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    • Big Data

    Cours de Big data en ligne

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    Explorez le catalogue de cours de Big data

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Neurosciences et neuro-imagerie

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des séries temporelles et prévisions, Psychologie, Analyse du réseau, Analyse des Données, Radiologie, Traitement des données, Anatomie, Plan d'expérience, Analyse statistique, Imagerie par résonance magnétique, Neurologie, Analyse, Manipulation des données, Analyse de régression, La programmation en R, Imagerie médicale, Matlab, Visualisation scientifique, Expérimentation, Analyse d'images

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      3,3 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Capstone en science des données appliquée

      Compétences que vous acquerrez: Data wrangling, Science des données, Analyse des Données, Web scraping, Modélisation statistique, Modélisation prédictive, Analyse exploratoire des données (AED), Prise de décision fondée sur les données, Apprentissage automatique, Collecte de données, Présentation des données, Plotly, Pandas (paquetage Python)

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      7,3 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Introduction à HTML5

      Compétences que vous acquerrez: Feuilles de style en cascade (CSS), Outils de développement web, HyperText Markup Language (HTML), Règles pour l’accessibilité des contenus Web, Web sémantique, Conception et développement de sites web, Validation des données, Hébergement en nuage, Utilisabilité, Serveurs web

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      28 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Santa Cruz

      Statistiques bayésiennes

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Analyse des séries temporelles et prévisions, Distribution de probabilité, Inférence statistique, Communication technique, Analyse des Données, Statistiques bayésiennes, Prévisions, Modélisation statistique, Analyse statistique, Apprentissage statistique des machines, Méthodes statistiques, Analyse de régression, Microsoft Excel, Probabilité, La programmation en R, Modélisation mathématique, Analyse avancée, Modèle de Markov, Apprentissage non supervisé

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      3,5 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California San Diego

      Boîte à outils algorithmique

      Compétences que vous acquerrez: Ingénierie d'essai, structures de données, Test de logiciels, Science Informatique Théorique, Développement du programme, Cas de test, Programmation informatique, Débogage, Tests de développement, Bioinformatique, Stratégies de conception, Algorithmes, Pensée informatique, Principes de programmation

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      13 k avis

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      V

      Vanderbilt University

      Introduction à la programmation avec MATLAB

      Compétences que vous acquerrez: Composants UI, structures de données, Calculs d'ingénierie, Environnement de développement, Gestion des données, Tracé (graphique), Informatique, Programmation informatique, Débogage, Gestion des fichiers, Importation/exportation de données, Conception de logiciels, Algorithmes, Matlab, Logiciels mathématiques, Principes de programmation

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      18 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Assets, Menaces et Vulnérabilités

      Compétences que vous acquerrez: Autorisation (informatique), Cybersécurité, Contrôles de sécurité, Stratégie de sécurité, Cyber Threat Intelligence, Cryptage, Détection des menaces, Sécurité des données, Gestion de la vulnérabilité, Gestion des identités et des accès, Évaluations de la vulnérabilité, Cyber-attaques, Authentifications, Risque cybernétique, Protection contre les logiciels malveillants, NIST 800-53, Gestion des menaces, Cadre de gestion des risques, Modélisation des menaces, Cadre ATT&CK de MITRE

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      3,6 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      HTML, CSS et Javascript pour les développeurs web

      Compétences que vous acquerrez: Développement Web Front-End, HTML et CSS, Feuilles de style en cascade (CSS), Développement Web, Conception de sites web, Développement multiplateforme, AJAX, Compatibilité des navigateurs, Applications Web, Javascript, HyperText Markup Language (HTML), Utilisabilité, Conception de sites web réactifs

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      17 k avis

      Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Pennsylvania

      Analyse de la clientèle

      Compétences que vous acquerrez: Business Analytics, Étude de Marché, Comportement du consommateur, Gestion des données des clients, Analyse de la clientèle, Connaissance du client, Prise de décision fondée sur les données, Analyse de régression, Analyse descriptive, Analyse de corrélation, Analyse marketing, Collecte de données, Analyse prédictive, Analytique, Marketing

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      12 k avis

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google Cloud

      Digital Transformation Using AI/ML with Google Cloud

      Compétences que vous acquerrez: Serverless Computing, Digital Transformation, Cloud Services, Data Ethics, Cloud Infrastructure, Google Cloud Platform, Application Programming Interface (API), Applied Machine Learning, Hybrid Cloud Computing, Infrastructure As A Service (IaaS), Cloud Computing, Public Cloud, Technical Management, Business Transformation, Containerization, Technology Strategies, Cloud-Native Computing, Multi-Cloud, IT Management, Machine Learning

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      7,4 k avis

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Meta

      Meta React

      Compétences que vous acquerrez: Jest (JavaScript Testing Framework), React.js, Mobile Development, Web Development Tools, Web Applications, Event-Driven Programming, JavaScript Frameworks, Application Development, API Design, UI Components, Unit Testing, Javascript, HTML and CSS, JSON, Integration Testing

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      3,4 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Michigan State University

      Les bases de la photographie et au-delà : Du smartphone au reflex numérique

      Compétences que vous acquerrez: Éléments et principes de conception, Rédaction, Édition de photos, Conception graphique et visuelle, Créativité, Adobe Creative Cloud, Théorie des couleurs, Conception numérique, Gestion des fichiers, POST, Photographie, Conception et développement de sites web, Narration, Production et technologie photo/vidéo, Examen par les pairs, Création de contenu, Protection de l'information

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      6,6 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    1…323334…610

    En résumé, voici 10 de nos cours les plus populaires sur big data .

    • Neurosciences et neuro-imagerie: Johns Hopkins University
    • Capstone en science des données appliquée: IBM
    • Introduction à HTML5: University of Michigan
    • Statistiques bayésiennes: University of California, Santa Cruz
    • Boîte à outils algorithmique: University of California San Diego
    • Introduction à la programmation avec MATLAB: Vanderbilt University
    • Assets, Menaces et Vulnérabilités: Google
    • HTML, CSS et Javascript pour les développeurs web: Johns Hopkins University
    • Analyse de la clientèle: University of Pennsylvania
    • Digital Transformation Using AI/ML with Google Cloud: Google Cloud

    Compétences que vous avez acquises en Machine Learning

    Programmation En Python (33)
    TensorFlow (32)
    Deep Learning (30)
    Réseau De Neurones Artificiels (24)
    Big Data (18)
    Classification Statistique (17)
    Apprentissage Par Renforcement (13)
    Algèbre (10)
    Bayésien (10)
    Algèbre Linéaire (10)
    Régression Linéaire (9)
    NumPy (9)

    Questions fréquentes sur Big Data

    Le terme "Big Data" est largement utilisé pour décrire notre monde riche en données, dans lequel pratiquement chaque activité génère une empreinte numérique qui peut être collectée et analysée. Si les données et l'analyse des données ne sont pas nécessairement nouvelles, l'utilisation efficace des ensembles de données extrêmement volumineux - et en croissance rapide - d'aujourd'hui nécessite de nouvelles approches en matière de gestion des données.

    Afin d'exploiter les big data pour des applications importantes telles que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, vous avez besoin de plus qu'une feuille de calcul Excel ou une base de données relationnelle traditionnelle et SQL. Au lieu de cela, une infrastructure de données complète est nécessaire pour collecter et traiter ces données à grande échelle, y compris les pipelines de données, les lacs de données et les entrepôts de données.

    Pour ce faire, les ingénieurs en données s'appuient sur de nouvelles approches de traitement des données telles que MapReduce, développé par Google, l'écosystème open-source Apache Hadoop comprenant Apache Spark et Apache Hive, et, de plus en plus, l'informatique en nuage et les plateformes de bases de données en nuage telles que Cloudera. ‎

    Les entreprises de pratiquement tous les secteurs étant désireuses de découvrir des moyens d'exploiter la puissance du big data dans leurs activités, une formation dans ce domaine peut ouvrir les portes d'un large éventail de carrières. Les responsables des opérations dans les entreprises de fabrication ou de logistique peuvent exploiter les données pour améliorer leurs prévisions de la demande, la planification des stocks et l'efficacité des processus ; les spécialistes du marketing numérique utilisent l'analyse marketing pour mieux comprendre leurs clients et l'efficacité de leurs messages ; et les "quants" des fonds spéculatifs s'appuient sur des approches d'ingénierie financière basées sur les données pour déplacer des millions de dollars en quelques millisecondes.

    Comprendre comment les applications de big data sont construites et ce dont elles sont capables peut donc s'avérer extrêmement précieux, même si vous n'êtes pas vous-même un ingénieur ou un scientifique des données. Toutefois, si vous avez l'expertise et le désir de travailler directement avec des données volumineuses, les ingénieurs de données sont responsables de la construction de l'infrastructure de données capable de fournir de manière fiable et efficace des données volumineuses à grande échelle, et les scientifiques de données sont responsables de l'utilisation d'un large éventail d'approches analytiques et de programmation pour découvrir des informations à partir de ces données.

    Ces deux fonctions sont extrêmement demandées et donnent lieu à des salaires en conséquence. Selon Glassdoor, les ingénieurs en données gagnent un salaire annuel moyen de 102 864 dollars et les scientifiques en données un salaire annuel moyen de 113 309 dollars. ‎

    Oui - en fait, Coursera est l'un des meilleurs endroits pour apprendre le big data. Vous pouvez suivre des cours individuels et une spécialisation couvrant plusieurs cours sur le big data, la science des données et des sujets connexes dans des universités de premier plan du monde entier, de l'University California San Diego à l'Universitat Autònoma de Barcelona. Coursera offre également la possibilité d'apprendre auprès des leaders de l'industrie dans le domaine, tels que Google Cloud, Cloudera et IBM, y compris des options pour obtenir un Certificat Professionnel. ‎

    Les compétences et l'expérience que vous devrez peut-être déjà posséder avant de commencer à apprendre le big data peuvent inclure des connaissances en programmation logicielle ainsi que des compétences de haut niveau en mathématiques, en algèbre, en science des données et dans des domaines connexes. Les types de langages de programmation les plus courants dans les environnements de big data sont Python, SQL, Java, C, ainsi que les structures de données et les algorithmes. Le travail avec des données structurées et non structurées peut nécessiter des connaissances et une expérience en mathématiques discrètes, en statistiques et en algèbre linéaire. Bien entendu, l'apprentissage des rôles liés au big data vous obligera également à faire preuve de compétences non techniques telles que l'écoute, la concentration, la communication et la flexibilité. Enfin, une bonne formation en science des données ou en mathématiques pourrait également jouer un rôle avant de commencer à apprendre le big data. ‎

    Les personnes les mieux placées pour travailler dans le domaine du big data sont celles qui s'intéressent de près à la science des données, à la modélisation statistique, à l'analyse des données et à l'évolution vers un avenir marqué par le big data grâce à l'internet. Les personnes qui aiment travailler avec des données sont les mieux placées pour occuper des postes dans le domaine du big data. Il s'agirait probablement de personnes ayant une expérience quantitative dans le domaine de la technologie des données, ou une expérience et un ensemble de compétences dans le domaine de la comptabilité, de la finance, des ratios et des pourcentages. Les adeptes du big data peuvent également être des aventuriers, qui prennent des risques importants et veulent travailler à l'avant-garde de la technologie et de la société. ‎

    L'apprentissage du big data peut vous convenir si vous avez une forte capacité d'analyse, une formation en science des données, un sens des chiffres et une bonne connaissance des outils internet, des plateformes cloud et des logiciels d'analyse des données. Travailler dans le domaine du big data est l'un des emplois les plus demandés actuellement, et l'opportunité de travailler dans un domaine pertinent est très séduisante. Si vous êtes évaluation formative dans vos rôles professionnels, que vous êtes un penseur créatif, et que vous avez la discipline et le bon bagage, alors l'apprentissage du big data peut être une bonne chose pour vous afin de faire avancer votre carrière. ‎

    Les cours en ligne sur les Big Data offrent un moyen pratique et formatif d'améliorer vos connaissances existantes ou d'acquérir de nouvelles compétences en matière de Big Data. Avec un large éventail de cours sur les Big Data, vous pouvez apprendre à votre propre rythme pour faire progresser vos compétences professionnelles en Big Data. ‎

    L'ensemble du catalogue de cours de Coursera est offert aux clients d'entreprise sans aucune restriction. Le choix de la meilleure formation Big Data dépend des besoins et des niveaux de compétences de vos employés. Tirez parti de notre tableau de bord des compétences pour comprendre les lacunes en matière de compétences et déterminer le cours le plus approprié pour améliorer efficacement les compétences de votre personnel. En savoir plus sur Coursera pour les affaires ‎

    Le contenu de cette FAQ a été mis à disposition à des fins d'information uniquement. Il est conseillé aux étudiants d'effectuer des recherches supplémentaires afin de s'assurer que les cours et autres qualifications suivis correspondent à leurs objectifs personnels, professionnels et financiers.

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