Une collection de cours gratuits sur la science des données de Harvard, Stanford, MIT, Cornell et Berkeley – KDnuggets
Image par auteur
Les cours gratuits sont très populaires sur notre plateforme et nous avons reçu de nombreuses demandes de débutants et de professionnels pour plus de ressources. Pour répondre à la demande des futurs data scientists, nous proposons une collection de cours gratuits en science des données dispensés par les meilleures universités du monde.
Des professeurs d’université et des assistants techniques enseignent ces cours et couvrent des sujets tels que les mathématiques, les probabilités, la programmation, les bases de données, l’analyse de données, le traitement des données, l’analyse des données et l’apprentissage automatique. À la fin de ces cours, vous aurez acquis les compétences nécessaires pour maîtriser la science des données et être prêt à travailler.
Lien: 5 cours universitaires gratuits pour apprendre l’informatique
Si vous envisagez de vous lancer dans une carrière dans le domaine des données, il est essentiel d’apprendre les bases de l’informatique. De nombreuses candidatures à un emploi en science des données incluent une section d’entretien de codage dans laquelle vous devrez résoudre des problèmes à l’aide d’un langage de programmation de votre choix.
Cette compilation propose certains des meilleurs cours universitaires gratuits pour vous aider à maîtriser des bases telles que le matériel/logiciel informatique. Vous apprendrez Python, les structures de données et les algorithmes, ainsi que les outils essentiels au génie logiciel.
Lien: 5 cours universitaires gratuits pour apprendre Python
Une liste organisée de cinq cours en ligne proposés par des universités renommées comme Harvard, MIT, Stanford, l’Université du Michigan et l’Université Carnegie Mellon. Ces cours sont conçus pour enseigner la programmation Python aux débutants, couvrant les principes fondamentaux tels que les variables, les structures de contrôle, les structures de données, les E/S de fichiers, les expressions régulières, la programmation orientée objet et les concepts informatiques tels que la récursivité, les algorithmes de tri et les limites de calcul.
Lien: 5 cours universitaires gratuits pour apprendre les bases de données et SQL
Il s’agit d’une liste de cours gratuits sur les bases de données et le SQL proposés par des universités renommées telles que Cornell, Harvard, Stanford et Carnegie Mellon University. Ces cours couvrent un large éventail de sujets, depuis les bases de SQL et des bases de données relationnelles jusqu’à des concepts avancés tels que NoSQL, NewSQL, les composants internes des bases de données, les modèles de données, la conception de bases de données, le traitement de données distribué, le traitement des transactions, l’optimisation des requêtes et le fonctionnement interne des systèmes modernes. entrepôts de données analytiques comme Google BigQuery et Snowflake.
Lien: 5 cours universitaires gratuits sur l’analyse de données
Compilation de cours et de ressources en ligne disponibles pour les personnes intéressées par la science des données, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Il met en avant des cours d’institutions prestigieuses comme Harvard, MIT, Stanford, Berkeley, couvrant des sujets tels que Python pour la science des données, la pensée statistique, l’analyse de données, l’exploitation d’ensembles de données massifs et une introduction à l’intelligence artificielle.
Lien: 5 cours universitaires gratuits pour apprendre la science des données
Une liste complète de cours en ligne gratuits de Harvard, du MIT et de Stanford, conçus pour aider les individus à apprendre la science des données à partir de zéro. Il commence par une introduction à la programmation Python et aux principes fondamentaux de la science des données, suivi de cours couvrant la pensée informatique, l’apprentissage statistique et les mathématiques derrière les concepts de la science des données. Les cours couvrent un large éventail de sujets, notamment la programmation, les statistiques, les algorithmes d’apprentissage automatique, les techniques de réduction de dimensionnalité, le clustering et l’évaluation de modèles.
Lien: 9 cours gratuits à Harvard pour apprendre la science des données – KDnuggets
Il présente une feuille de route d’apprentissage de la science des données composée de 9 cours gratuits proposés par Harvard. Cela commence par l’apprentissage des bases de la programmation en R ou en Python, suivi de cours sur la visualisation de données, les probabilités, les statistiques et les outils de productivité. Il couvre ensuite les techniques de prétraitement des données, la régression linéaire et les concepts d’apprentissage automatique. La dernière étape implique un projet de synthèse qui permet aux apprenants d’appliquer les connaissances acquises lors des cours précédents à un projet pratique de science des données.
Les cours en ligne gratuits dispensés par les meilleures universités constituent une ressource incroyable pour tous ceux qui cherchent à se lancer dans le domaine de la science des données ou à améliorer leurs compétences actuelles. Cette collection organisée contient une liste de cours qui couvrent tous les domaines clés – de l’informatique de base et de la programmation avec Python aux bases de données et SQL, en passant par l’analyse de données, l’apprentissage automatique et les programmes complets de science des données. Avec des cours dispensés par des professeurs de classe mondiale, vous pouvez acquérir des connaissances complètes et une expérience pratique des derniers outils et techniques de science des données utilisés dans l’industrie.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) est un professionnel certifié en data scientist qui adore créer des modèles d’apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et rédige des blogs techniques sur les technologies d’apprentissage automatique et de science des données. Abid est titulaire d’une maîtrise en gestion technologique et d’un baccalauréat en ingénierie des télécommunications. Sa vision est de créer un produit d’IA utilisant un réseau neuronal graphique pour les étudiants aux prises avec une maladie mentale.