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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

    • P

      Packt

      Apache Spark with Scala – Hands-On with Big Data!

      Compétences que vous acquerrez: Apache Spark, Scala Programming, Data Processing, Big Data, Real Time Data, Programming Principles, Machine Learning Algorithms, Graph Theory, Integrated Development Environments, Data Transformation, Development Environment, Distributed Computing, Build Tools, Regression Analysis, Performance Tuning

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • K

      Knowledge Accelerators

      D’Excel à Power BI

      Compétences que vous acquerrez: Informatique décisionnelle, Logiciel de Visualisation de Données, Tableau de bord, Partage des données, Modélisation des données, Importation/exportation de données, Microsoft Excel, Expressions d'analyse de données (DAX), Présentation des données, Visualisation interactive des données, Prise de décision fondée sur les données, Power BI

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Macquarie University

      Les Essentiels : Compétences Excel pour l’Entreprise

      Compétences que vous acquerrez: Formules Excel, Logiciel de Feuille de Calcul, Gestion des données, Visualisation de Données, Logiciels de productivité, Saisie de données, Microsoft Excel

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google Cloud

      Security in Google Cloud

      Compétences que vous acquerrez: Google Cloud Platform, Cloud Infrastructure, Identity and Access Management, Data Loss Prevention, Distributed Denial-Of-Service (DDoS) Attacks, Prompt Engineering, Kubernetes, Cloud Security, Containerization, OAuth, Cloud Storage, Cloud Services, Application Deployment, Virtual Machines, Security Controls, Cloud Computing, Application Development, Data Storage Technologies, Threat Management, Virtual Private Networks (VPN)

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Meta

      Analyse de données en Python

      Compétences que vous acquerrez: Analyse exploratoire des données (AED), Manipulation des données, Logiciel de Visualisation de Données, Nettoyage des données, Scripting, Traitement des données, Programmation en Python, Analyse des Données, Modélisation des données, Principes de programmation, Pandas (paquetage Python), Matplotlib, Jupyter

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

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Meta

      Introduction à la Gestion des données

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Logiciel de Visualisation de Données, Collecte de données, Gestion des données, Architecture des données, Big Data, Protection de l'information, Stockage des données, Qualité des données, Prise de décision fondée sur les données, Analyse des Données, Gouvernance des données, Sécurité des données

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Introduction à l’intelligence artificielle (IA)

      Compétences que vous acquerrez: Apprentissage automatique, Vision par ordinateur, Deep learning, Automatisation, Réseaux neuronaux artificiels, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Ingénierie de requête, Grand modèle de langage (LLM), Gouvernance, Intelligence artificielle, Transformation numérique, ChatGPT, Technologies de l'entreprise, Transformation des entreprises, Éthique des données, IA générative, Normes et conduite éthiques, OpenAI, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage automatique appliqué

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Colorado Boulder

      Fondements et pratiques du Data Mining

      Compétences que vous acquerrez: Pipelines de données, Science des données, Données non structurées, Transformation de données, Nettoyage des données, Exploration de texte, Apprentissage supervisé, Entreposage de données, Big Data, Arbre de classification et de régression (CART), Apprentissage non supervisé, Traitement des données, Data mining, Modélisation des données, Apprentissage automatique, Qualité des données, Présentation des données, Analyse des Données, Intégration de données, Compétences analytiques

      Préparer un diplôme

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      Modèles de séquences

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique), Réseaux neuronaux artificiels, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Grand modèle de langage (LLM), Tensorflow, Traitement du langage naturel (NLP), Apprentissage automatique appliqué

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      I

      IBM

      Principes de base de l'Entrepôt de données

      Compétences que vous acquerrez: Systèmes de base de données, Lacs de données, SQL, Nettoyage des données, Validation des données, Modélisation des données, IBM DB2, Conception de la base de données, Schéma en étoile, Qualité des données, Data Mart, Entreposage de données, Architecture des données, PostgreSQL, Extrait, Schéma du flocon de neige, Intégration de données, Langage de requête

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • T

      The University of Edinburgh

      La science des données dans les soins de santé stratifiés et la médecine de précision

      Compétences que vous acquerrez: Biologie moléculaire, Apprentissage automatique, Théorie des graphes, Science des données, Probabilités et statistiques, Analyse d'images, Informatique de santé, Éthique des soins de santé, Bioinformatique, Imagerie médicale, Analyse du réseau, Médecine de précision, Méthodes statistiques, Big Data, Analyse des Données, Traitement du langage naturel (NLP)

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      V

      Vanderbilt University

      Generative AI SQL Database Specialist with ChatGPT

      Compétences que vous acquerrez: Prompt Engineering, ChatGPT, Database Design, Productivity, Data Migration, Generative AI, Software Documentation, SQL, Dashboard, Artificial Intelligence, Database Management, Data Visualization, Large Language Modeling, Gap Analysis, Database Architecture and Administration, Technical Design, Data Storytelling, Data Analysis, Debugging, Data-Driven Decision-Making

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 1 à 3 mois

    1…212223…607

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

    • Apache Spark with Scala – Hands-On with Big Data!: Packt
    • D’Excel à Power BI: Knowledge Accelerators
    • Les Essentiels : Compétences Excel pour l’Entreprise: Macquarie University
    • Security in Google Cloud: Google Cloud
    • Analyse de données en Python: Meta
    • Introduction à la Gestion des données: Meta
    • Introduction à l’intelligence artificielle (IA): IBM
    • Fondements et pratiques du Data Mining: University of Colorado Boulder
    • Modèles de séquences: DeepLearning.AI
    • Principes de base de l'Entrepôt de données: 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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