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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
      D
      A

      Plusieurs enseignants

      DeepLearning.AI Data Engineering

      Compétences que vous acquerrez: Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Storage Technologies, Data Architecture, Data Transformation, Requirements Analysis, Data Processing, Data Warehousing, Query Languages, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Data Lakes, Amazon Web Services, Apache Spark, Database Systems, Data Integration, AWS Kinesis, Infrastructure as Code (IaC)

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      448 avis

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado Boulder

      Introduction à l'analyse des données pour les entreprises

      Compétences que vous acquerrez: Cloud Computing, Bases de données relationnelles, SQL, Bases de données, Business Analytics, Informatique décisionnelle, Qualité des données, Stockage des données, Big Data, Technologies de stockage des données, Analyse des Données, Gouvernance des données, Structure organisationnelle, Analytique

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      3,2 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Big Data and Hadoop Foundations and Setup

      Compétences que vous acquerrez: Big Data, Apache Hadoop, Data Processing, Analytics, Data Science, Distributed Computing, Linux, Data Storage, Software Installation, Scalability, System Configuration

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Gestion des données commerciales et communication

      Compétences que vous acquerrez: Compte de résultat, Storytelling de données, Évaluation des entreprises, Collecte de données, Gestion de l'information, Logiciel de Visualisation de Données, Flux de trésorerie, Business Analytics, Comptabilité générale, Qualité des données, Traitement des données, Visualisation de Données, Présentation des données, Reconnaissance des revenus, Gestion des ressources, états financiers, Comptabilité d'exercice, Bilan, Analytique, Tenue des comptes

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      6,2 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Utiliser Python pour accéder aux données Web

      Compétences que vous acquerrez: Capture des données, Scripting, TCP/IP, Importation/exportation de données, HyperText Markup Language (HTML), Interface de programmation d'application (API), Exploration de texte, Protocoles réseau, Web scraping, Services web, Accès aux données, JSON, Programmation en Python, Restful API, EXtensible Markup Language (XML)

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Technologies clés pour les entreprises

      Compétences que vous acquerrez: Ingénierie des nuages, Grand modèle de langage (LLM), Cloud Computing, Maîtrise des données, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Intelligence artificielle, Big Data, ChatGPT, Science des données, Sécurité de l'informatique en nuage, Infrastructure en nuage, Technologies de l'informatique en nuage, Architecture de l'informatique en nuage, IA générative, Services en nuage, Éthique des données, Hébergement en nuage, Analyse des Données, Data mining, Plates-formes d'informatique en nuage

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Analyse exploratoire des données pour l'apprentissage automatique

      Compétences que vous acquerrez: Manipulation des données, Analyse exploratoire des données (AED), Inférence statistique, Détection des anomalies, Probabilités et statistiques, Transformation de données, Accès aux données, Traitement des données, Apprentissage automatique, Évolutivité, Analyse des Données, Ingénierie des caractéristiques, Analyse statistique, Nettoyage des données, Gestion des flux de travail

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Développeur IA IBM

      Compétences que vous acquerrez: Grand modèle de langage (LLM), Bootstrap (Framework Front-End), Déploiement des applications, Automatisation, Modèles de conception de logiciels, Compétences en matière d'entretien, Cycle de vie du développement logiciel, ChatGPT, Méthodologie Agile, Réseautage professionnel, Intelligence artificielle, HTML et CSS, Scrum (développement de logiciels), Architecture logicielle, IA générative, Génie logiciel, Conception de logiciels, Jupyter, Ingénierie de requête, Tests unitaires

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      La programmation en R

      Compétences que vous acquerrez: Importation/exportation de données, La programmation en R, structures de données, Simulations, Développement du programme, Débogage, Outils de programmation informatique, Optimisation des performances, Analyse statistique, Analyse des Données, Programmation Statistique

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      Duke University

      Analyse de données avec R

      Compétences que vous acquerrez: Statistiques bayésiennes, Inférence statistique, Échantillonnage (statistiques), Analyse exploratoire des données (AED), Distribution de probabilité, La programmation en R, Tests d'hypothèses statistiques, Méthodes statistiques, Maîtrise des données, Probabilité, Probabilités et statistiques, Modélisation statistique, Analyse de régression, Logiciel d'analyse des données, Analyse des Données, Analyse statistique, Statistiques, Analyse de corrélation, Rapports statistiques, Logiciel statistique

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • D

      DeepLearning.AI

      L'IA pour tous

      Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Renforcement de l'esprit d'équipe, Réseaux neuronaux artificiels, Réflexion stratégique, Deep learning, Apprentissage automatique, Intelligence artificielle, Science des données, Évaluation des besoins, Opportunités de marché, Gestion de l'ingénierie, Éthique des données, Éthique des affaires

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      J

      Johns Hopkins University

      Analyse exploratoire des données (AED)

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Théorie des couleurs, Diagrammes de dispersion, Tracé (graphique), La programmation en R, Ggplot2, Analyse statistique, Visualisation de Données, Histogramme, Analyse des Données, Graphique, Logiciel de Visualisation de Données, Graphiques en boîte, Apprentissage non supervisé, Réduction de dimensionnalité

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      6,1 k avis

      Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    1…111213…606

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

    • DeepLearning.AI Data Engineering: DeepLearning.AI
    • Introduction à l'analyse des données pour les entreprises: University of Colorado Boulder
    • Big Data and Hadoop Foundations and Setup: Johns Hopkins University
    • Gestion des données commerciales et communication: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Utiliser Python pour accéder aux données Web: University of Michigan
    • Technologies clés pour les entreprises: IBM
    • Analyse exploratoire des données pour l'apprentissage automatique: IBM
    • Développeur IA IBM: IBM
    • La programmation en R: Johns Hopkins University
    • Analyse de données avec R: 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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