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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
      D

      Duke University

      MLOps | Machine Learning Operations

      Compétences que vous acquerrez: Conteneurisation, Éthique des données, Microsoft Azure, Test de logiciels, Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML), Pandas (paquetage Python), CI/CD, Solutions pour l'informatique en nuage, Rust (langage de programmation), Manipulation des données, Déploiement des applications, Analyse exploratoire des données (AED), Pipelines de données, NumPy, MLOps (Apprentissage automatique), Importation/exportation de données, Ingénierie des caractéristiques, AWS SageMaker, Docker (Logiciel), Amazon Web Services

      4,2
      évaluation, 4,2 sur 5 étoiles
      ·
      466 avis

      Avancées · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      D

      DeepLearning.AI

      TensorFlow : données et déploiement

      Compétences que vous acquerrez: Deep learning, Vision par ordinateur, Tensorflow, Partage des données, JSON, Déploiement des applications, Développement Mobile, Pipelines de données, Développement Android, Javascript, Traitement des données, développement iOS, Extrait, MLOps (Apprentissage automatique), Transformation de données, Importation/exportation de données, Programmation Swift, Analyse d'images, Apprentissage automatique appliqué, Ingénierie des caractéristiques

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

      Intermédiaire · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      N

      New York University

      Introduction à la cybersécurité

      Compétences que vous acquerrez: Cryptographie, Architecture de réseau, Contrôles de sécurité, Sécurité mobile, Sécurité des entreprises, Cybersécurité, Risque cybernétique, Pare-feu, Data Encryption Standard, Sécurité réseau, Sécurité des infrastructures, Infrastructure à clés publiques, Sécurité informatique, Attaque par déni de service distribué (DDoS), Cyber-attaques, Modélisation des menaces, Ingénierie en matière de sécurité, Stratégie de cybersécurité, Authentifications, Politiques de cybersécurité

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Pennsylvania

      Comptabilité analytique

      Compétences que vous acquerrez: Analyse financière, Détection des anomalies, Prévisions financières, Stratégie commerciale, Indicateurs clés de performance (ICP), Indicateurs d'activité, Business Analytics, Retour sur investissement, Données financières, Analytique, Analyse des performances, états financiers, Analyse des États Financiers, Analyse prédictive, Comptabilité, Prévisions

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

      Mixte · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Meta

      Principes de base de la publicité sur les médias sociaux

      Compétences que vous acquerrez: Création de contenu, Protection de l'information, Médias payants, Facebook, Campagnes sur les réseaux sociaux, Marketing, Le marketing appliqué aux réseaux sociaux, Rédaction, Public cible, Réseaux Sociaux, Publicité numérique, Matériel de marketing, Publicité, Instagram

      4,8
      évaluation, 4,8 sur 5 étoiles
      ·
      2,5 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Pennsylvania

      Introduction à la programmation en Python

      Compétences que vous acquerrez: Environnements de développement intégré, structures de données, Scripting, Programmation informatique, Programmation en Python, Gestion des fichiers, Pensée informatique, Principes de programmation, Importation/exportation de données, Outils de développement de logiciels, Jupyter

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      1,2 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      É

      École Polytechnique Fédérale de Lausanne

      Principes de la programmation fonctionnelle dans Scala

      Compétences que vous acquerrez: Environnements de développement intégré, Programmation en Scala, structures de données, Conception fonctionnelle, Programmation informatique, Javascript, Algorithmes, Principes de programmation, Programmation orientée objet (POO)

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of Michigan

      Finance fondamentale pour la prise de décision stratégique

      Compétences que vous acquerrez: Analyse financière, Gestion financière, Flux de trésorerie, Investissements, Mathématiques commerciales, Actions, Évaluation des entreprises, Gestion des investissements, Planification financière, Finance d'entreprise, Données du marché, Budget d'investissement, Finances générales, Prêts, Marchés des capitaux, Finance, Marché financier, Modélisation financière, Prêts hypothécaires, Microsoft Excel

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      1,3 k avis

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      M

      Meta

      Programmation en Python

      Compétences que vous acquerrez: Environnements de développement intégré, Programmation informatique, Débogage, structures de données, Test de logiciels, Environnement de développement, Programmation en Python, Développement piloté par les tests (TDD), Principes de programmation, Tests unitaires, Programmation orientée objet (POO)

      4,6
      évaluation, 4,6 sur 5 étoiles
      ·
      1,7 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      U

      University of California San Diego

      Programmation orientée objet en Java

      Compétences que vous acquerrez: Débogage, Programmation événementielle, Visualisation interactive des données, structures de données, Programmation informatique, Interface utilisateur (UI), Documentation du logiciel, Java, Algorithmes, Génie logiciel, Programmation orientée objet (POO)

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

      Intermédiaire · Cours · 1 à 3 mois

    • U

      University of Michigan

      Éthique de la science des données

      Compétences que vous acquerrez: Gouvernance des données, Éthique des données, Protection de l'information, Informations d'identification personnelle, Échantillonnage (statistiques), Partage des données, Sensibilisation à la diversité, Sécurité des données, Sciences sociales, Big Data, Règlement général sur la protection des données (RGPD), Analyse des Données, Propriété intellectuelle, Prise de décision fondée sur les données, Normes et conduite éthiques

      4,7
      évaluation, 4,7 sur 5 étoiles
      ·
      1,2 k avis

      Débutant · Cours · 1 à 3 mois

    • Statut : Essai gratuit
      Essai gratuit
      W

      Wesleyan University

      Analyse et interprétation des données

      Compétences que vous acquerrez: Modélisation statistique, Analyse statistique, Analyse de corrélation, Manipulation des données, Tests d'hypothèses statistiques, Présentation des données, Maîtrise des données, Analyse exploratoire des données (AED), Algorithme de forêt aléatoire, Arbre de classification et de régression (CART), Modélisation prédictive, Statistiques descriptives, Storytelling de données, Gestion des données, SAS (Logiciel), Logiciel statistique, Analyse de régression, Analyse des Données, Visualisation de Données, Arbre de décision

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

      Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

    1…525354…612

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

    • MLOps | Machine Learning Operations: Duke University
    • TensorFlow : données et déploiement: DeepLearning.AI
    • Introduction à la cybersécurité: New York University
    • Comptabilité analytique: University of Pennsylvania
    • Principes de base de la publicité sur les médias sociaux: Meta
    • Introduction à la programmation en Python: University of Pennsylvania
    • Principes de la programmation fonctionnelle dans Scala: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
    • Finance fondamentale pour la prise de décision stratégique: University of Michigan
    • Programmation en Python: Meta
    • Programmation orientée objet en Java: University of California San Diego

    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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