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Défis de codage
Cours sur R, Python, Statistiques, SQL, Power BI, Tableau, et plus encore
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La science des données est un domaine interdisciplinaire qui combine des méthodes scientifiques, des processus, des algorithmes et des systèmes pour extraire des connaissances et des informations à partir de données structurées et non structurées. Elle englobe diverses techniques des mathématiques, de la statistique, de l'informatique et des sciences de l'information pour analyser de grands volumes de données et découvrir des motifs, des corrélations et des tendances. La science des données a pris une importance significative ces dernières années en raison de la croissance exponentielle des données générées par les entreprises, les médias sociaux et les appareils IoT.
Caractéristiques principales
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Prix
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Mode d'emploi
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DataCamp | Tutoriels vidéo | Commencez à apprendre gratuitement en créant un compte. Choisissez parmi une large gamme de cours en Python, R, SQL, Power BI, Tableau, et plus encore. Suivez des cours interactifs, pratiquez avec des défis de codage quotidiens et appliquez vos compétences à des problèmes du monde réel. | |
clickworker | Données de formation à l'IA | Utilisez le principe du crowdsourcing avec la puissance de plus de 6 millions de Clickworkers | |
fast.ai | Cours pratiques d'apprentissage en profondeur pour les programmeurs | Pour utiliser fast.ai, vous pouvez commencer par explorer leurs cours et leurs supports pédagogiques. Ils proposent des cours pratiques d'apprentissage en profondeur pour les programmeurs, où vous pouvez apprendre à construire et à entraîner des réseaux neuronaux en utilisant des frameworks populaires comme PyTorch. De plus, vous pouvez accéder à leur blog, qui propose des articles sur l'éthique de l'IA, les avancées techniques et les applications réelles. Le site propose également des ressources pour les scientifiques des données, y compris des bibliothèques et des outils pouvant améliorer votre flux de travail. | |
Vocareum | Laboratoires virtuels pour l'enseignement supérieur | 1. Créez un compte sur le site web de Vocareum. 2. Choisissez le laboratoire ou le cours souhaité. 3. Accédez à l'environnement de laboratoire virtuel. 4. Suivez les instructions et effectuez les activités de laboratoire. 5. Soumettez votre travail pour notation et évaluation. | |
Quadratic | Collaboration en temps réel | Pour utiliser Quadratic, il vous suffit de l'ouvrir dans votre navigateur web. Il prend en charge nativement Python, les formules et l'IA. Vous pouvez collaborer en temps réel avec d'autres personnes et effectuer des analyses haute performance. | |
AiOnlinecourse | Apprentissage automatique | Explorez les tutoriels, les quiz et les projets pour améliorer vos connaissances en IA. | |
Open Data Science | Forums communautaires | Pour utiliser Open Data Science, il suffit de créer un compte sur le site web et de rejoindre les différentes pistes, compétitions et projets. | |
CodePal | Génération de code à partir de phrases simples alimentée par l'IA | Pour utiliser CodePal, il vous suffit de saisir des mots simples ou des descriptions du code que vous souhaitez générer dans l'entrée texte. Sélectionnez le langage de programmation ou la technologie dans lesquels vous souhaitez générer du code. L'outil alimenté par l'intelligence artificielle générera ensuite du code fonctionnel en fonction de votre saisie. Vous pouvez également utiliser d'autres outils et aides disponibles sur la plateforme pour analyser, examiner, refactoriser et simplifier le code, entre autres tâches. | |
Text2SQL.AI | Génération alimentée par l'IA de requêtes SQL, de formules Excel et d'expressions Regex | Pour utiliser Text2SQL.AI, il suffit d'entrer votre consigne ou instruction en anglais simple et de cliquer sur le bouton 'Générer SQL avec IA'. Le modèle d'IA analysera votre saisie et générera la requête SQL correspondante. Vous pouvez également spécifier votre propre schéma de base de données personnalisé pour des résultats plus adaptés. La plateforme prend en charge différents dialectes SQL et fournit des explications et des optimisations pour les requêtes générées. De plus, elle propose une génération de formules Excel et de feuilles de calcul Google alimentée par l'IA, ainsi qu'une génération et une explication d'expressions Regex. | |
Tredence | Consultation en IA | Transformez vos idées de l'expérimentation à la réalité avec nos accélérateurs |
Marketing : Segmentation client, analyse des sentiments et prédiction de l'attrition.
Finance : Détection de la fraude, évaluation des risques et trading algorithmique.
Santé : Diagnostic des maladies, découverte de médicaments et prédiction des résultats des patients.
Fabrication : Maintenance prédictive, contrôle qualité et optimisation de la chaîne d'approvisionnement.
La science des données a reçu des critiques positives de la part de professionnels et d'organisations de divers secteurs. Les utilisateurs louent sa capacité à extraire des informations précieuses à partir de données complexes et à favoriser la prise de décisions éclairées. Cependant, certains utilisateurs notent la courbe d'apprentissage abrupte et le besoin de développement continu des compétences pour suivre le domaine en évolution rapide. Dans l'ensemble, la science des données est considérée comme une discipline transformative offrant un immense potentiel pour les entreprises et la société dans son ensemble.
Une entreprise de vente au détail analyse l'historique des achats des clients pour recommander des produits personnalisés.
Un fournisseur de soins de santé prédit le risque de réadmission des patients en fonction des dossiers médicaux et des données démographiques.
Une institution financière détecte les transactions frauduleuses à l'aide d'algorithmes de détection d'anomalies.
Pour mettre en œuvre la science des données, suivez ces étapes : 1. Définir le problème et les objectifs. 2. Collecter et prétraiter les données pertinentes. 3. Effectuer une analyse exploratoire des données pour obtenir des informations. 4. Sélectionner et appliquer des modèles statistiques appropriés ou des algorithmes d'apprentissage automatique. 5. Évaluer et valider les modèles. 6. Visualiser et communiquer les résultats. 7. Déployer et maintenir la solution de science des données. Les prérequis comprennent la connaissance des langages de programmation (par exemple, Python, R), des concepts statistiques et des techniques d'apprentissage automatique.
Prise de décision basée sur les données
Découverte de motifs et informations cachés
Amélioration de l'efficacité opérationnelle et réduction des coûts
Amélioration de l'expérience client et personnalisation
Détection de la fraude et gestion des risques