour la visualisation des données.
- Extraire des données utiles de sites web en effectuant du web scraping à l'aide de Python.
- Intégrer Python avec Hadoop, Spark et MapReduce.
Syllabus
- Leçon 01 : Science des données - vue d'ensemble
- Leçon 02 : Analyse des données - vue d'ensemble
- Leçon 03 : Analyse statistique et applications commerciales
- Leçon 04 : Mise en place de l'environnement Python et son essence
- Leçon 05 : Calcul mathématique avec Python (NumPy)
- Leçon 06 : Calcul scientifique avec Python (Scipy)
- Leçon 07 : Manipulation de données avec Pandas
- Leçon 08 : L'apprentissage automatique avec Scikit-Learn
- Leçon 09 : Traitement du langage naturel avec Scikit-Learn
- Leçon 10 : Visualisation de données en Python avec matplotlib. Cette leçon vous apprend à visualiser des données en Python avec matplotlib et à les tracer.
- Leçon 11 : Webscrapping avec BeautifulSoup
- Leçon 12 : Intégrer Python avec Hadoop MapReduce et Spark.
Cours 3 : Apprentissage automatique
Le cours d'apprentissage automatique d'AVC fait de vous un expert en apprentissage automatique, une forme d'intelligence artificielle qui automatise l'analyse des données pour permettre aux ordinateurs d'apprendre et de s'adapter à travers l'expérience pour effectuer des tâches spécifiques sans programmation explicite. Vous maîtriserez les concepts et les techniques de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, les mathématiques et les heuristiques, ainsi que la modélisation pratique pour développer des algorithmes et vous préparer à votre rôle avec une connaissance avancée de l'apprentissage automatique.
Objectifs d'apprentissage clés
- Maîtriser les concepts de l'apprentissage supervisé et non supervisé,
- moteur de recommandation et modélisation de séries temporelles
- Maîtrise pratique des principes, algorithmes et applications de l'apprentissage automatique grâce à une approche pratique qui comprend le travail sur quatre grands projets de bout en bout et plus de 25 exercices pratiques.
- Connaissance approfondie des aspects statistiques et heuristiques de l'apprentissage automatique.
- Mise en œuvre de modèles tels que les machines à vecteurs de support, les SVM à noyau, les Bayes naïfs, la classification par arbre de décision, la classification par forêt aléatoire, la régression logistique, le clustering K-means, etc. en Python.
- Validation des modèles d'apprentissage automatique et décodage des différentes mesures de précision. Améliorer les modèles finaux à l'aide d'un ensemble d'algorithmes d'optimisation, y compris les techniques de Boosting et de Bagging.
- Comprendre les concepts théoriques et leur lien avec les aspects pratiques de l'apprentissage automatique.
Syllabus
- Leçon 01 : Introduction à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique
- Leçon 02 : Traitement et manipulation des données
- Leçon 03 : Apprentissage supervisé
- Leçon 04 : Développement des caractéristiques
- Leçon 05 : Apprentissage supervisé - classification
- Leçon 06 : Apprentissage non supervisé
- Leçon 07 : Modélisation de séries temporelles
- Leçon 08 : Ensembles d'apprentissage
- Leçon 09 : Systèmes de recommandation
- Leçon 10 : Traitement de texte
Cours 4 : Tableau
Ce cours sur Tableau vous aidera à comprendre comment construire des visualisations, organiser des données et concevoir des graphiques et des tableaux de bord pour prendre des décisions commerciales plus significatives. Vous serez initié aux concepts de la visualisation de données, aux différentes combinaisons de graphiques et d'histoires, au travail avec des filtres, des paramètres et des ensembles, et à la construction de tableaux de bord interactifs.
Objectifs d'apprentissage clés
- Devenir un expert dans les techniques de visualisation telles que la carte thermique, le treemap, la chute d'eau et Pareto.
- Comprendre les métadonnées et leur utilisation.
- Travailler avec des filtres, des paramètres et des ensembles.
- Les types de champs spéciaux et les champs générés par Tableau, ainsi que la création et l'utilisation de paramètres.
- Apprendre à construire des graphiques, des tableaux de bord interactifs et des interfaces de présentation et à partager votre travail.
- Maîtriser les concepts de mélange de données, de création d'extraits de données et d'organisation et de formatage des données.
- l'organisation et la mise en forme des données.
- Maîtriser les calculs arithmétiques, logiques, tabulaires et LOD.
Syllabus
- Leçon 01 : Démarrer avec Tableau
- Leçon 02 : L'essence de Tableau en thèmes
- Leçon 03 : Création de graphiques dans Tableau
- Leçon 04 : Travailler avec les métadonnées
- Leçon 05 : Filtres dans Tableau
- Leçon 06 : Application d'analyses à la feuille de travail
- Leçon 07 : Tableau de bord dans Tableau
- Leçon 08 : Modification des connexions de données
- Leçon 09 : Introduction au niveau de détail dans Tableau (LODS)
Cours 5 - Examen final de science des données
Cet examen final de science des données vous donne l'occasion de mettre en pratique les compétences que vous avez acquises au cours du programme. Grâce à des sessions de mentorat dédiées, vous apprendrez à résoudre un problème industriel réel de science des données, depuis le traitement et la modélisation des données jusqu'à la présentation de vos résultats et de votre vision de l'entreprise.
Le projet constitue l'étape finale du programme et vous permet de présenter votre expertise à vos (futurs) employeurs.
Objectifs d'apprentissage clés
Ce cours en ligne vous emmène à travers le cycle de prise de décision de la science des données, y compris le traitement des données, la construction d'un modèle et l'affichage des résultats. Les étapes du projet sont les suivantes :
- Traitement des données - Au cours de cette étape, vous appliquez diverses techniques de traitement des données pour donner un sens aux données brutes.
- Construction de modèles - Vous utilisez des techniques telles que la régression et les arbres de décision pour construire des modèles d'apprentissage automatique qui permettent des prédictions précises et intelligentes. Vous pouvez utiliser Python et R pour construire votre modèle. Vous suivrez l'ensemble de l'exercice de construction du modèle, de la division des données aux tests et à l'entraînement, et vous validerez les données à l'aide du processus de validation croisée k-fold.
- Ajustement du modèle - Vous appliquerez diverses techniques pour améliorer la précision du modèle et vous sélectionnerez le modèle principal qui offre la meilleure précision.
- Tableau de bord et visualisation des résultats - Dans une dernière étape, vous exporterez vos résultats vers un tableau de bord avec des informations significatives à l'aide de Tableau.
Cours optionnels - Matériel bonus
Cours supplémentaire : Formation SQL
Ce cours vous donne les informations nécessaires pour commencer à travailler avec des bases de données SQL et les utiliser dans vos applications. Vous apprendrez les concepts des instructions SQL de base, des instructions conditionnelles, des commandes, des jointures, des sous-requêtes et de diverses fonctions pour gérer votre base de données SQL en vue d'une croissance évolutive.
Objectifs d'apprentissage clés
- Comprendre les bases de données et les relations
- Utiliser les outils de requête courants et travailler avec les commandes SQL.
- Comprendre les transactions, créer des tables et des vues.
- Comprendre et exécuter les procédures stockées.
Syllabus
- Leçon 1 : Expressions SQL de base
- Leçon 2 : Récupération et sauvegarde
- Leçon 3 : Sélection de données : filtrage
- Leçon 4 : Commandes de sélection : Ordre
- Leçon 5 : Alias
- Leçon 6 : Commandes de fusion
- Leçon 7 : Commandes de regroupement
- Leçon 8 : Instructions conditionnelles
- Leçon 9 : Jointures
- Leçon 10 : Sous-requêtes
- Leçon 11 : Vues et index
- Leçon 12 : Fonctions de chaînes de caractères
- Leçon 13 : Fonctions mathématiques
- Leçon 14 : Fonctions pour la date et l'heure
- Leçon 15 : Correspondance de motifs (chaînes)
- Leçon 16 : Fonctions de contrôle d'accès des utilisateurs
Cours supplémentaire : Science des données avec R
L'étape suivante pour devenir un scientifique des données est d'apprendre R - la technologie open source la plus demandée. R est un langage puissant pour la science des données et l'analyse, avec une courbe d'apprentissage raide et une communauté très vivante. C'est pourquoi il devient rapidement la technologie de choix pour les organisations qui cherchent à exploiter la puissance de l'analyse pour obtenir un avantage concurrentiel.
Objectifs d'apprentissage clés
- Acquérir une compréhension de base de Business Analytics R, configurer le studio et l'espace de travail R et découvrir les différents packages R.
- Maîtriser la programmation R et comprendre comment les différentes fonctions sont implémentées dans R.
- Acquérir une compréhension approfondie de la structure des données utilisée dans R et apprendre à importer/exporter des données dans R.
- Définir, comprendre et utiliser les différentes fonctions et les fonctions DPYR.
- Comprendre et utiliser différents graphiques en R pour la visualisation des données.
- Acquérir une connaissance de base des différents concepts statistiques.
- Comprendre et utiliser les tests d'hypothèse pour guider les décisions commerciales.
- Comprendre et utiliser les modèles de régression linéaire et non linéaire.
- Techniques de classification pour l'analyse des données.
- Apprendre et utiliser différentes règles d'association et l'algorithme Apriori.
- Apprendre et utiliser les méthodes de clustering, y compris K-means, DBSCAN et le clustering hiérarchique.
Syllabus
- Leçon 01 : Introduction à l'analyse d'entreprise
- Leçon 02 : Introduction à la programmation R
- Leçon 03 : Structures de données
- Leçon 04 : Visualisation des données
- Leçon 05 : Statistiques pour la science des données I
- Leçon 06 : Statistiques pour la science des données II
- Leçon 07 : Analyse de régression
- Leçon 08 : Classification
- Leçon 09 : Regroupement
- Leçon 10 : Association
Cours supplémentaire : Apprentissage profond avec Keras et TensorFlow
Ce cours Deep Learning with TensorFlow d'IBM affinera vos connaissances en Machine Learning et fera de vous un expert en Deep Learning avec TensorFlow. Maîtrisez les concepts du Deep Learning et de TensorFlow pour construire des réseaux neuronaux artificiels et dépasser les couches d'abstraction de données. Ce cours vous apprendra à libérer la puissance des données et vous préparera à de nouveaux horizons en AIDeep Learning with TensorFlow and Keras Ce cours vous fera passer de l'apprentissage automatique au niveau supérieur et vous donnera une solide compréhension de l'apprentissage profond à l'aide de TensorFlow et Keras. Maîtrisez les concepts de l'apprentissage profond pour construire des réseaux neuronaux artificiels et dépasser les couches d'abstraction de données. Ce cours vous apprendra à libérer la puissance des données et à vous préparer à de nouveaux horizons dans l'intelligence artificielle.
Objectifs d'apprentissage clés
- Comprendre l'apprentissage profond à l'aide de réseaux neuronaux
- Acquérir une bonne compréhension de Tensorflow et Keras.
- Comprendre les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et leurs applications.
- Se familiariser avec les réseaux neuronaux récurrents (RNN) et les autoencodeurs.
- Optimiser les performances de votre réseau neuronal à l'aide de la régularisation L2 et des couches d'abandon.
- Créer des modèles d'autoencodeurs pour détecter des anomalies
Aperçu du cours
- Leçon 1 : Introduction à l'IA et à l'apprentissage profond
- Leçon 2 : Réseau de neurones artificiels
- Leçon 3 : Réseaux neuronaux profonds et outils
- Leçon 4 : Réseaux neuronaux profonds - optimisation, réglage et possibilités d'interprétation.
- Leçon 5 : Réseau neuronal convolutif (CNN)
- Leçon 6 : Réseaux neuronaux récurrents
- Leçon 7 : Autoencodeur
Cours supplémentaire : Masterclass en affaires - informatique
Participez à cette masterclass interactive en ligne pour avoir un aperçu des développements dans la science des données et les techniques d'IA.
Projet
Construction d'un modèle de recommandation basé sur l'utilisateur pour Amazon
L'ensemble de données contient des critiques de films de clients d'Amazon. Effectuer une analyse de données des critiques de films des clients d'Amazon et construire un algorithme de recommandation de Machine Learning qui fournit des évaluations pour chaque utilisateur. Thème : Commerce électronique
Plaintes des clients de Comcast Telecom
Comcast est une entreprise de télécommunications américaine d'envergure mondiale. Le service clientèle de l'entreprise est épouvantable. Elle continue d'échouer malgré des promesses d'amélioration répétées. Utilisez la base de données existante des plaintes des clients comme référentiel pour améliorer la satisfaction des clients. Thème : Télécommunications
Mercedes-Benz : une fabrication plus écologique
Réduire le temps qu'une Mercedes-Benz passe sur le banc d'essai. Travailler avec un ensemble de données représentant différentes permutations des caractéristiques d'une voiture Mercedes-Benz pour prédire le temps nécessaire pour passer le test. Des algorithmes optimaux contribueront à accélérer les essais, ce qui permettra de réduire les émissions de CO2 sans affecter Mercedes-Benz. Thème : Industrie automobile.
Analyse de l'industrie du commerce de détail avec Walmart
Walmart, l'un des principaux détaillants des États-Unis, souhaite établir des prévisions précises concernant les ventes et la demande. L'entreprise est confrontée à une demande imprévue et se trouve parfois en rupture de stock. Elle découvre qu'un algorithme d'apprentissage automatique est à l'origine du problème. Construisez un algorithme d'apprentissage automatique idéal qui prédit avec précision la demande et les facteurs tels que les conditions économiques comme l'IPC, l'indice de chômage, etc. Thème : Commerce de détail
Étude de cas sur les objectifs de film
Effectuez une analyse en utilisant la technique de l'analyse exploratoire des données. Vous devez trouver les caractéristiques qui influencent l'évaluation d'un film particulier et construire un modèle pour prédire l'évaluation des films. Thème : Divertissement
Analyse des demandes de service à la clientèle
Effectuez des analyses de données sur les appels au service 311 de la ville de New York. Vous vous concentrerez sur les techniques de gestion des données afin de comprendre les schémas de données et de créer des visualisations pour catégoriser et hiérarchiser les types de plaintes, par exemple les conditions économiques, y compris l'IPC, l'indice de chômage, etc. Thème : Service à la clientèle
Étude comparative des pays
Créer un tableau de bord pour réaliser une étude comparative de différents paramètres dans différents pays à l'aide de données d'assurance et d'indicateurs. Thème : Géopolitique
Analyse de la performance des ventes
Créer un tableau de bord montrant les performances de vente mensuelles par segment et catégorie de produits pour aider les clients à identifier les segments et les catégories qui ont atteint ou dépassé leurs objectifs de vente, ainsi que ceux qui n'ont pas atteint leurs objectifs de vente. Thème : Commerce de détail
Prévoir la demande de prêts en fonction de la région
Ce projet donne aux stagiaires un aperçu du secteur bancaire. Les stagiaires doivent construire un modèle statistique pour prédire la demande de prêts dans une région spécifique. Pour montrer les résultats, les stagiaires doivent créer un tableau de bord en ligne qui affiche le plan et ses progrès à toutes les parties prenantes. Thème : Banque
Construire un modèle pour prédire les patients diabétiques
Le projet est aligné sur l'ensemble de données du NIDDK (National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases), qui est l'une des maladies les plus chroniques et les plus lourdes de conséquences. L'objectif de ce projet est de construire un modèle permettant de prédire les patients atteints de diabète en utilisant l'ensemble de données donné. Thème : Soins de santé
Segmentation de la clientèle du commerce de détail
Segmentation de la clientèle à l'aide de l'analyse RFM. Les segments obtenus peuvent être classés du plus précieux (fréquence, fréquence et valeur les plus élevées) au moins précieux (fréquence, fréquence et valeur les plus faibles). Thème : Commerce de détail
Certificats
À l'issue de ce programme de master, vous recevrez des certificats d'IBM et d'AVC & Simplilearn pour les cours d'informatique du programme. Ces certificats attestent de vos compétences en tant qu'expert en science des données. À l'issue du programme, vous recevrez également un certificat de master reconnu.
Qui devrait participer à ce programme ?
Le rôle de la science des données exige une interaction entre l'expérience, les connaissances en science des données et l'utilisation des bons outils et des bonnes technologies. Il s'agit d'un choix de carrière solide pour les nouveaux professionnels et les professionnels expérimentés. Les personnes ambitieuses, quel que soit leur niveau d'études et ayant une orientation analytique, sont les mieux placées pour suivre le programme de master Data Scientist, entre autres :
- les professionnels de l'informatique
- Managers en analytique
- Analystes d'entreprise
- Professionnels de la banque et de la finance
- Responsables marketing
- Gestionnaires de réseaux de la chaîne d'approvisionnement
- Débutants ou jeunes diplômés au niveau Bachelor ou Master
QUESTIONS ET RÉPONSES
Qu'est-ce qu'un programme de master pour les scientifiques des données ?
Les cours de science des données sont des programmes éducatifs qui visent à fournir aux étudiants les compétences et les informations nécessaires pour utiliser la programmation, les statistiques, l'apprentissage automatique et les méthodes d'expertise du domaine afin d'analyser, d'évaluer et d'extraire des informations précieuses à partir d'ensembles de données vastes et compliqués. Dans ce cours de science des données, vous apprendrez de nombreux concepts de complexité variable - du niveau débutant au niveau intermédiaire et avancé.
Quelle est la valeur du certificat de maîtrise ?
Le programme de maîtrise de l'AVC vous aidera à maîtriser des compétences en demande à un rythme plus rapide et à augmenter votre capacité de commercialisation. Quels que soient vos objectifs de carrière, que vous soyez débutant ou que vous recherchiez des possibilités de perfectionnement pour changer de carrière, les programmes de master de l'AVC valent l'investissement. Ces certificats sont très demandés.
Remarque : ce programme de master n'est pas équivalent à un diplôme universitaire. Nous ne sommes pas une université. Ce Master signifie que vous avez suivi tout le programme et toutes les connaissances essentielles du sujet et que vous pouvez pleinement « maîtriser » le sujet.
Que fait un data scientist ?
Un data scientist est une personne qui collecte, nettoie, analyse et visualise de grandes quantités de données pour en tirer des conclusions significatives et les communiquer aux chefs d'entreprise. Ces données sont collectées à partir de diverses sources, traitées dans un format adapté à l'analyse et introduites dans un système analytique où une analyse statistique est effectuée pour obtenir des informations exploitables.
Ces informations exploitables permettent de résoudre des problèmes commerciaux complexes et de prendre de meilleures décisions. Les scientifiques des données utilisent des techniques de science des données telles que l'analyse exploratoire des données, la modélisation statistique et l'apprentissage automatique pour découvrir les relations cachées dans les données. Si vous souhaitez poursuivre une carrière en tant que scientifique des données, ce cours de science des données peut vous aider à assumer toutes ces responsabilités.
Qui sont les instructeurs de ce cours ? Comment sont-ils sélectionnés ?
Nos formateurs hautement qualifiés en science des données sont des experts de l'industrie avec des années d'expérience pertinente dans l'apprentissage automatique, Python pour la science des données, et la science des données appliquée.
Ils ont tous été soumis à un processus de sélection rigoureux qui comprend une vérification du profil, une évaluation technique et une démonstration de formation avant d'être certifiés pour former pour nous. Nous veillons également à ce que seuls les formateurs ayant un taux élevé d'anciens élèves fassent partie de notre corps professoral.
Pourquoi s'inscrire au programme de Master Data Scientist chez AVC ?
À l'issue de ce cours de science des données, vous recevrez des certificats IBM pour leurs cours respectifs dans le parcours d'apprentissage. Ces certificats attesteront de vos compétences et affirmeront votre expertise en science des données.
Parmi les autres avantages de ce cours, citons
- Des masterclasses animées par des experts IBM
- Des sessions « Ask me anything » avec la direction d'IBM
- Hackathons exclusifs organisés par IBM
- Certification en science des données reconnue par l'industrie
- Des sessions interactives en direct sur les dernières tendances de l'IA, telles que l'IA générative, l'ingénierie d'aide, l'IA explicable, etc.
- Apprendre à connaître ChatGPT, DALL-E, Midjourney et d'autres outils de premier plan.
Quels sont les prérequis pour le programme de Master Data Scientist ?
Aucune expérience préalable n'est requise pour rejoindre le programme. À la fin du programme, vous disposerez d'une base de connaissances complète et serez en mesure de démontrer votre capacité à appliquer vos nouvelles connaissances dans le cadre d'une variété de tâches et de projets pratiques.
Combien de temps faut-il pour terminer le programme de master ?
C'est une question très personnelle. Certaines personnes suivent le programme assez rapidement (environ 2 à 3 mois), d'autres ont besoin de plus de temps. Vous avez accès au programme et à l'apprentissage en ligne pendant un an. Si vous consacrez 5 à 10 heures par semaine au programme, il vous faudra environ 6 mois pour le terminer. Remarque : certains autres programmes de master prennent plus de temps. Il s'agit d'une estimation.
Quelle est la structure des programmes de master ? Dois-je me rendre dans un centre d'apprentissage ?
Les programmes sont entièrement à distance. Les modules sont des cours pratiques en ligne que vous pouvez suivre dans votre temps et à votre rythme, et que vous pouvez également apprendre à partir de votre téléphone portable (notre application). Il y a également des sessions de classe en ligne via notre système avancé d'apprentissage professionnel à distance. Nous avons le choix entre différents créneaux horaires et nous enregistrons toujours les sessions afin que vous puissiez les réécouter si vous avez oublié quelque chose ou si vous souhaitez revoir certaines informations. Il y a toujours quelqu'un pour vous aider et vous soutenir si vous avez des questions sur les compétences que vous apprenez.
Quand puis-je suivre les cours de master en ligne en direct ?
Le calendrier de chaque cours varie selon les groupes. Vous aurez accès à un tableau de bord avec un certain nombre de créneaux horaires différents pour la même session/le même sujet. Vous décidez de la date et de l'heure qui vous conviennent le mieux. Certaines sessions sont programmées l'après-midi en semaine, tandis que d'autres sont programmées le matin ou le soir le week-end. La programmation est basée sur des facteurs tels que le nombre de participants intéressés et la disponibilité des formateurs. Si vous manquez une session, vous pouvez toujours regarder les enregistrements de cette session. Vous ne manquerez jamais rien !
Quand puis-je débloquer mon certificat de maître ?
Vous devez avoir suivi au moins 85 % du cours pour débloquer votre certificat. Cette règle s'applique à tous les programmes de master. L'un des critères d'obtention du certificat de master est la participation aux cours en direct. Toutefois, si vous n'êtes pas en mesure d'assister aux cours en direct mais que vous pouvez regarder les enregistrements, nous pouvons faire une exception. Il est toutefois important que vous regardiez les enregistrements si vous ne pouvez pas assister aux sessions en direct.
Quel type d'assistance puis-je obtenir ?
Nous offrons une assistance par courrier électronique, par chat et par téléphone. Nous disposons également d'une équipe spécialisée qui fournit une aide à la demande via notre forum communautaire. En outre, vous aurez un accès à vie au forum communautaire, même après avoir terminé vos cours avec nous.
Pourquoi devenir data scientist ?
Devenir data scientist est une activité lucrative et attrayante, compte tenu de la forte croissance du secteur. La demande de data scientists qualifiés est supérieure à l'offre, ce qui entraînera une pénurie de talents de 250 000 professionnels d'ici 2024.
Quel sera le cheminement de carrière après avoir terminé le programme de maîtrise pour les scientifiques des données ?
Les organisations de toutes les industries s'appuient fortement sur la prise de décision basée sur les données pour une croissance compétitive. Cette évolution a fait du rôle de scientifique des données l'une des options de carrière les plus florissantes sur le marché du travail actuel. Les professionnels des données qualifiés, capables d'analyser et d'interpréter des données complexes, sont très recherchés. Ils peuvent s'attendre à des salaires compétitifs, à des opportunités de croissance et à la possibilité de travailler avec des technologies de pointe.
Le cours de science des données de l'AVC ouvre plusieurs voies de carrière prometteuses, notamment des postes de scientifique des données, d'analyste des données, d'ingénieur en apprentissage automatique ou d'analyste en intelligence d'affaires.
Des postes d'ingénieur en données dans des domaines spécialisés tels que le traitement du langage naturel (NLP) ou la vision par ordinateur sont également envisageables. Ces carrières couvrent une variété d'industries telles que l'informatique, la finance, les soins de santé et le commerce de détail.
Les diplômés peuvent-ils trouver un emploi à l'issue de ce programme de master pour scientifiques des données ?
Les scientifiques des données sont très demandés aujourd'hui et les entreprises sont prêtes à payer des salaires plus élevés pour les postes de débutants. Cependant, pour devenir un data scientist, il faut faire preuve d'une connaissance approfondie de la science des données et acquérir une expérience industrielle. Notre cours de science des données transmet toutes les compétences nécessaires aux jeunes diplômés, les rendant prêts à devenir des scientifiques de données performants.
Ce cours de formation à la science des données en ligne comprend des devoirs sur la science des données appliquée et des projets de science des données dans le monde réel, ce qui en fait une option incroyable pour commencer votre voyage dans la science des données.
Quels sont les secteurs qui utilisent le plus la science des données ?
La science des données trouve des applications dans les principaux secteurs industriels, tels que la santé, la banque et la finance, la vente au détail, l'automobile, le marketing, la fabrication et le gouvernement. Des secteurs tels que l'ingénierie, la publicité, l'énergie et les services publics, entre autres, emploient également de nombreux scientifiques des données. Ce cours de certification en science des données est bénéfique si vous souhaitez entrer dans l'un de ces secteurs en tant que professionnel.
Prochaines sessions
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Apprenez à faire la différence Adding Value Consulting (AVC) est un ATO (organisme de formation accrédité) leader. Nous avons introduit un grand nombre de méthodes de « meilleures pratiques » en Scandinavie. Nous sommes experts en formation et certification. Au fil des...
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