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    Explorez le catalogue de cours d'informatique

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      Duke University

      Introduction à la programmation en C

      Compétences que vous acquerrez: Programmation du système, Interface de ligne de commande, Programmation informatique, Conception de logiciels, C (langage de programmation), Maintenabilité, Simulations, Test de logiciels, Environnement de développement, Interface utilisateur (UI), structures de données, Algorithmes, Principes de programmation, Systèmes d'Exploitation, Développement du programme, Développement de logiciels, Résolution de problèmes, Génie logiciel, Pseudo-code, 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: Programmation informatique, Apprentissage automatique, Visualisation (infographie), Algorithmes d'apprentissage automatique, Traitement des données, Applications en nuage, Algorithmes, Apprentissage automatique appliqué, Déploiement des applications, Développement de l'informatique en nuage, Jupyter, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Apprentissage supervisé, Vision par ordinateur, Analyse d'images, Réseaux neuronaux artificiels, Deep learning

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

      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: Calculs, Graphique, Arithmétique, Statistiques bayésiennes, Géométrie, Probabilité, Tracé (graphique), Produits dérivés, Science des données, Analyse des Données, Algèbre, 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, Data Import/Export, Probability & Statistics, Programming Principles, 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: Protocoles réseau, Architecture matérielle, Technologies de l'information, Configuration du système, Matériel informatique, Systèmes de fichiers, Systèmes d'Exploitation, Sécurité réseau, TCP/IP, Systèmes informatiques, Réseaux informatiques, Installation du logiciel, Mise en réseau générale, Maîtrise de l'informatique

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

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

      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: Apprentissage automatique, Modélisation mathématique, Analyse statistique, Statistiques bayésiennes, Calculs, Statistiques descriptives, Transformation de données, Analyse numérique, Échantillonnage (statistiques), NumPy, Tests d'hypothèses statistiques, Probabilités et statistiques, Tests A/B, Distribution de probabilité, Algèbre linéaire, Mathématiques appliquées, Probabilité, 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: Nettoyage des données, La programmation en R, structures de données, Rmarkdown, Principes de programmation, Ggplot2, Manipulation des données, Logiciel de Visualisation de Données, Programmation Statistique, Environnements de développement intégré, 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, Analyse exploratoire des données (AED), Apprentissage automatique, Nettoyage des données, Transformation de données, Plotly, Web scraping, Logiciel de Visualisation de Données, Tableau de bord, Programmation en Python, Manipulation des données, Matplotlib, Principes de programmation, Importation/exportation de données, Pandas (paquetage Python), Science des données, Visualisation interactive des données, Analyse des Données, Visualisation de Données, 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: SQL, Statistiques descriptives, Analyse statistique, Pandas (paquetage Python), Web scraping, Tableau de bord, Procédure stockée, Tests d'hypothèses statistiques, Statistiques, Logiciel de Visualisation de Données, Distribution de probabilité, Science des données, Programmation en Python, Importation/exportation de données, Jupyter, Analyse des Données, Principes de programmation, Visualisation de Données, Outils de programmation informatique, Bases de données relationnelles

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    1…456…801

    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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