S’initier à la Data Science c’est possible. De nombreux MOOC sont disponibles sans aucun prérequis et accessibles à tous. Ces formations en ligne vous permettront d’acquérir ou bien d’appronfondir les connaissances fondamentales.
De plus, que vous soyez chef de projet, ingénieur, ou développeur, l’initiation à la data science est aujourd’hui presque indispensable. En effet, l’analyse de données a un rôle central dans la stratégie de toute entreprise. Savoir analyser, comprendre les enjeux sont des compétences transversales qui vous serviront, d’où l’intérêt de se former à la data science.
💻 #MOOC 1 : Les Data Sciences de A à Z
Afin de s’initier à la data science, Udemy vous propose un MOOC composé de 27 sections afin d’obtenir les connaissances fondamentales en analyse de données. Au cours de la formation, vous serez amené à utiliser différents outils : tableaux, SQL, SSIS ou encore Gretl.
- Proposé par : Udemy
- Niveau : Débutant
- Prérequis : Aucun
- Durée : 19h30
- Tarif : 94,99 €
- Certification en fin du cours : Oui
- Principaux objectifs du MOOC :
- Réaliser correctement toutes les étapes d’un projet complexe de Data Science
- Faire du Data Mining dans Tableau
- Utiliser les méthodes de Backward Elimination, Forward Selection et Bidirectional Elimination pour créer des modèles statistiques
- Tirer profit de SQL pour des projets de Data Science
- Présenter des projets de Data Science à des directeurs ou à un public
💻 #MOOC 2 : Tools for Data Science
Dispensé par Coursera, ce MOOC offert par IBM a pour unique objectif de vous former aux différents outils utilisés en data science. Par ailleurs, les cours délivrés sont uniquement en anglais.
- Proposé par : Coursera
- Niveau : Débutant
- Prérequis : Aucun
- Durée : 18h
- Tarif : Gratuit (Financé par IBM)
- Certification en fin du MOOC : oui
- Contenu du MOOC :
- Data Scientist’s Toolkit (10h)
- Open Source Tools (3h)
- IBM Tools for Data Science (4h)
- Final Assignment: Create and Share Your Jupyter Notebook (1h)
💻 #MOOC 3 : L'analyse de données UX
My mooc propose une formation 100% en ligne de 36h afin de vous former à l’analyse de données UX. Ce MOOC composé de 6 sections s’adresse à des personnes qui ont un niveau intermédiaire dans le domaine.
- Proposé par : My Mooc
- Niveau : Intermédiaire
- Prérequis : Aucun
- Durée : 36h
- Tarif : Gratuit
- Certification en fin de MOOC : Oui (mais payante)
- Contenu de la formation :
- La statistique descriptive
- Le design d’étude
- Les sources de biais
- Les tests d’hypothèse
- La comparaison de moyennes
- L’ANOVA à deux facteurs
- Les applications en expérience utilisateur
💻 #MOOC 4 : Data Analysis for social scientists
My mooc propose une formation accessible au niveau avancé. Ce MOOC composé de 11 sections est dispensé uniquement en anglais. Il vous permettra de performer dans le domaine de la data science et devenir un expert dans l’analyse de données.
- Proposé par : My Mooc
- Niveau : Avancé
- Prérequis : Connaissances fondamentales
- Durée : 132h
- Tarif : Gratuit
- Certification en fin de MOOC : Oui
- Contenu de la formation :
- Introduction
- Fundamentals of Probability, Random Variables, Joint Distributions and Collecting Data
- Describing Data, Joint and Conditional Distributions of Random Variables
- Functions and Moments of a Random Variables & Intro to Regressions
- Special Distributions, the Sample Mean, the Central Limit Theorem
- Causality, Analyzing Randomized Experiments, & Nonparametric Regression
- Practical Issues in Running Regressions, and Omitted Variable Bias
- Intro to Machine Learning and Data Visualization
💻 #MOOC 5 : Data Science : Analyse de données avec Python
Ce MOOC proposé par Udemy est accessible à tous les niveaux. En plus d’obtenir les fondamentaux en terme de Data science, vous aurez la possibilité de vous initier également au python (NumPy, Pandas, Matplotlib). Il est composé de 15 sections.
- Proposé par : Udemy
- Niveau : Débutant
- Prérequis : Notions en Python appréciée
- Durée : 9h47
- Tarif : 94,99 €
- Certification en fin du cours : Oui
- Principaux objectifs du MOOC :
- Utiliser les bibliothèques scientifiques de Python : NumPy, Pandas et Matplotlib
- Traiter des projets concrets et réels de Data science
- Manipuler des données avec Pandas
- Apprendre à tracer, personnaliser et interpréter des courbes à partir de données réelles
- Analyser des données avec NumPy
- Maîtriser les tableaux NumPy
💻 #MOOC 6 : S'initier à la Data Science et à ses enjeux
FUN MOOC vous propose de suivre à distance une formation sans aucun prérequis qui vous permettra de comprendre les différents enjeux qu’il y a derrière la data science. En effet, derrière chaque stratégie d’entreprise, la Big Data est au centre. Analyser les données sont donc au coeur des décisions.
- Proposé par : FUN MOOC
- Niveau : Débutant
- Prérequis : Aucun
- Durée : 15h
- Tarif : Gratuit
- Certification en fin de MOOC : Oui
- Contenu de MOOC :
- Module 1 : Concepts de base de la Data Science
- Module 2 : De la collecte à l’analyse des données
- Module 3 : Fouille de données et apprentissage non-supervisé
- Module 4 : Du Machine Learning au Deep Learning
- Module 5 : Repousser les limites de l’Intelligence Artificielle
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