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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

      Le chemin vers la connaissance : Modèles de données et pipelines

      Compétences que vous acquerrez: Informatique décisionnelle, Validation des données, Pipelines de données, Processus d'affaires, Data Mart, Qualité des données, Entreposage de données, Extrait, Optimisation des performances, SQL, Rapports statistiques, Conception de la base de données, Modélisation des données, Intégrité des données

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

      Avancées · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Macquarie University

      Principes fondamentaux d’Excel pour l’analyse des données

      Compétences que vous acquerrez: Transformation de données, Microsoft Excel, Analyse des Données, Validation des données, Formules Excel, Logiciel de Feuille de Calcul, Tableaux croisés dynamiques et graphiques, Nettoyage des données, Manipulation des données, Automatisation

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google

      Capstone sur l'analyse avancée des données de Google

      Compétences que vous acquerrez: Analyse des Données, Business Analytics, Analyse de régression, Prise de décision fondée sur les données, Compétences en matière d'entretien, Analyse avancée, Modélisation prédictive, Apprentissage automatique, Visualisation de Données, Analyse statistique, Gestion de portefeuille

      4,9
      évaluation, 4,9 sur 5 étoiles
      ·
      1,2 k avis

      Avancées · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Réseaux de neurones et Deep learning (apprentissage profond)

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Algèbre linéaire, Réseaux neuronaux artificiels, Intelligence artificielle, Apprentissage automatique, Programmation en Python, Calculs, Optimisation des performances, Apprentissage supervisé

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • T

      The University of North Carolina at Chapel Hill

      Gestion et partage des données de recherche

      Compétences que vous acquerrez: Gestion des données, Stratégie en matière de données, Maîtrise des données, Intégrité des données, Gestion de l'information, Gestion des documents, Qualité des données, Stockage des données, Gestion des fichiers, Gestion des métadonnées, Partage des données, Contrôle des versions, Gouvernance des données, Sécurité des données

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

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Modélisation des données, Transformation de données et Serving

      Compétences que vous acquerrez: Apache Hadoop, Transformation de données, Modélisation des données, Données en temps réel, Pipelines de données, Schéma en étoile, Traitement des données, Apprentissage automatique, Manipulation des données, Apache Spark, Extrait, Intégration de données, Apprentissage automatique appliqué, Traitement du langage naturel (NLP), Entreposage de données

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      R

      Rice University

      Introduction à l’analyse des données avec Excel

      Compétences que vous acquerrez: Importation/exportation de données, Analyse des Données, Diagrammes de dispersion, Microsoft Excel, Logiciel de Feuille de Calcul, Formules Excel, Graphique, Logiciel de Visualisation de Données, Manipulation des données, Tableaux croisés dynamiques et graphiques, Histogramme

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

      Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      S

      Stanford University

      Algorithmes

      Compétences que vous acquerrez: Probabilités et statistiques, Recherche opérationnelle, Stratégies de conception, Routage de réseau, Analyse du réseau, Bioinformatique, Modèle de réseau, Théorie des graphes, Probabilité, Algorithmes, Science Informatique Théorique, Analyse, structures de données, Pensée informatique, Principes de programmation

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      5,9 k avis

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      Duke University

      Introduction aux probabilités et aux données avec R

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Échantillonnage (statistiques), Inférence statistique, Analyse des Données, La programmation en R, Statistiques descriptives, Distribution de probabilité, Probabilité, Statistiques bayésiennes, Logiciel statistique, Statistiques

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      V

      Vanderbilt University

      ChatGPT + Excel: AI-Enhanced Data Analysis & Insight

      Compétences que vous acquerrez: Data Storytelling, Prompt Engineering, Data Presentation, ChatGPT, Excel Macros, Excel Formulas, Data Synthesis, Microsoft Excel, Productivity, Infographics, Data Visualization, Spreadsheet Software, Data Analysis, Generative AI, Artificial Intelligence, Data Cleansing, Large Language Modeling, Interactive Data Visualization, Data Import/Export, Statistical Reporting

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

      Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Les fondements de l'IA pour tous

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Gouvernance, Intelligence artificielle, Gestion des flux de travail, Développement du programme, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Réseaux neuronaux artificiels, Déploiement des applications, Vision par ordinateur, Apprentissage automatique, Apprentissage automatique appliqué, Transformation des entreprises, IA générative, IBM Cloud, Éthique des données, Grand modèle de langage (LLM), Ingénierie de requête, ChatGPT, OpenAI, Automatisation

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • C

      Campus BBVA

      Business Analytics

      Compétences que vous acquerrez: Data Storytelling, Dashboard, Business Analytics, Data Quality, Business Intelligence, Data Analysis, Descriptive Statistics, Data-Driven Decision-Making, Probability & Statistics, Statistical Inference, Big Data, Exploratory Data Analysis, Project Management Life Cycle, Job Analysis

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    1…121314…606

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

    • Le chemin vers la connaissance : Modèles de données et pipelines: Google
    • Principes fondamentaux d’Excel pour l’analyse des données: Macquarie University
    • Capstone sur l'analyse avancée des données de Google: Google
    • Réseaux de neurones et Deep learning (apprentissage profond): DeepLearning.AI
    • Gestion et partage des données de recherche: The University of North Carolina at Chapel Hill
    • Modélisation des données, Transformation de données et Serving: DeepLearning.AI
    • Introduction à l’analyse des données avec Excel: Rice University
    • Algorithmes: Stanford University
    • Introduction aux probabilités et aux données avec R: Duke University
    • ChatGPT + Excel: AI-Enhanced Data Analysis & Insight: Vanderbilt 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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