Cours sur les Big Data

170 Cours

Big Data: Hadoop| MapReduce| Hive| Pig| NoSQL| Mahout| Oozie

Débloquez le potentiel du Big Data avec ce cours dirigé par des experts sur Udemy. Plongez dans le monde de Hadoop et de son écosystème, y compris HDFS, MapReduce, Hive, Pig et les bases de données NoSQL. Étendez vos compétences avec Mahout pour l'apprentissage automatique, Oozie pour la programmation de flux de travail, et Flume pour l'inges.
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Data Engineering - ETL, Web Scraping ,Big Data,SQL,Power BI

Ingénierie des Données - ETL, Web Scraping, Big Data, SQL, Power BI | Udemy Rejoignez notre cours dirigé par des experts sur Udemy pour acquérir une expérience pratique dans l'interaction avec les données en utilisant des outils et technologies clés tels que ETL, le web scraping, le big data, SQL et Power BI. Conçu pour ceux qui cherche.
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金融科技模式与创新

Ce cours offre une compréhension approfondie des derniers modèles et technologies innovantes dans le domaine de la FinTech, couvrant des sujets de pointe tels que la technologie blockchain, l'application de l'intelligence artificielle dans les services financiers, les systèmes de paiement numérique et l'analyse des grandes données. Les étudiant.
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数据与智能技术应用

À l'ère nouvelle où les données deviennent des facteurs de production innovants, elles sont comme le pétrole de notre époque : une puissance et une énergie essentielles qui dynamisent la société. Comment faire en sorte que les données équipent réellement chaque industrie, voilà la demande et l'appel de notre époque. Lorsqu'on parle de grandes.
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智能社会中的知识产权法

Dans le cadre de la construction de nouvelles disciplines en lettres, ce cours offre une opportunité unique d'étudier le droit en s'appuyant sur l'intelligence artificielle et la législation, avec un accent sur le droit de la propriété intellectuelle. Le contenu du cours suit de près le développement des technologies intelligentes et de la so.
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科技与社会

Ce cours examine la technologie à travers la perspective croisée de la philosophie des sciences et de la sociologie des sciences, en particulier sous la direction du marxisme, en analysant les caractéristiques essentielles et la structure de la technologie moderne. En même temps, il résume et conceptualise les moteurs internes et les modèles.
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大数据技术与应用

Ce cours est structuré autour d'une série de conférences sur le Big Data, avec un accent sur la pratique, afin de stimuler l'intérêt et la motivation des étudiants, et de favoriser la combinaison de la théorie et de la pratique, incitant ainsi à l'innovation technologique. Nous mettons l'accent sur l'intégration d'exemples d'applications pour m.
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管理信息系统-大数据赋能与模式创新

Conception de l'enseignement du cours La conception pédagogique de ce cours est systématique et complète, centrée autour des deux thèmes principaux "utiliser efficacement le système" et "concevoir efficacement le système". Elle est divisée en dix chapitres, répondant aux questions "qu'est-ce qu'un système d'information de gestion" (chapitres 1 e.
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大数据与智能管理

Ce cours est un cours central pour le programme de maîtrise professionnelle MEM, axé sur la façon dont les technologies de big data et de gestion intelligente peuvent renforcer les pratiques de gestion des entreprises en exploitant les éléments de données. Le contenu du cours combine des concepts théoriques de haut niveau avec une capacité d'ap.
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Devenir un analyste de Big Data : un guide pas à pas

L'analyse de Big Data est un domaine relativement nouveau, mais très demandé sur le marché du travail. La demande pour les scientifiques de données est constamment croissante. Les Big Data sont des ensembles de données de très grande taille, qui se caractérisent également par leur diversité et leur taux de mise à jour élevé. Un analyste de Big Data est un spécialiste qui identifie et étudie les tendances dans les données à l'aide d'outils logiciels spéciaux.

Aperçu du Big Data et de l'IA

La génération et le partage de Big Data à travers les appareils se produisent dans presque toutes les sphères sociales. Le Big Data est utilisé par des géants tels que Google, Uber, IBM, Amazon pour optimiser l'expérience du client, réduire les risques de fraude et les menaces de sécurité des données. Les spécialistes du Big Data après les cours de Big Data et d'IA sont nécessaires dans : le marketing, la technologie de recherche, la vente au détail, les médias sociaux, les jeux, la personnalisation, la technologie de la parole, les institutions financières et les systèmes de recommandation.

Compétences que vous acquerrez

Il n'est pas nécessaire pour un analyste d'avoir un diplôme universitaire en technologie de l'information. Cependant, un analyste de données doit comprendre les processus d'entreprise, comprendre les statistiques, effectuer un apprentissage automatique et être capable de travailler avec des outils.

Types d'analyse de données :

Les tâches de l'analyste comprennent également des tâches sur l'intelligence d'entreprise (BI) et l'optimisation des processus de production. Un spécialiste doit connaître les méthodes d'analyse des processus d'entreprise : SWOT, ABC, IDEF, BPMN, MTP, PDCA, EPC et autres.

Compétences de base de l'analyste de données :

De plus, l'analyste peut utiliser Apache Storm, Apache Kinesis, Apache Spark Streaming.

Les spécialistes du Big Data doivent être capables de construire des modèles graphiques à l'aide de réseaux bayésiens et neuronaux, de regroupements et de types d'analyse. Un scientifique des données, un analyste de données ou un ingénieur de données doit être compétent pour travailler avec les Data Lakes, ainsi que pour la sécurité et la gouvernance des données. Devenir un expert vous aidera à développer chacune de ces compétences en profondeur.

Pourquoi apprendre le Big Data et l'IA ?

À l'ère de la transformation numérique, quand la quantité de données double tous les deux ans, l'art de les analyser et de les utiliser est devenu non seulement une compétence importante mais aussi un avantage concurrentiel clé. Dans les différents domaines, traditionnellement basés sur la connaissance et l'expérience, le cours sur le Big Data et l'apprentissage automatique ouvre de nouveaux horizons. Avec la capacité d'analyser les données en profondeur, nous avons un outil qui nous permet non seulement de répondre aux besoins éducatifs actuels, mais aussi de les prédire, en nous adaptant aux réalités changeantes plus rapidement que jamais.

Opportunités de carrière et rôles professionnels

Jetons un coup d'œil aux principaux rôles et postes liés au Big Data et à la science des données.

Scientifique des données

Un scientifique des données est un spécialiste qui analyse les données et développe l'apprentissage machine avec le Big Data pour résoudre les problèmes commerciaux. Les responsabilités clés comprennent :

Le scientifique des données doit avoir une solide connaissance des statistiques, de la programmation et de l'apprentissage machine.

Ingénieur des données

L'ingénieur des données est responsable de la construction et de la maintenance de l'infrastructure pour le traitement des données. Les responsabilités clés comprennent :

L'ingénieur des données joue un rôle clé pour garantir que les données sont disponibles et prêtes pour l'analyse.

Ingénieur Big Data

L'ingénieur Big Data développe et maintient les systèmes pour traiter de grandes quantités de données. Les responsabilités clés comprennent :

L'ingénieur Big Data doit avoir une connaissance approfondie de l'informatique distribuée et du Big Data.

Ingénieur en apprentissage automatique

L'ingénieur en apprentissage automatique se spécialise dans la conception et la mise en œuvre de modèles d'apprentissage automatique. Les responsabilités clés comprennent :

L'ingénieur en apprentissage automatique doit avoir une solide connaissance de l'apprentissage automatique et de la programmation.

Demande de l'industrie

Le Big Data et l'IA sont deux domaines en développement rapide qui jouent un rôle clé dans le monde d'aujourd'hui. Le Big Data fait référence au traitement et à l'analyse de grandes quantités de données qui ne peuvent être traitées avec des méthodes traditionnelles. La science des données, en revanche, implique l'utilisation de méthodes statistiques, d'apprentissage automatique et d'autres technologies pour extraire des connaissances et des informations à partir de données. Ces domaines sont d'une grande importance pour le commerce, la science et la technologie car ils permettent une prise de décision mieux informée et le développement de produits et services innovants!