Le domaine de la science des données est en tête de la liste des emplois émergents de Linked In depuis 3 ans avec une croissance prévue de 28% par an et le Forum économique mondial répertorie l'analytique des données et les scientifiques comme le principal emploi émergent pour 2022. Les données peuvent révéler des idées et informer les entreprises - en guidant les décisions et en influençant les opérations quotidiennes. Cette spécialisation enseignera aux apprenants comment analyser, comprendre, manipuler et présenter des données dans un cadre de processus efficace et reproductible et vous permettra d'apporter de la valeur à l'entreprise en mettant en pratique les concepts de la science des données. Ce cours est conçu pour les professionnels de l'entreprise qui veulent apprendre à extraire plus efficacement des idées de leur travail et à tirer parti de ces idées pour résoudre les problèmes de l'entreprise, apportant ainsi une plus grande valeur à l'entreprise. L'étudiant typique de ce cours aura plusieurs années d'expérience avec la technologie informatique, y compris une certaine aptitude à la programmation informatique. Certified Data Science Practitioner (CDSP) préparera les apprenants à l'examen de certification CertNexus CDSP. Pour compléter votre voyage vers la certification CDSP Compléter le certificat professionnel Coursera Certified Data Science Practitioner. Examiner la version actuelle du Blueprint de l'examen CDSP, disponible sur CertNexus Acheter votre bon d'examen CDSP dans la boutique CertNexus S'inscrire à l'examen CDSP.
CertNexus Certified Data Science Practitioner (Praticien certifié en science des données) Certificat Professionnel
Lancez votre carrière dans la science des données. Maîtriser les stratégies de mise en œuvre des techniques de Data Science afin de résoudre les problèmes de l'entreprise.
Instructeurs : Sarah Haq
Inclus avec 
(59 avis)
Expérience recommandée
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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Compétences que vous acquerrez
- Définition du champ d'application du projet
- Arbre de classification et de régression (CART)
- Visualisation de Données
- Extraction, transformation, chargement (ETL)
- Business Analytics
- Analyse exploratoire des données (AED)
- Analyse statistique
- Storytelling de données
- Analyse des tendances
- Analyse de valeur et de rentabilité
- Analyse des Données
- Priorités de l'entreprise
- Apprentissage automatique appliqué
- Compétences analytiques
- Apprentissage non supervisé
- Manipulation de données
- Traitement des données
- Apprentissage automatique
- Nettoyage des données
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Ajouter à votre profil LinkedIn
Certificat professionnel - série de 5 cours
Ce que vous apprendrez
Compétences que vous acquerrez
Ce que vous apprendrez
Compétences que vous acquerrez
Ce que vous apprendrez
Compétences que vous acquerrez
Ce que vous apprendrez
Compétences que vous acquerrez
Ce que vous apprendrez
Communiquez les résultats d'un modèle via des applications web, et mettez en œuvre des pipelines de test qui automatisent le processus d'apprentissage, de réglage et de déploiement du modèle.
Compétences que vous acquerrez
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeurs
Offert par
Comparer avec des produits similaires
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| Nombre d'exercices pratiques | ||||
| Éligibilité au diplôme | ||||
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Foire Aux Questions
Les apprenants auront besoin de 5 mois avec une moyenne de 2 heures par semaine de temps d'apprentissage. Les apprenants peuvent compléter la spécialisation en moins de temps en consacrant plus de temps par semaine.
Les apprenants doivent avoir une compréhension de haut niveau des concepts fondamentaux de la science des données, y compris, mais sans s'y limiter : les types de données, les rôles de la science des données, le cycle de vie global de la science des données, et les avantages et les défis de la science des données. Vous pouvez obtenir ce niveau de connaissance en suivant le cours CertNexus DSBIZ™ (Exam DSZ-110).
Vous devriez également avoir de l'expérience avec des langages de programmation de haut niveau comme Python. Il est fortement recommandé d'être à l'aise avec les bibliothèques fondamentales de science des données de Python, comme NumPy et pandas. Une expérience de travail avec des bases de données, y compris des langages d'interrogation comme SQL, est recommandée.
Il est recommandé aux apprenants de suivre le cours dans l'ordre.
Plus de questions
Aide financière disponible,
¹ Median salary and job opening data are sourced from Lightcast™ Job Postings Report. Content Creator, Machine Learning Engineer and Salesforce Development Representative (1/1/2024 - 12/31/2024) All other job roles (10/1/2024 - 10/1/2025)