Probabilités
1–2Probabilités forme les habitudes dont dépend science des données — pas du trivia d'examen, mais une technique réutilisable pour ateliers, labs ou cliniques plus tard.
Un cursus de science des données est une séquence, pas une liste de courses. Les premiers cours construisent un vocabulaire partagé ; les années du milieu introduisent les méthodes ; le dernier tronçon exige un projet qui peut échouer en public.
La liberté d'options varie : certains systèmes verrouillent des heures d'accréditation professionnelle ; d'autres permettent de larges mineures. Les cours ci-dessous sont la colonne vertébrale commune, pas le catalogue de chaque université.
Core courses
Inférence statistique
1–2Inférence statistique forme les habitudes dont dépend science des données — pas du trivia d'examen, mais une technique réutilisable pour ateliers, labs ou cliniques plus tard.
Apprentissage automatique
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Préparation des données
2–3Préparation des données forme les habitudes dont dépend science des données — pas du trivia d'examen, mais une technique réutilisable pour ateliers, labs ou cliniques plus tard.
Bases de données
2–3Bases de données forme les habitudes dont dépend science des données — pas du trivia d'examen, mais une technique réutilisable pour ateliers, labs ou cliniques plus tard.
Visualisation
2–3Visualisation forme les habitudes dont dépend science des données — pas du trivia d'examen, mais une technique réutilisable pour ateliers, labs ou cliniques plus tard.
Éthique des données
3–4Éthique des données forme les habitudes dont dépend science des données — pas du trivia d'examen, mais une technique réutilisable pour ateliers, labs ou cliniques plus tard.
Projets de fin d'études
3–4Projets de fin d'études forme les habitudes dont dépend science des données — pas du trivia d'examen, mais une technique réutilisable pour ateliers, labs ou cliniques plus tard.
Common tracks
Apprentissage automatique
Un accent apprentissage automatique apparaît en général après les fondations, quand on choisit séminaires, labs ou ateliers qui approfondissent une famille de problèmes au sein de science des données.
Analytique métier
Un accent analytique métier apparaît en général après les fondations, quand on choisit séminaires, labs ou ateliers qui approfondissent une famille de problèmes au sein de science des données.
Statistique computationnelle
Un accent statistique computationnelle apparaît en général après les fondations, quand on choisit séminaires, labs ou ateliers qui approfondissent une famille de problèmes au sein de science des données.
Ingénierie des données
Un accent ingénierie des données apparaît en général après les fondations, quand on choisit séminaires, labs ou ateliers qui approfondissent une famille de problèmes au sein de science des données.
Skill map
Raisonnement statistique90
Programmation pour les données88
Communication78
Conception d'expériences82
Éthique des données76
Curiosité de domaine70
Raisonnement statistique
Raisonnement statistique se pratique chaque semaine dans les cursus de science des données ; le pourcentage est une force relative parmi les compétences de cette page, pas une note.
Programmation pour les données
Programmation pour les données se pratique chaque semaine dans les cursus de science des données ; le pourcentage est une force relative parmi les compétences de cette page, pas une note.
Communication
Communication se pratique chaque semaine dans les cursus de science des données ; le pourcentage est une force relative parmi les compétences de cette page, pas une note.
Conception d'expériences
Conception d'expériences se pratique chaque semaine dans les cursus de science des données ; le pourcentage est une force relative parmi les compétences de cette page, pas une note.
Éthique des données
Éthique des données se pratique chaque semaine dans les cursus de science des données ; le pourcentage est une force relative parmi les compétences de cette page, pas une note.
Curiosité de domaine
Curiosité de domaine se pratique chaque semaine dans les cursus de science des données ; le pourcentage est une force relative parmi les compétences de cette page, pas une note.
How you learn
Cours magistraux et lectures
Cadre en grand groupe plus textes primaires ou feuilles de problèmes qui définissent le vocabulaire de la semaine.
Labs / ateliers / cliniques
Pratique supervisée où les erreurs sont attendues et le feedback est précis.
Séminaires
Argumentation en petit groupe ; le silence coûte cher parce que le groupe le remarque.
Projet de fin d'études / mémoire
Une synthèse publique — soutenance, exposition, portfolio clinique ou prototype ingénierié.
Traitez le catalogue comme une carte de compétences pratiquées, pas comme une promesse de marque. Le département qui note dur et rend le travail vite enseigne en général plus que celui qui n'affiche que le prestige.
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