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Les 10 meilleures offres et réductions de cours DataCamp [2022]

Voici notre compilation des dernières offres et réductions DataCamp disponibles. Parmi celles-ci figurent certaines des meilleures offres du Vendredi noir / Cyber lundi et des vacances de Noël. Pour vous aider à profiter au mieux de ces offres, nous avons même répertorié certains des meilleurs cours DataCamp disponibles en ligne.

Contenu

Les 10 meilleures offres et réductions de cours DataCamp [UPDATED]

1. Tutoriel sur les données de DataCamp avec Python

C’est un fait que Python est l’un des langages clés sur lesquels les scientifiques ne jurent que par les données. Dans ce cours, vous vous concentrerez sur le des concepts clés tels que la syntaxe, le traitement des erreurs et les itérateurs, pour n’en citer que quelques-uns. Ensuite, il faut maîtriser les techniques nécessaires pour analyser de grands ensembles de données et en tirer des enseignements utiles. Effectuez des calculs scientifiques avec numpy, écrivez vos propres fonctions et visualisez les connaissances acquises à l’aide de Pandas. À la fin de ce parcours, vous serez compétent dans les domaines suivants statistiques et ML qui vous permettra d’analyser des données complexes en utilisant la programmation Python. Si vous voulez exceller dans le domaine de la science des données et si vous voulez jeter un coup d’œil à d’autres cours en ligne, alors jetez un coup d’œil à cette liste de des cours pour apprendre Python.

USPs clés –

– Comprendre comment importer tous types de données provenant de différentes sources comme Internet, Excel, base de données et SAS et les nettoyer.

– Travaillez avec des bibliothèques et des outils de niveau industriel qui vous donneront une idée des défis du monde réel rencontrés dans ce domaine.

– Intégrez et mettez en œuvre vos connaissances sur le projet où vous aurez l’occasion d’explorer l’ensemble des données de la Stanford Open Policing et d’analyser l’impact du genre sur le comportement des policiers.

– Maîtriser les principes fondamentaux des bases de données et savoir comment les utiliser efficacement pour l’analyse.

– Ce parcours professionnel comprend un total de 26 cours avec des leçons pratiques.

Durée : 84 heures

Evaluation : 4,5 sur 5

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2. Tutoriel de programmation Python avec DataCamp

Cette piste est conçue pour vous aider à acquérir les compétences nécessaires pour travailler avec l’un des langages de programmation les plus demandés aujourd’hui. Tout au long de ces quatre programmes, principalement destinés aux débutants, vous explorer les syntaxes de base, les structures de flux et les structures de données importantes telles que les listes, les tuples et les dictionnaires. De plus, une fois que vous avez construit une base solide, vous pouvez passer aux sujets de niveau intermédiaire et utilisez matplotlib et Pandas pour présenter vos conclusions à partir des données à l’aide de visualisations pour communiquer avec différents publics. Vous voulez plonger dans le monde de Python ? Consultez cette liste de Les meilleurs cours de python.

 

USP clés-

– Apprenez à déboguer les erreurs et à comprendre la portée des variables et autres entités lors de l’écriture des programmes.

– Des conférences interactives faciles qui font de l’apprentissage une expérience amusante.

– Complétez tous les cours et devoirs pour obtenir le certificat de réussite.

– De nombreux exemples illustrent les concepts à chaque étape du processus.

Durée : 15 heures

Evaluation : 4,5 sur 5

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3. Data Scientist avec R sur DataCamp

R est l’un des langages de programmation qui jouent un rôle crucial dans la science des données, principalement pour l’analyse statistique. Ainsi, dans cette filière, vous maîtriserez les techniques fondamentales requises pour l’analyse des données par la manipulation de structures de données comme les vecteurs, les matrices et les cadres de données. Explorez boucles, déclarations conditionnelles, fonctions vectorielles avant de vous familiariser avec les outils dont vous aurez besoin pour mettre la théorie en pratique. Vous pouvez également consulter Cours d’apprentissage automatique ici.

USP clés-

– Importez et analysez des données provenant de diverses sources comme le CSV, le XLS et les fichiers texte avec des outils tels que readxl et data.table.

– Préparer, nettoyer et structurer les ensembles de données avant d’en tirer des informations selon les besoins.

– Tous les sujets sont abordés à partir de zéro, de sorte qu’aucune expérience préalable n’est requise pour ces conférences.

– Combiner des bases de données pour obtenir des résultats qui ne sont pas possibles en travaillant sur des tableaux individuels.

– Faites entrer la ligne de commande Unix dans l’équation pour automatiser les tâches répétitives et exécuter des codes sur le cloud.

Durée : 94 heures

Evaluation : 4,5 sur 5

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4. Tutoriel du programmeur R

Si vous souhaitez vous initier au langage de programmation R, ces séries de programmes valent la peine d’être consultées. Commencez par vous familiariser avec le les types de données de base, l’attribution de variables, la création de vecteurs et le travail avec des matrices et d’autres sujets cruciaux. Vous aurez également l’occasion d’explorer la collection d’outils et de logiciels pertinents tels que ggplot2, et dplyr. Grâce aux cours pratiques, vous aurez la confiance nécessaire pour se disputent les données et développent des outils d’analyse. Vous pouvez également consulter R Certification sur notre site web.

USP clés-

– Rédiger des codes optimaux en appliquant la programmation parallèle, l’analyse comparative et le profilage.

– Réduire la complexité des programmes en utilisant des techniques orientées objet avec les systèmes S3, R6.

– Obtenez la déclaration d’accomplissement en complétant les 10 cours.

– De nombreux exemples concrets sont expliqués en détail en relation avec le sujet concerné.

Durée : 43 heures

Evaluation : 4,5 sur 5

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5. Apprentissage machine avec Python Learning Path

Si vous connaissez bien Python et que vous souhaitez développer vos compétences afin de pouvoir démarrer une carrière dans l’apprentissage machine, ce parcours est là pour vous guider tout au long de votre voyage. Les cours d’introduction portent sur les problèmes de classification et de leur trouver une solution à l’aide de techniques d’apprentissage supervisé. Des outils tels que scikit-learn et scipy sont utiles pour extraire des informations quel que soit l’état des données. Terminez les classes par travailler sur un projet qui vous permettra de construire un modèle selon l’énoncé du problème.

USPs clés –

– Découvrir des modèles dans les données et les trier en grappes.

– Comprendre les bases de l’apprentissage non supervisé et explorer les algorithmes pertinents.

– Entraînez, testez et réglez les classificateurs linéaires en utilisant Python.

– Rejoignez le chat de la communauté pour partager des idées et dissiper les doutes.

– Les délais flexibles vous permettent d’apprendre en fonction de votre emploi du temps.

Durée : 20 heures

Evaluation : 4,5 sur 5

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6. Principes fondamentaux de la statistique avec R

L’analyse statistique est une partie importante de la compréhension de ce que représente réellement un ensemble de données et cette piste utilise R pour couvrir ces sujets car elle est l’un des premiers choix pour ce type de tâches. Dans les premières parties des cours, vous apprendre à identifier un problème et à recueillir des données pertinentes. Ensuite, vous pouvez commencer à résumer les ensembles de données du monde réel en mettant la main à la pâte et travailler sur une étude de cas et utiliser la régression logique pour la classification. Terminez le voyage en vous renseignant sur les plans d’expérience de base et les tests statistiques.

USP clés-

– Les conférences d’introduction sont disponibles gratuitement, ce qui vous permet de vous faire une idée si ce cours est le bon pour vous.

– Ajoutez l’attestation de réussite à votre portefeuille après l’achèvement du parcours.

– Apprenez les méthodes pour ajuster, visualiser et interpréter les modèles de solution.

-Le style d’enseignement détendu et interactif de l’instructeur crée un excellent environnement d’apprentissage.

– Les études de cas sont utiles pour donner une idée des scénarios du monde réel.

Durée : 20 heures

Evaluation : 4,5 sur 5

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7. Text Mining avec cours R

Le texte est sans aucun doute l’une des formes de données les moins coûteuses et, dans de nombreux scénarios, il remplace d’autres types de sources non structurées. Pour comprendre tout ce que vous pouvez faire avec le texte, ce cours vous montrera comment utiliser l’information, ainsi que nettoyer, résumer et modéliser l’a. Naviguez à travers les outils qui sont utilisés pour effectuer une analyse des sentiments, exécuter et interpréter des modèles de sujets ainsi que visualiser du texte. Vous pouvez également consulter les meilleurs cours d’exploration de données.

 

USPs clés –

– Extraire du texte de différentes sources et y trouver des motifs en utilisant des expressions régulières et des strings.

– Comprenez la théorie et appliquez ensuite vos connaissances dans une étude de cas basée sur la vie réelle.

– Obtenez des conseils complets pour vous familiariser avec les différents outils nécessaires tout au long du parcours.

– Essayez de nombreuses missions pratiques disponibles et présentez vos compétences dans votre CV.

– Certaines des leçons d’introduction sont disponibles gratuitement.

Durée : 16 heures

Evaluation :

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8. Analyste de données avec Python

Dans ce parcours professionnel, vous acquerrez les compétences nécessaires pour démarrer une carrière d’analyste de données. Dans les cours initiaux, vous apprendrez à exploiter la puissance de Python dans ce domaine en vous familiarisant avec le la syntaxe de base et les modules populaires tels que Matplotlib et Pandas. En outre, vous explorerez également les techniques pour extraire des informations des bases de données, visualiser vos idées et les communiquer avec des foules différentes.

 

USP clés-

– Explorez des bases de données telles que MySQL, SQL Server, Oracle et PostgreSQL.

– Améliorez vos compétences en matière d’importation en manipulant des données Web et API.

– Travaillez avec des ensembles de données du monde réel, y compris des chaînes de caractères et des données numériques.

– Traiter les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes en diagnostiquant les problèmes des données.

– Familiarisez-vous avec les jargons requis dans ce domaine.

Durée : 60 heures

Evaluation : 4,5 sur 5

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9. Apprendre R

Si vous souhaitez en savoir plus sur la R et que vous ne savez pas par où commencer, vous pouvez faire votre choix parmi les nombreuses options disponibles. Vous pouvez décider de suivre tous les cours afin d’acquérir des connaissances complètes ou simplement suivre un programme particulier pour travailler sur une compétence particulière. Parmi les principaux choix, citons un introduction à la R, nettoyage des données, visualisation et plus encore. Si vous êtes en cherchant simplement la pratique, alors il y a une option pour cela également.

USP clés-

– Améliorez vos connaissances en travaillant sur des tonnes d’exercices amusants et en découvrant vos points faibles.

– Naviguez à travers différents outils et produisez des visualisations significatives.

– Interagissez avec vos pairs et vos instructeurs pour surmonter vos doutes et construire une base solide.

– Les cours de niveau débutant sont gratuits et ne nécessitent aucun pré-requis.

 

Durée : A son propre rythme

Evaluation : 4,5 sur 5

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10. Visualisation des données avec R

L’extraction d’informations à partir de données est effectivement une tâche importante, mais il est tout aussi important de présenter les données de manière efficace afin que les connaissances acquises puissent être utilisées correctement pour prendre d’autres stratégies et décisions. Si vous voulez apprendre en faisant, cette piste ne vous décevra pas. Après avoir couvert les principes fondamentaux, vous pouvez commencer à travailler avec ggplot2. Comprenez la grammaire des graphiques et explorez les thèmes, les coordonnées et bien d’autres choses que l’outil vous propose. En dehors de ce travail avec des ensembles de données multivariées, et des graphiques de base. Vous devriez également jeter un coup d’œil à notre compilation de des cours de visualisation de données.

 

USP clés-

– Explorez divers graphiques, types de visualisation entre autres pour transmettre vos données.

– Obtenez les meilleures pratiques et les conseils des instructeurs et utilisez-les dans votre visualisation.

– Des tonnes d’exercices sont disponibles pour rafraîchir les notions abordées et mesurer votre maîtrise des sujets.

– Initiez-vous au paquet de treillis et implémentez les graphiques en treillis en R.

 

Durée : 24 heures

Evaluation : 4,5 sur 5

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Voici donc les 10 meilleurs tutoriels, classes, cours, formations et certifications DataCamp disponibles en ligne pour 2022. J’espère que vous avez trouvé ce que vous cherchiez. Nous vous souhaitons un bon apprentissage !

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