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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
      M

      Macquarie University

      Excel Skills for Business : Intermédiaire II

      Compétences que vous acquerrez: Modélisation d'entreprise, Formules Excel, Macros Excel, Logiciel de Feuille de Calcul, Optimisation des processus, Gestion des flux de travail, Automatisation, Modélisation des données, Prévisions financières, Modélisation financière, Intégrité des données, Validation des données, Microsoft Excel, Expressions d'analyse de données (DAX), Modélisation prédictive

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      R

      Rice University

      Principes de base de l'informatique

      Compétences que vous acquerrez: Programmation orientée objet (POO), Analyse des Données, Informatique, Théorie des graphes, Programmation en Python, Programmation événementielle, Science Informatique Théorique, Combinatoire, Programmation informatique, Bioinformatique, Développement du programme, Algorithmes, Probabilité, structures de données, Big Data, Développement d'applications, Pensée informatique, Principes de programmation, Conception interactive, Logiciels mathématiques

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      A

      Automatic Data Processing, Inc. (ADP)

      ADP Entry-Level Payroll Specialist

      Compétences que vous acquerrez: Payroll, Payroll Processing, Payroll Systems, Payroll Administration, Payroll Tax, Payroll Reporting, Compensation Strategy, Tax Management, Data Entry, Employee Onboarding, Labor Compliance, Labor Law, Human Resource Strategy, Compensation Management, Compensation and Benefits, Non-Profit Accounting, Tax Compliance, Human Resources, Benefits Administration, Specialized Accounting

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • J

      Johns Hopkins University

      Conception et interprétation des essais cliniques

      Compétences que vous acquerrez: Collecte de données, Méthodes statistiques, Conformité réglementaire, Méthodes scientifiques, Analyse statistique, Essais cliniques, Tests d'hypothèses statistiques, Détermination de la taille de l'échantillon, Normes et conduite éthiques, Biostatistique, Science et recherche médicales

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

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California, Davis

      Principes de base des SIG

      Compétences que vous acquerrez: Gestion des fichiers, Logiciel SIG, Présentation des données, Qualité des données, Gestion des métadonnées, Systèmes d'information géographique, Cartographie des données, Cartographie géospatiale, Analyse des données spatiales, ArcGIS, Analyse spatiale, Partage des données

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Principes de base de l'analyste de sécurité

      Compétences que vous acquerrez: Tests de sécurité, Cadre ATT&CK de MITRE, Cryptographie, Cryptage, Gestion des incidents, Chasse aux cybermenaces, Analyse de la vulnérabilité, Gestion des menaces, Cybersécurité, Modélisation des menaces, Gestion des incidents de sécurité informatique, Réponse aux incidents, Évaluations de la vulnérabilité, Projet ouvert de sécurité des applications web (OWASP), Sécurité des applications, Examen du code, Détection des menaces, Détection et prévention des intrusions, Cyber Threat Intelligence, Test de pénétration

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Pennsylvania

      Psychologie positive : La science visionnaire de Martin E. P. Seligman

      Compétences que vous acquerrez: Psychologie, Recherche, Optimisme, Soutien au comportement positif, Développement personnel, Développement humain, Résilience, Éducation et formation, Travailler avec des enfants, Créativité

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      6,2 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University at Buffalo

      Technologie de fabrication et de conception numériques

      Compétences que vous acquerrez: Contrôle des machines, Transformation numérique, Analyse du processus, Ingénierie des systèmes basée sur des modèles, Contrôle continu, Gestion du cycle de vie des produits, Contrôles de sécurité, Ingénierie des systèmes, Mesure de la performance, Retour d'information constructif, Systèmes de contrôle, Détection des anomalies, Réponse aux incidents, conception de produit, Fabrication et production, Procédés de fabrication, Évaluations de la vulnérabilité, Opérations de fabrication, Détection et prévention des intrusions, Partage des données

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado Boulder

      Excel au quotidien

      Compétences que vous acquerrez: Analyse financière, Formules Excel, Gestion des données, Prévisions financières, Macros Excel, Modélisation mathématique, Analyse, Mathématiques commerciales, Microsoft Word, Modélisation statistique, Validation des données, Résolution de problèmes complexes, Amortissement, Modélisation financière, Flux de trésorerie, Importation/exportation de données, Analyse de régression, Visualisation de Données, Microsoft Excel, Modélisation prédictive

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      3,9 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      Duke University

      Gestion des produits d'IA

      Compétences que vous acquerrez: Interaction Homme-Machine, Traitement des données, Gestion des données, Gestion technique, Apprentissage automatique, Éthique des données, Réseaux neuronaux artificiels, Informations d'identification personnelle, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Qualité des données, Arbre de classification et de régression (CART), Deep learning, Conception centrée sur l'homme, MLOps (Apprentissage automatique), Apprentissage non supervisé, Facteurs humains, Analyse de régression, Apprentissage automatique appliqué, Conception de l'expérience utilisateur, Arbre de décision

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      TensorFlow : Techniques avancées

      Compétences que vous acquerrez: Programmation orientée objet (POO), Réseaux neuronaux artificiels, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Deep learning, Tensorflow, Keras (bibliothèque de réseaux neurones), Informatique distribuée, Ingénierie des caractéristiques, IA générative, Modèle de réseau, Analyse d'images, Apprentissage non supervisé, Architecture de réseau, Conception de l'API, Apprentissage automatique, Visualisation (infographie), Optimisation des performances, Apprentissage automatique appliqué, Infographie, Vision par ordinateur

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      1,7 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • E

      Edureka

      Data Storytelling with Power BI

      Compétences que vous acquerrez: Power BI, Data Analysis Expressions (DAX), Data Transformation, Dashboard, Data Visualization Software, Data Storytelling, Interactive Data Visualization, Data Presentation, Data Modeling, Business Intelligence, Microsoft Excel, Data Manipulation, Performance Reporting, Data Cleansing, Report Writing, Data Import/Export

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    1…404142…610

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

    • Excel Skills for Business : Intermédiaire II: Macquarie University
    • Principes de base de l'informatique: Rice University
    • ADP Entry-Level Payroll Specialist: Automatic Data Processing, Inc. (ADP)
    • Conception et interprétation des essais cliniques: Johns Hopkins University
    • Principes de base des SIG: University of California, Davis
    • Principes de base de l'analyste de sécurité: IBM
    • Psychologie positive : La science visionnaire de Martin E. P. Seligman: University of Pennsylvania
    • Technologie de fabrication et de conception numériques: University at Buffalo
    • Excel au quotidien: University of Colorado Boulder
    • Gestion des produits d'IA: 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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