Absolument gratuit: 24 cours de technologie de l'Université de Stanford

Avez-vous déjà pensé à étudier gratuitement dans l'une des meilleures universités du monde? Stanford, des États-Unis, a une offre de plus de 100 cours gratuits sur une plateforme en ligne. Parmi ceux-ci, 24 appartiennent au domaine technologique, dont la demande ne fait que croître chaque jour.

Il s'agit d'une occasion unique d'améliorer vos connaissances ou même d'ouvrir une nouvelle porte et d'acquérir de nouvelles compétences. Ceci dans une communauté académique de haut niveau.

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Si vous souhaitez suivre des cours entièrement gratuits dans des domaines tels que l'intelligence artificielle, la science des données, les jeux et la cyber-sécurité, Algorithmes et Design Thinking, lisez la suite.

Comment s'inscrire aux cours de Stanford ?

Les cours gratuits de l'Université de Stanford sont dispensés par des professeurs spécialisés et tentent d'équilibrer à la fois la théorie et la pratique. Du matériel didactique, des exercices sont également disponibles et il est possible de participer à des forums de discussion.

Le contenu est entièrement en anglais; il n'y a pas d'attestation d'heures supplémentaires à la fin du cours.

Pour vous inscrire, entrez simplement sur la plateforme en ligne de l'université - cliquez sur ici.

Et, si vous êtes intéressé par d'autres domaines de connaissances, vous pouvez suivre des cours gratuits en: santé, médecine, éducation, arts et sciences humaines.

À propos de Stanford

L'université de Stanford est l'une des plus reconnues au monde. Fondée en 1885, située en Californie, aux États-Unis, elle est connue pour son excellence dans la formation technologique, en plus d'encourager les étudiants à travailler vers l'innovation.

Parmi ses anciens élèves célèbres figurent Larry Page, Reese Witherspoon et Elon Musk.

Cours gratuits disponibles :

  • algorithmes gourmands, arbres couvrants minimaux et programmation dynamique ;
  • Algorithmes: conception et analyse, partie 1 ;
  • Algorithmes: conception et analyse, partie 2 ;
  • Apprentissage statistique ;
  • Bases de données: bases de données relationnelles et SQL ;
  • Bases de données: données semi-structurées ;
  • Bases de données: Modélisation et Théorie ;
  • Bases de données: OLAP et récursivité ;
  • Bases de données: sujets avancés en SQL ;
  • Informatique 101 ;
  • compilateurs ;
  • Cryptage I ;
  • Diviser pour régner, trier et rechercher, et algorithmes aléatoires ;
  • Spécialisation en apprentissage automatique ;
  • Fondamentaux de la programmation R ;
  • Introduction aux statistiques ;
  • Optimisation convexe ;
  • Recherche de graphes, chemins les plus courts et structures de données ;
  • Concevoir votre carrière;
  • La théorie des jeux;
  • théorie des automates ;
  • Théorie des jeux II: Applications avancées ;
  • Vue avancée du programme de cybersécurité

Diplômée en communication sociale à l'Université fédérale de Goiás. Passionné par les médias numériques, la culture pop, la technologie, la politique et la psychanalyse.

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