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    • Big Data

    Cours de Big data en ligne

    Découvrez des cours de Big data couvrant le traitement des données massives, Hadoop, et Spark. Préparez-vous à des carrières en Science des données et IT.

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    Explorez le catalogue de cours de Big data

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Évaluer pour réussir : Analyse et mesure du marketing

      Compétences que vous acquerrez: Communication avec les parties prenantes, Annonces Google, Analyse des Données, Planification des médias, Analyse marketing, Google Analytics, Publicité en ligne, Indicateurs clés de performance (ICP), Mesure de la performance, Marketing numérique, Retour sur investissement, Tableaux croisés dynamiques et graphiques, Visualisation de Données, Présentation des données, Logiciel de Feuille de Calcul, Efficacité du marketing, Tests A/B, Budgets marketing, Analyse du Web

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado Boulder

      Excel/VBA pour la résolution créative de problèmes

      Compétences que vous acquerrez: Algorithmes, Programmation informatique, Composants UI, Gestion des données, Nettoyage des données, Macros Excel, Importation/exportation de données, Développement du programme, Automatisation, Interface utilisateur (UI), Examen par les pairs, Validation des données, Débogage, Visual Basic (langage de programmation), Simulations, Conception du projet, structures de données, Logiciel de Feuille de Calcul, Principes de programmation, Microsoft Excel

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      4,7 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      Statut : Nouvelles compétences en matière d’IA
      Nouvelles compétences en matière d’IA
      A

      Adobe

      Adobe Graphic Designer

      Compétences que vous acquerrez: Photo Editing, Color Theory, Adobe Illustrator, Typography, Adobe Photoshop, Adobe Acrobat, Design, Graphic and Visual Design Software, Document Management, Generative AI, Graphic and Visual Design, Design Elements And Principles, Web Content Accessibility Guidelines, Graphic Design, Logo Design, Photography, Data Ethics, Workflow Management, Adobe Creative Cloud, Collaborative Software

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      V

      Vanderbilt University

      Microsoft 365 Copilot for Leaders

      Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Microsoft Copilot, ChatGPT, Ideation, Verification And Validation, Data Validation, Succession Planning, Microsoft 365, Target Audience, Business Writing, Generative AI, Microsoft Teams, Leadership, Meeting Facilitation, Organizational Leadership, Productivity Software, Complex Problem Solving, Strategic Communication, Business Leadership, Proposal Writing

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      1,2 k avis

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IE Business School

      Stratégie de marketing

      Compétences que vous acquerrez: Marché cible, Création d'une enquête, Analyse des Données, Étude de Marché, Stratégie produit, Comportement du consommateur, Enquêtes, Recherche sur les entreprises, Stratégies de marketing, Plan d'expérience, Examen par les pairs, Canal de commercialisation, Planification du marketing, Planification des activités, Propositions de valeur, Marketing stratégique, Communication marketing, Marketing, Analyse du marché, Marketing des produits

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      6,2 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Pennsylvania

      analyse des personnes

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Efficacité organisationnelle, Planification des effectifs, Analyse du réseau, Mesure de la performance, Rétention des employés, Gestion des talents, Analytique, Stratégie en matière de ressources humaines, Gestion du personnel, Prise de décision fondée sur les données, Analyse des performances, Analyse prédictive, analyse des personnes

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      6,1 k avis

      Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    • E

      Erasmus University Rotterdam

      Econométrie : Méthodes et applications

      Compétences que vous acquerrez: Recherche quantitative, Modélisation statistique, Statistiques, Analyse des Données, Examen par les pairs, Analyse de régression, Analyse des séries temporelles et prévisions, Econométrie, Analyse prédictive, Algèbre linéaire, Analyse statistique, Probabilité

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      1,2 k avis

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • C

      Coursera Instructor Network

      Data Science for Professionals

      Compétences que vous acquerrez: Predictive Modeling, Statistical Analysis, Data Manipulation, Data Analysis, Data Science, Pandas (Python Package), Data Visualization Software, Statistics, Data Cleansing, Data Processing, Data-Driven Decision-Making, Business Analytics, Exploratory Data Analysis, Machine Learning

      4,5
      évaluation, 4,5 sur 5 étoiles
      ·
      15 avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      S

      Salesforce

      Salesforce Opérations commerciales

      Compétences que vous acquerrez: Assistance commerciale, Génération de leads, Tableau de bord, Demande de devis (RFQ), Connaissance des produits, Gestion des commandes, Ventes B2B, Gestion de la relation client, Pipelines de vente, Visualisation de Données, Logiciel de gestion de la relation client (CRM), Vente, Développement commercial, Gestion des ventes, Opérations de vente, Aide à la vente, Salesforce, Gestion de la réussite des clients, Gestion de campagne, Processus de vente

      Préparer un diplôme

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      1,9 k avis

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      Duke University

      Maîtriser l'analyse des données dans Excel

      Compétences que vous acquerrez: Modélisation prédictive, Business Analytics, Distribution de probabilité, Analyse des Données, Prévisions, Arbre de classification et de régression (CART), Méthodes statistiques, Analyse de régression, Gestion des risques de l'entreprise, Modélisation financière, Modélisation des risques, Probabilité, Microsoft Excel

      4,2
      évaluation, 4,2 sur 5 étoiles
      ·
      3,9 k avis

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      S

      Stanford University

      Modèles graphiques probabilistes

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Algorithmes, Apprentissage automatique, Algorithmes d'apprentissage automatique, Statistiques bayésiennes, Modélisation statistique, Distribution de probabilité, Théorie des graphes, Inférence statistique, Échantillonnage (statistiques), Analyse du réseau, Modèle de Markov, Méthodes statistiques, Apprentissage automatique appliqué, Traitement du langage naturel (NLP), Réseau bayésien, Pensée informatique, Systèmes d'aide à la décision

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      1,5 k avis

      Avancées · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University at Buffalo

      Bases de la blockchain

      Compétences que vous acquerrez: Vérification et validation, Technologies émergentes, Protocoles réseau, Blockchain, Informatique distribuée, Machines virtuelles, Modèle de réseau, FinTech, Environnement virtuel, Intégrité des données, Traitement des transactions, Cryptage, Cryptographie, structures de données

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    1…424344…610

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

    • Évaluer pour réussir : Analyse et mesure du marketing: Google
    • Excel/VBA pour la résolution créative de problèmes: University of Colorado Boulder
    • Adobe Graphic Designer: Adobe
    • Microsoft 365 Copilot for Leaders: Vanderbilt University
    • Stratégie de marketing: IE Business School
    • analyse des personnes: University of Pennsylvania
    • Econométrie : Méthodes et applications: Erasmus University Rotterdam
    • Data Science for Professionals: Coursera Instructor Network
    • Salesforce Opérations commerciales: Salesforce
    • Maîtriser l'analyse des données dans Excel: Duke University

    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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