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    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      Duke University

      Introduction à la programmation en C

      Compétences que vous acquerrez: structures de données, Programmation du système, Conception de logiciels, Interface de ligne de commande, C (langage de programmation), Maintenabilité, Simulations, Interface utilisateur (UI), Développement de logiciels, Systèmes d'Exploitation, Développement du programme, Programmation informatique, Principes de programmation, Algorithmes, Résolution de problèmes, Test de logiciels, Environnement de développement, Pseudo-code, Génie logiciel, Débogage

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      7,3 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • I

      IBM

      Introduction à la vision par ordinateur et au traitement de l'image

      Compétences que vous acquerrez: Traitement des données, Algorithmes, Applications en nuage, Visualisation (infographie), Algorithmes d'apprentissage automatique, Programmation informatique, Apprentissage automatique appliqué, Apprentissage automatique, Déploiement des applications, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Développement de l'informatique en nuage, Apprentissage supervisé, Réseaux neuronaux artificiels, Deep learning, Vision par ordinateur, Jupyter, Analyse d'images

      4,3
      évaluation, 4,3 sur 5 étoiles
      ·
      1,4 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      Imperial College London

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Science des données, Analyse de régression, Mathématiques appliquées, Probabilités et statistiques, Algorithmes, Analyse statistique, NumPy, Statistiques, Calculs, Réseaux neuronaux artificiels, Algorithmes d'apprentissage automatique, Algèbre linéaire, Apprentissage automatique, Programmation en Python, Manipulation des données, Produits dérivés, Réduction de dimensionnalité, Mathématiques avancées, Jupyter

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      15 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Prévisualisation
      Prévisualisation
      D

      Duke University

      Compétences mathématiques de science des données

      Compétences que vous acquerrez: Statistiques bayésiennes, Science des données, Analyse des Données, Graphique, Arithmétique, Algèbre, Géométrie, Calculs, Probabilité, Tracé (graphique), Produits dérivés, Mathématiques générales

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      13 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I
      U
      I

      Plusieurs enseignants

      Data Science Foundations

      Compétences que vous acquerrez: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Python Programming, Probability & Statistics, Data Structures, Predictive Modeling, Big Data, Computer Programming Tools, Data Science, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      115 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Irvine

      Matériel informatique et logiciels

      Compétences que vous acquerrez: Installation du logiciel, Maîtrise de l'informatique, TCP/IP, Protocoles réseau, Technologies de l'information, Architecture matérielle, Configuration du système, Matériel informatique, Systèmes de fichiers, Systèmes d'Exploitation, Réseaux informatiques, Sécurité réseau, Systèmes informatiques, Mise en réseau générale

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      198 avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Projet Python pour la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Traitement des données, Science des données, Collecte de données, Manipulation des données, Analyse des Données, Web scraping, Tableau de bord, Programmation en Python, Matplotlib, Pandas (paquetage Python), Jupyter

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      4,7 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Science des données : Fondements à l'aide de R

      Compétences que vous acquerrez: Data wrangling, Science des données, Nettoyage des données, Manipulation des données, La programmation en R, Ggplot2, Rmarkdown, Analyse statistique, Analyse exploratoire des données (AED), Contrôle des versions, R (logiciel), Apprentissage automatique, Tracé (graphique), Knitr, Logiciel de Visualisation de Données, Programmation Statistique, Partage des données, Réduction de dimensionnalité, GitHub, Visualisation statistique

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      48 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Tests d'hypothèses statistiques, Mathématiques appliquées, Modélisation mathématique, Statistiques bayésiennes, Échantillonnage (statistiques), Probabilités et statistiques, Distribution de probabilité, Transformation de données, NumPy, Analyse statistique, Statistiques descriptives, Tests A/B, Calculs, Apprentissage automatique, Algèbre linéaire, Probabilité, Analyse numérique, Réduction de dimensionnalité, Inférence statistique

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      2,9 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Analyse des données avec la programmation en R

      Compétences que vous acquerrez: Manipulation des données, Nettoyage des données, La programmation en R, Gestion des paquets et des logiciels, Ggplot2, Rmarkdown, Programmation Statistique, Importation/exportation de données, Logiciel de Visualisation de Données, Analyse des Données, Visualisation de Données, Tidyverse (Package R)

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      12 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Science des données appliquée

      Compétences que vous acquerrez: Data wrangling, Science des données, Transformation de données, Nettoyage des données, Analyse exploratoire des données (AED), Manipulation des données, Plotly, Web scraping, structures de données, Tableau de bord, Programmation en Python, Matplotlib, Apprentissage automatique, Logiciel de Visualisation de Données, Pandas (paquetage Python), Analyse des Données, Visualisation interactive des données, Visualisation de Données, Jupyter, Modélisation prédictive

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      60 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Fondamentaux de la science des données avec Python et SQL

      Compétences que vous acquerrez: Tests d'hypothèses statistiques, structures de données, Science des données, Analyse de régression, Distribution de probabilité, Analyse des Données, SQL, Web scraping, Statistiques descriptives, Analyse statistique, Procédure stockée, Statistiques, Tableau de bord, Programmation en Python, Outils de programmation informatique, Logiciel de Visualisation de Données, Pandas (paquetage Python), Bases de données relationnelles, Visualisation de Données, Jupyter

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      73 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    1…456…800

    En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur computer science .

    • Introduction à la programmation en C: Duke University
    • Introduction à la vision par ordinateur et au traitement de l'image: IBM
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique: Imperial College London
    • Compétences mathématiques de science des données: Duke University
    • Data Science Foundations: IBM
    • Matériel informatique et logiciels: University of California, Irvine
    • Projet Python pour la science des données: IBM
    • Science des données : Fondements à l'aide de R: Johns Hopkins University
    • Mathématiques pour l'apprentissage automatique et la science des données: DeepLearning.AI
    • Analyse des données avec la programmation en R: Google

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