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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
      I

      IBM

      Introduction à l’ingénierie des données

      Compétences que vous acquerrez: Pipelines de données, Lacs de données, SQL, Bases de données relationnelles, Bases de données, Apache Hadoop, Apache Spark, Architecture des données, Entreposage de données, Big Data, Extrait, Magasin de données, Sécurité des données, NoSQL, Gouvernance des données

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM Generative AI Engineering

      Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Predictive Modeling, Unit Testing, Supervised Learning, Feature Engineering, Generative AI, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Exploratory Data Analysis, Artificial Intelligence, Data Wrangling, ChatGPT, Natural Language Processing, Data Analysis, Jupyter, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Generative AI Agents, Data Ethics

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Qu'est-ce que la science des données ?

      Compétences que vous acquerrez: Prise de décision fondée sur les données, Apprentissage automatique, Deep learning, Science des données, Analyse des Données, Maîtrise des données, Intelligence artificielle, Cloud Computing, Transformation numérique, Data mining, Big Data

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Analyse des données avec la programmation en R

      Compétences que vous acquerrez: Programmation Statistique, Nettoyage des données, Importation/exportation de données, Analyse des Données, Gestion des paquets et des logiciels, Rmarkdown, Analyse exploratoire des données (AED), Logiciel de Visualisation de Données, Manipulation des données, La programmation en R, Ggplot2, Tidyverse (Package R), structures de données

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM Business Analyst

      Compétences que vous acquerrez: Data Storytelling, Requirements Elicitation, Risk Mitigation, Business Analysis, Business Process Modeling, Risk Analysis, Process Mapping, Process Optimization, Requirements Management, Risk Management, Business Requirements, Stakeholder Management, Work Breakdown Structure, Scope Management, Process Analysis, Stakeholder Engagement, Data Visualization Software, Excel Formulas, Microsoft Excel, Analysis

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Principes fondamentaux : des Données... des Données, Partout

      Compétences que vous acquerrez: Prise de décision fondée sur les données, Traitement des données, Gestion des données, Éthique des données, Analyse des Données, Nettoyage des données, Logiciel de Visualisation de Données, Partage des données, SQL, Google Sheets, Compétences analytiques, Logiciel de Feuille de Calcul

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Python pour tous

      Compétences que vous acquerrez: Traitement des données, Protocoles réseau, Manipulation des données, Logiciel de Visualisation de Données, Web scraping, Modélisation des données, Importation/exportation de données, Bases de données relationnelles, Programmation informatique, Conception de la base de données, SQL, JSON, Programmation en Python, Collecte de données, Interface de programmation d'application (API), Principes de programmation, structures de données, Services web, Restful API, Langages de script

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM Data Architecture

      Compétences que vous acquerrez: NoSQL, Data Warehousing, SQL, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Apache Airflow, Data Security, Linux Commands, Data Migration, Database Design, Data Governance, MySQL, Apache Spark, Data Pipelines, Apache Kafka, Database Management, Bash (Scripting Language), Shell Script, Database Architecture and Administration, Data Store

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      L'IA générative pour les scientifiques des données

      Compétences que vous acquerrez: Grand modèle de langage (LLM), Nettoyage des données, Modélisation prédictive, Logiciel de Visualisation de Données, Analyse des Données, Éthique des données, Modélisation des données, ChatGPT, Synthèse des données, Développement du programme, Storytelling de données, Ingénierie des caractéristiques, Intelligence artificielle, Analyse exploratoire des données (AED), Présentation des données, Analyse prédictive, Ingénierie de requête, OpenAI, IA générative, Analyse d'images

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      6,8 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      IBM Data Analytics avec Excel et R

      Compétences que vous acquerrez: Data wrangling, Formules Excel, Web scraping, Analyse statistique, Manipulation des données, Analyse des Données, Storytelling de données, Bases de données relationnelles, Analyse exploratoire des données (AED), Conception de la base de données, Tableau de bord, Microsoft Excel, Big Data, Shiny (Package (R)), Ggplot2, Présentation des données, Logiciel de Visualisation de Données, IBM Cognos Analytics, Data mining, Visualisation interactive des données

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Visualisation de Données avec Python

      Compétences que vous acquerrez: Cartes de chaleur, Analyse des Données, Pandas (paquetage Python), Matplotlib, Plotly, Tableau de bord, Logiciel de Visualisation de Données, Diagrammes de dispersion, Histogramme, Seaborn, Présentation des données, Visualisation de Données, Information et technologie géospatiales, Visualisation interactive des données, Graphiques en boîte

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Fondamentaux de la science des données avec Python et SQL

      Compétences que vous acquerrez: Science des données, Analyse statistique, Analyse des Données, Distribution de probabilité, Bases de données relationnelles, Web scraping, Automatisation, Pandas (paquetage Python), Bases de données, Tableau de bord, Procédure stockée, Tests d'hypothèses statistiques, SQL, Logiciel de Visualisation de Données, Programmation en Python, Statistiques descriptives, Visualisation de Données, Statistiques, GitHub, Jupyter

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    1…567…604

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

    • Introduction à l’ingénierie des données: IBM
    • IBM Generative AI Engineering: IBM
    • Qu'est-ce que la science des données ? : IBM
    • Analyse des données avec la programmation en R: Google
    • IBM Business Analyst: IBM
    • Principes fondamentaux : des Données... des Données, Partout: Google
    • Python pour tous: University of Michigan
    • IBM Data Architecture: IBM
    • L'IA générative pour les scientifiques des données: IBM
    • IBM Data Analytics avec Excel et R: IBM

    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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