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Cours sur les Big Data

207 Cours

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California Institute of Technology Udemy

Modeling Data Warehouse with Data Vault 2.0

Modélisation d'Entrepôt de Données avec Data Vault 2.0 - Cours Udemy Rejoignez notre cours complet sur la "Modélisation d'Entrepôt de Données avec Data Vault 2.0" proposé par Udemy. Ce cours plonge dans les essentiels et les fondamentaux de Data Vault 2.0, intégrés avec la Méthodologie Agile et les principes de Big Data. Parfait pour q.
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California Institute of Technology Universidad de los Andes

Herramientas para el Análisis de Big Data

Outils pour l'analyse de Big Data | Université des Andes | edX Lorsqu'il s'agit d'outils pour l'analyse de données, nous avons toujours les questions suivantes : Quelle est la différence entre tant d'outils existants ? Quel est le meilleur ? Lequel devrais-je apprendre ? Les fonctions que les scientifiques des données exécutent comprennent l'ide.
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California Institute of Technology Yale University

Introduction to FinTech

Introduction à la FinTech Au cours de la dernière décennie, les technologies émergentes, associées à des changements massifs dans les régulations, ont conduit à une transformation sans précédent de la finance dans le monde entier. Ce processus se déroule plus rapidement en Chine et en Asie que partout ailleurs. Ce cours est conçu pour explorer l.
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California Institute of Technology University of Queensland

Teaching Impacts of Technology: Data Collection, Use, and Privacy

Enseignement des Impacts de la Technologie : Collecte de Données, Utilisation, et Confidentialité Dans ce cours, vous plongerez dans l'influence de la collecte de données constante et de l'analyse des big data sur la vie quotidienne. Découvrez l'équilibre subtil entre l'utilisation et la protection de vos données, et envisagez ses futurs bénéfic.
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California Institute of Technology OpenClassrooms

Comprendre le Big Data à travers les films de cinéma

Comprendre le Big Data à travers les films de cinéma Le Big Data, tout le monde en parle et pourtant, nous ne réalisons pas à quel point ces nouvelles technologies nous touchent tous les jours. Sans que nous y ayons pris garde, nos vies sont devenues de plus en plus « digitales » et génèrent un flot ininterrompu de données. Ce déluge de données.
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California Institute of Technology Coursera  Specialization

Preparing for Google Cloud Certification: Cloud Data Engineer Professional Certificate en Español

Ce programme vous fournit les compétences dont vous avez besoin pour propulser votre carrière en ingénierie de données et vous offre un chemin pour obtenir la certification Google Cloud Professional Data Engineer, reconnue dans l'industrie. Grâce à une combinaison de présentations, de démonstrations et de laboratoires, vous pourrez prendre d.
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California Institute of Technology University of Padova

Master’s Degree in IT Management

Master en Gestion des Technologies de l'Information Notre Master en Gestion des Technologies de l'Information est conçu pour les professionnels en activité intéressés par les technologies de l'information (TI) et les systèmes d'information qui souhaitent accélérer leur carrière. Nous avons créé ce programme de diplôme en ligne en ge.
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California Institute of Technology Coursera

DataOps Methodology

Méthodologie DataOps DataOps, tel que défini par Gartner, est une pratique collaborative de gestion des données axée sur l'amélioration de la communication, de l'intégration et de l'automatisation des flux de données entre les gestionnaires de données et les consommateurs au sein d'une organisation. Tout comme DevOps, DataOps n'est pas un dogme.
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California Institute of Technology Udemy

Google Cloud (GCP) MasterClass 2024 : GCP for Beginner - Pro

Rejoignez le Google Cloud (GCP) MasterClass 2024 : GCP pour Débutant - Pro et maîtrisez les bases de Google Cloud Platform. Plongez dans le monde de l'informatique en nuage, des Big Data et de l'intelligence artificielle avec des modules d'apprentissage pratiques. Ce cours est proposé par Udemy et est parfait pour les personnes cherchant à amé.
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California Institute of Technology

Data Engineering und Data Science – Klarheit in den Schlagwort-Dschungel

Ingénierie des Données et Data Science – Clarité dans la Jungle des Mots-clés Les mots-clés Intelligence Artificielle, Data Science, Ingénierie des Données et Big Data dominent depuis quelques années non seulement les titres de l'IT. Dans notre cours, nous voulons remplir ces mots de contenu essentiel et retracer les étapes typiques de travail d'u.

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!