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La data science vs machine learning sont deux concepts du domaine technologique qui utilisent les 诲辞苍苍茅别蝉 pour faire progresser notre fa莽on de cr茅er et d'innover en mati猫re de produits, services, syst猫mes d'infrastructure et plus encore. Les deux correspondent 脿 des parcours professionnels tr猫s recherch茅s et bien r茅mun茅r茅s.

Ces deux domaines sont li茅s de la m锚me mani猫re que les carr茅s sont des rectangles, mais que les rectangles ne sont pas des carr茅s. La data science est le rectangle englobant, tandis que le machine learning est un carr茅 qui constitue sa propre entit茅. Les deux sont souvent utilis茅s par les data scientists dans leur travail et sont rapidement adopt茅s par presque tous les secteurs.

Se lancer dans une carri猫re dans la data science ou le machine learning repr茅sente une opportunit茅 particuli猫rement attractive en France. L'ing茅nieur en machine learning est consid茅r茅 comme l'un des m茅tiers les plus prometteurs. Si vous d茅cidez d'apprendre la programmation et les comp茅tences statistiques, vos connaissances seront utiles dans les deux carri猫res.

Dans cet article, vous en apprendrez davantage sur les diff茅rences (et les similitudes) entre la data science et le machine learning, ainsi que sur les comp茅tences et les carri猫res qui d茅finissent chaque domaine.

D茅veloppez vos comp茅tences en data science vs machine learning d猫s aujourd'hui

Vous 锚tes d茅j脿 int茅ress茅 par le d茅veloppement de vos comp茅tences en data science vs machine learning ? Envisagez de vous inscrire 脿 l'une de ces sp茅cialisations ou Certificats Professionnels sur 糖心vlog官网观看 :

Pour vous pr茅parer 脿 une carri猫re de data scientist, envisagez de vous inscrire au Certificat Professionnel IBM Data Science, o霉 vous ma卯triserez les comp茅tences pratiques et les connaissances les plus actuelles utilis茅es quotidiennement par les data scientists, comme Python et SQL.

Pour ma卯triser les concepts fondamentaux de l'IA et d茅velopper des comp茅tences pratiques en apprentissage automatique, envisagez de vous inscrire 脿 la Sp茅cialisation Machine Learning de Stanford et DeepLearning.AI, o霉 vous apprendrez 脿 construire et 脿 entra卯ner des mod猫les d'apprentissage automatique et des r茅seaux de neurones.

Data science vs machine learning : Quelle est la diff茅rence ?

La science des 诲辞苍苍茅别蝉 茅tudie les 诲辞苍苍茅别蝉 et la mani猫re d'en extraire du sens, tandis que l'apprentissage automatique est un domaine consacr茅 脿 la compr茅hension et 脿 la construction de m茅thodes utilisant les 诲辞苍苍茅别蝉 pour am茅liorer les performances ou 茅clairer les pr茅dictions. L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle.

Ces derni猫res ann茅es, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) ont domin茅 certains aspects de la science des 诲辞苍苍茅别蝉, jouant un r么le crucial dans l'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉 et l'intelligence d'entreprise. L'apprentissage automatique automatise le processus d'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉 et va plus loin en faisant des pr茅dictions bas茅es sur la collecte et l'analyse de grandes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉 sur certaines populations. Des mod猫les et des algorithmes sont construits pour y parvenir.

Qu'est-ce que la science des 诲辞苍苍茅别蝉 ?

La science des 诲辞苍苍茅别蝉 est un domaine qui 茅tudie les 诲辞苍苍茅别蝉 et la mani猫re d'en extraire du sens. Elle utilise une s茅rie de m茅thodes, d'algorithmes, de syst猫mes et d'outils pour extraire des informations 脿 partir de 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es et non structur茅es. Ces connaissances sont appliqu茅es aux entreprises, aux gouvernements et 脿 d'autres industries pour g茅n茅rer des profits, innover dans les produits et services, construire de meilleures infrastructures et syst猫mes publics, et plus encore.

En savoir plus sur la science des 诲辞苍苍茅别蝉 dans cette conf茅rence du cours IBM Qu'est-ce que la Science des Donn茅es ? Cours :

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颁辞尘辫茅迟别苍肠别蝉 requises

L'acquisition de comp茅tences en programmation et en analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 est essentielle pour construire une carri猫re en science des 诲辞苍苍茅别蝉, comme devenir data scientist.

• Une solide connaissance des langages de programmation Python, R, , et plus encore

• Familiarit茅 avec le traitement de grandes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es et non structur茅es

• 脌 l'aise avec le traitement et pour les besoins professionnels

• Compr茅hension des math茅matiques, des statistiques et des probabilit茅s

• Visualisation des 诲辞苍苍茅别蝉 et comp茅tences en

• Connaissance des

• Bonnes comp茅tences en et en

J'ai appr茅ci茅 que le [Certificat professionnel IBM Data Science] propose des cours d'introduction couvrant un large 茅ventail de sujets avec des exercices pratiques, des vid茅os p茅dagogiques claires et engageantes, et des explications faciles 脿 comprendre... ce programme a renforc茅 mon portfolio et m'a aid茅 dans ma carri猫re.

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颁补谤谤颈猫谤别蝉 en data science

Au-del脿 de la carri猫re 茅vidente de data scientist, il existe de nombreux autres emplois en data science.

• Data scientist : Utilise les 诲辞苍苍茅别蝉 pour comprendre et expliquer les ph茅nom猫nes, afin d'aider les organisations 脿 prendre de meilleures d茅cisions.

• Data analyst : Collecte, nettoie et 茅tudie les ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 pour r茅soudre les probl猫mes professionnels.

• Data engineer : Construit des syst猫mes qui collectent, g猫rent et transforment les 诲辞苍苍茅别蝉 brutes en informations pour les analystes et les data scientists.

• Architecte de 诲辞苍苍茅别蝉 : Examine et analyse l'infrastructure de 诲辞苍苍茅别蝉 d'une organisation pour planifier les bases de 诲辞苍苍茅别蝉 et mettre en 艙uvre des solutions de stockage et de gestion des 诲辞苍苍茅别蝉.

• Analyste en intelligence d'affaires : Collecte, nettoie et analyse les 诲辞苍苍茅别蝉 de ventes et clients, les interpr猫te et partage les r茅sultats avec les 茅quipes commerciales.

Qu'est-ce que le machine learning ?

Le machine learning est une branche de l'intelligence artificielle qui utilise des algorithmes pour extraire des 诲辞苍苍茅别蝉 et pr茅dire les tendances futures. Les logiciels sont programm茅s avec des mod猫les qui permettent aux ing茅nieurs de r茅aliser des analyses statistiques pour comprendre les mod猫les dans les 诲辞苍苍茅别蝉.

Par exemple, nous savons tous que les plateformes de m茅dias sociaux comme Facebook, Twitter, Instagram, YouTube et TikTok collectent les informations des utilisateurs. En se basant sur les comportements ant茅rieurs, elles pr茅disent les int茅r锚ts et les besoins et recommandent des produits, services ou articles pertinents par rapport 脿 vos recherches pr茅c茅dentes.

En tant qu'ensemble d'outils et de concepts, le machine learning est appliqu茅 en science des 诲辞苍苍茅别蝉, mais appara卯t 茅galement dans d'autres domaines. Les data scientists int猫grent souvent le machine learning dans leur travail lorsque c'est appropri茅 pour aider 脿 recueillir plus d'informations plus rapidement ou pour faciliter l'analyse des tendances.

颁辞尘辫茅迟别苍肠别蝉 requises

Pour devenir un ing茅nieur en machine learning accompli, vous devrez ma卯triser les 茅l茅ments suivants :

• Expertise en , y compris les structures de 诲辞苍苍茅别蝉, les algorithmes et l'architecture

• Solide compr茅hension des

• Connaissance de l'ing茅nierie logicielle et de la conception des syst猫mes

• Connaissance en programmation, notamment , R et plus encore

• Capacit茅 脿 effectuer la

颁补谤谤颈猫谤别蝉 dans le machine learning

Si vous d茅cidez de poursuivre une carri猫re dans le machine learning et l'intelligence artificielle, vous avez plusieurs options.

• Ing茅nieur en machine learning : Recherche, construit et con莽oit l'IA responsable du machine learning, et maintient ou am茅liore les syst猫mes d'IA

• Ing茅nieur en IA : Construit et met en place l'infrastructure de d茅veloppement et de production de l'IA

• Ing茅nieur cloud : Construit et maintient l'infrastructure cloud

• Linguiste informaticien : D茅veloppe et con莽oit des ordinateurs qui traitent le langage humain

Plongez dans le machine learning

D茅couvrez comment fonctionnent les voitures autonomes, la reconnaissance vocale et les recherches Google gr芒ce 脿 cette immersion dans le Machine Learning 脿 l'Universit茅 Stanford. Le machine learning et l'IA sont tellement omnipr茅sents dans nos vies que nous remarquons 脿 peine que nous les utilisons (ou qu'ils suivent nos 诲辞苍苍茅别蝉 !). Vous d茅couvrirez certaines des meilleures pratiques de la Silicon Valley en mati猫re d'innovation et de r茅solution de probl猫mes.

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D茅veloppez vos comp茅tences en science des 诲辞苍苍茅别蝉 et en machine learning d猫s aujourd'hui

Que vous d茅cidiez de vous orienter vers la science des 诲辞苍苍茅别蝉 ou le machine learning, vous aurez besoin de comp茅tences techniques en programmation et en statistiques pour d茅crocher un emploi.

Dans le certificat professionnel en Science des Donn茅es d'IBM, vous d茅velopperez des comp茅tences recherch茅es en science des 诲辞苍苍茅别蝉 comme l'importation et le nettoyage de jeux de 诲辞苍苍茅别蝉, l'utilisation de biblioth猫ques de science des 诲辞苍苍茅别蝉, et la programmation en Python et SQL. Commencez aujourd'hui et soyez pr锚t 脿 l'emploi en seulement cinq mois. La Sp茅cialisation en Machine Learning de Stanford et DeepLearning.AI offre une vaste introduction au machine learning moderne, incluant l'apprentissage supervis茅, l'apprentissage non supervis茅, ainsi que les meilleures pratiques utilis茅es dans la Silicon Valley pour l'innovation en intelligence artificielle et en machine learning.