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    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

    • C

      Coursera Project Network

      Python for Data Analysis: Pandas & NumPy

      Compétences que vous acquerrez: Pandas (Python Package), NumPy, Data Analysis, Data Science, Python Programming, Data Structures, Data Manipulation, Computer Programming

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

      Débutant · Projet Guidé · Moins de 2 heures

    • E

      Edureka

      Fundamentals of Data Governance

      Compétences que vous acquerrez: Data Governance, Data Management, Information Management, Metadata Management, Data Strategy, Governance, Data Integrity, Regulatory Requirements, Compliance Management, Data Quality, Data Security, Cloud Solutions, Cloud Security

      4,3
      évaluation, 4,3 sur 5 étoiles
      ·
      45 avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Santa Cruz

      C and Go: Classical and Modern Programming

      Compétences que vous acquerrez: Go (Programming Language), Debugging, C (Programming Language), Data Structures, C++ (Programming Language), Object Oriented Design, Object Oriented Programming (OOP), Code Review, Programming Principles, Computer Programming, Unit Testing, Algorithms, Command-Line Interface, Program Development, Integrated Development Environments, Software Testing, Computer Science, Computational Thinking, File Management, Integration Testing

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Pennsylvania

      L'IA au service des entreprises

      Compétences que vous acquerrez: Gouvernance des données, Gestion des risques, Gouvernance, Éthique des données, Personnalisation par l'IA, Tensorflow, Big Data, IA générative, Ressources humaines, Service personnalisé, Gestion des données des clients, Prise de décision fondée sur les données, Stratégie organisationnelle, Sécurité des données, Stratégie commerciale, HR Tech, Informations d'identification personnelle, Risque de crédit, Gestion du personnel, Apprentissage automatique

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Traitement du langage naturel avec classification et espaces vectoriels

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Intelligence artificielle, Algèbre linéaire, Apprentissage supervisé, Tensorflow, Algorithmes d'apprentissage automatique, Ingénierie des caractéristiques, Traitement du langage naturel (NLP), Réduction de dimensionnalité

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      SQL : une introduction pratique aux requêtes de bases de données

      Compétences que vous acquerrez: MySQL, Bases de données relationnelles, Analyse des Données, Procédure stockée, Bases de données, Manipulation des données, Traitement des transactions, IBM DB2, Langage de requête, SQL, Serveurs Microsoft SQL, Gestion des bases de données, Systèmes de base de données

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IA générative et LLMs : Architecture et préparation des données

      Compétences que vous acquerrez: Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Traitement du langage naturel (NLP), Réseaux neuronaux artificiels, Traitement des données, Exploration de texte, Grand modèle de langage (LLM), IA générative

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado System

      Concepts et conception des entrepôts de données et intégration des données

      Compétences que vous acquerrez: Bases de données relationnelles, Schéma en étoile, Modélisation des données, Transformation de données, Schéma du flocon de neige, SQL, Entreposage de données, Data Mart, PostgreSQL, Extrait, Intégration de données, Informatique décisionnelle, Conception de la base de données, Architecture des données, Tableaux croisés dynamiques et graphiques, Qualité des données

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

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Utiliser les bases de données avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Programmation orientée objet (POO), Web scraping, Traitement des données, Modélisation des données, Bases de données relationnelles, Conception de la base de données, Interface de programmation d'application (API), SQL, Programmation en Python, Gestion des bases de données, Logiciel de Visualisation de Données, Systèmes de base de données

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Bases de Python

      Compétences que vous acquerrez: Débogage, Programmation informatique, Infographie, Langages de script, Pseudo-code, structures de données, Principes de programmation, Programmation en Python

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google Cloud

      Data Engineer, Big Data and ML on Google Cloud em Português

      Compétences que vous acquerrez: Dataflow, Data Pipelines, Google Cloud Platform, Data Lakes, Cloud Infrastructure, Big Data, Data Warehousing, Extract, Transform, Load, Cloud Engineering, Data Infrastructure, Real Time Data, Cloud Storage, Unstructured Data, Cloud Solutions, Looker (Software), Tensorflow, Data Integration, Data Architecture, Data Storage Technologies, Data Storage

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      T

      Tableau Learning Partner

      Introduction à Tableau

      Compétences que vous acquerrez: Visualisation interactive des données, Logiciel Tableau, Analyse des Données, Traitement des données, Nettoyage des données, Présentation des données, Business Analytics, Informatique décisionnelle, Intégration de données, Logiciel de Visualisation de Données, Optimisation des performances

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    1…303132…610

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

    • Python for Data Analysis: Pandas & NumPy: Coursera Project Network
    • Fundamentals of Data Governance: Edureka
    • C and Go: Classical and Modern Programming: University of California, Santa Cruz
    • L'IA au service des entreprises: University of Pennsylvania
    • Traitement du langage naturel avec classification et espaces vectoriels: DeepLearning.AI
    • SQL : une introduction pratique aux requêtes de bases de données: IBM
    • IA générative et LLMs : Architecture et préparation des données: IBM
    • Concepts et conception des entrepôts de données et intégration des données: University of Colorado System
    • Utiliser les bases de données avec Python: University of Michigan
    • Bases de Python: University of Michigan

    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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