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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 : Nouveau
      Nouveau
      Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      P

      Packt

      Foundations of ML & Python for Data Science

      Compétences que vous acquerrez: Data Manipulation, Python Programming, Probability & Statistics, Pandas (Python Package), Data Science, Statistical Analysis, NumPy, Applied Machine Learning, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Descriptive Statistics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Analysis, Probability

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      P

      Packt

      The Complete Tableau Bootcamp for Aspiring Data Scientists

      Compétences que vous acquerrez: Tableau Software, Dashboard, Data Visualization Software, Interactive Data Visualization, Data Storytelling, Graphing, Data Manipulation, Scatter Plots, Data Analysis, Data Modeling, Data Transformation, Software Installation

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      M

      Macquarie University

      Excel Skills for Statistics and Data Analysis: Intermediate

      Compétences que vous acquerrez: Interactive Data Visualization, Pivot Tables And Charts, Statistical Inference, Microsoft Excel, Correlation Analysis, Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Probability & Statistics, Statistical Analysis, Regression Analysis, Data Analysis, Sampling (Statistics), Descriptive Statistics, Forecasting

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      C

      Coursera Instructor Network

      Azure Data Engineering: Cosmos DB, SQL & Analytics

      Compétences que vous acquerrez: Dashboard, Azure Synapse Analytics, Microsoft Azure, Transact-SQL, Data Storage, Data Architecture, Performance Tuning, Query Languages, SQL, NoSQL, Cloud-Native Computing, Data Processing, Business Intelligence, Analytics, Cloud Computing Architecture, Data Integration, Data Modeling, Scalability

      Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      P

      Packt

      NumPy, Matplotlib & Pandas – Data Science Prerequisites

      Compétences que vous acquerrez: Matplotlib, Pandas (Python Package), NumPy, Data Visualization Software, Scatter Plots, Data Manipulation, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Science, Statistical Methods, Data Analysis Software, Python Programming, Machine Learning, Probability Distribution, Classification And Regression Tree (CART), Linear Algebra

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

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

      Illinois Tech

      Advanced Statistical Techniques for Data Science

      Compétences que vous acquerrez: Machine Learning Algorithms, Statistical Analysis, Bayesian Statistics, Data Visualization, Statistical Inference, Data Analysis, Data Presentation, Regression Analysis, Data Cleansing, Applied Machine Learning, Analytics, Machine Learning, Statistical Methods, R Programming, Data Science, Statistical Modeling, Data Validation, Data Manipulation, Exploratory Data Analysis, Verification And Validation

      Préparer un diplôme

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      Duke University

      Introduction à la programmation en C

      Compétences que vous acquerrez: Test de logiciels, Maintenabilité, Simulations, Environnement de développement, Interface de ligne de commande, Interface utilisateur (UI), Cas de test, C (langage de programmation), Développement du programme, Programmation informatique, Débogage, structures de données, Systèmes d'Exploitation, Algorithmes, Programmation du système, Pensée informatique, Principes de programmation, Génie logiciel, Pseudo-code, Développement de logiciels

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      7,3 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      G

      Google Cloud

      Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer

      Compétences que vous acquerrez: Feature Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Prompt Engineering, Google Cloud Platform, Generative AI, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Apache Airflow, Cloud Infrastructure, CI/CD, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Pipelines, Dataflow, Systems Design, Cloud Platforms, Data Management, Data Governance, Hybrid Cloud Computing, Workflow Management, Application Deployment

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

      Intermédiaire · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      P

      Packt

      70+ JavaScript Challenges - Data Structures and Algorithms

      Compétences que vous acquerrez: Data Structures, Graph Theory, Algorithms, Computational Thinking, Javascript, Programming Principles, Object Oriented Programming (OOP), Debugging, Computer Science

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Le marketing dans un monde numérique

      Compétences que vous acquerrez: Innovation, Stratégies de marketing, Engagement des clients, Développement de produits, Comportement du consommateur, Marketing numérique, Commerce électronique, Négociation des prix, Transformation numérique, MarTech, Publicité numérique, Marketing, Promotion des produits

      Préparer un diplôme

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

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • S

      Stanford University

      Cryptographie I

      Compétences que vous acquerrez: Cryptage, Cryptographie, Cybersécurité, Intégrité des données, Algorithmes, Codage sécurisé, Normes de cryptographie à clé publique (PKCS), Authentifications, Data Encryption Standard, Gestion des clés, Norme de chiffrement avancée (AES)

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

      Mixte · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Nouveau
      Nouveau
      W

      Whizlabs

      Getting Started with Microsoft Fabric

      Compétences que vous acquerrez: Power BI, Data Analysis Expressions (DAX), Data Pipelines, Data Transformation, Data Analysis, Microsoft Azure, Analytics, Data Warehousing, Data Integration, Data Processing, Data Cleansing, Data Modeling, Dashboard, Data Governance

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    1…343536…610

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

    • Foundations of ML & Python for Data Science: Packt
    • The Complete Tableau Bootcamp for Aspiring Data Scientists: Packt
    • Excel Skills for Statistics and Data Analysis: Intermediate: Macquarie University
    • Azure Data Engineering: Cosmos DB, SQL & Analytics: Coursera Instructor Network
    • NumPy, Matplotlib & Pandas – Data Science Prerequisites: Packt
    • Advanced Statistical Techniques for Data Science: Illinois Tech
    • Introduction à la programmation en C: Duke University
    • Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer: Google Cloud
    • 70+ JavaScript Challenges - Data Structures and Algorithms: Packt
    • Le marketing dans un monde numérique: University of Illinois Urbana-Champaign

    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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