Big Data Analytics 课程可以帮助您学习数据挖掘、统计分析、数据可视化和预测建模。您可以掌握解释复杂数据集、做出数据驱动决策和有效沟通见解的技能。许多课程都会介绍 Apache Hadoop、Spark 和 Tableau 等工具,这些工具支持处理大型数据集和可视化趋势,让您能够在各种业务环境中应用自己的解析技能。

您将获得的技能: 调试, 数据处理, Docker (软件), Kubernetes, PySpark, Apache Hadoop, Apache Spark, 数据转换, Apache Hive, 分布式计算, 大数据, 可扩展性, 性能调整, IBM 云
中级 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: 数据清理, 数据收集, 关系数据库, 统计分析, Apache Hadoop, 数据可视化软件, 微软Excel, 数据科学, 数据分析, 大数据, 数据可视化, 数据湖, 数据仓库, Apache Hive, Apache Spark
初级 · 课程 · 1-3 个月

University of California San Diego
您将获得的技能: 回归分析, NoSQL, 数据处理, 数据建模, MongoDB, Apache Hadoop, 数据库管理系统, 统计分析, 数据管理, Data Management, 探索性数据分析, 图论, 可扩展性, 数据挖掘, 数据整合, 大数据, 数据库设计, 应用机器学习, 数据展示, 数据管道, Apache Spark
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

O.P. Jindal Global University
您将获得的技能: Big Data, Apache Spark, Apache Hadoop, Apache Hive, Databases, Analytics, Data Storage Technologies, Data Mining, NoSQL, Applied Machine Learning, Real Time Data, Distributed Computing, SQL, Data Processing, Query Languages, Scripting Languages
攻读学位
初级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: 生成式人工智能, 机器学习算法, Docker (软件), NoSQL, Apache Cassandra, 机器学习, Kubernetes, 数据库管理, MongoDB, 数据库, Apache Hadoop, Apache Spark, PySpark, 应用机器学习, 分布式计算, 大数据, 监督学习, 摘录, Apache Hive, IBM 云
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Google Cloud
您将获得的技能: 数据清理, Google 云端平台, 数据导入/导出, 数据转换, 数据可视化软件, SQL, 数据完整性, 数据仓库, 数据分析, Looker (软件), 大数据, 数据管道, 谷歌工作表, 摘录
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: PySpark, Apache Spark, MySQL, Data Pipelines, Scala Programming, Extract, Transform, Load, Customer Analysis, Apache Hadoop, Classification And Regression Tree (CART), Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Data Processing, Advanced Analytics, Big Data, Apache Maven, Statistical Machine Learning, Unsupervised Learning, SQL, Apache, Python Programming
初级 · 专项课程 · 1-3 个月

University of California San Diego
您将获得的技能: 数据基础设施, 数据处理, 非结构化数据, Apache Hadoop, 数据科学, 数据分析, 大数据, 可扩展性, 分布式计算
混合 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Big Data, Data Processing, Data Analysis, Analytics, Data Lakes, Data Warehousing, Apache Spark, Data Storage Technologies, Apache Hadoop, Real Time Data, Distributed Computing
初级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Generative AI, Matplotlib, Plotly, Prompt Engineering, Data Ethics, Power BI, Data Visualization, Microsoft Excel, Data Manipulation, Exploratory Data Analysis, Data Cleansing, Pandas (Python Package), Data Transformation, Excel Formulas, Pivot Tables And Charts, Data Visualization Software, Data Analysis, Microsoft Copilot, Data Presentation, Data Processing
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Simplilearn
您将获得的技能: Exploratory Data Analysis, Generative AI, Analytics, Data Analysis, Extract, Transform, Load, Data Integration, Data Visualization, Predictive Analytics, Data-Driven Decision-Making, Predictive Modeling, Forecasting, Data Transformation, Descriptive Analytics, Data Modeling, Risk Analysis
初级 · 课程 · 1-4 周

Campus BBVA
您将获得的技能: Data Storytelling, Dashboard, Business Analytics, Data Quality, Business Intelligence, Data Analysis, Descriptive Statistics, Data-Driven Decision-Making, Probability & Statistics, Statistical Inference, Big Data, Exploratory Data Analysis, Project Management Life Cycle, Job Analysis
初级 · 课程 · 1-3 个月
大数据分析是指将先进的数据分析技术应用于数据集,这些数据集非常庞大、多样(包括结构化和非结构化数据),而且往往是实时到达的。 以这种规模处理数据的能力对于驾驭当今商业世界越来越重要,它是机器学习、商业智能、金融工程等重要应用的核心,也是其他软件工具实现数据知情决策的基础。
几十年来,计算机程序一直被用于辅助数据分析,但微软 Excel 和使用 SQL 查询的传统关系数据库管理系统 (RDBMS) 等工具无法处理当今的大容量、高速度数据集。 取而代之的是,当今的数据管理专业人员依赖于专为与分布式文件系统和云计算资源(尤其是开源 Apache Hadoop 生态系统,包括 Apache Spark 和 Apache Hive 等分布式 SQL 引擎)协同工作而设计的强大数据基础设施。
各种类型和规模的组织都在想方设法利用大数据的可能性,通过降低成本和加快决策来改善运营,创造新的产品和服务,或增进我们对世界的了解。 因此,大数据分析技能可以提供广泛的职业机会,从在华尔街从事 "量化 "工作,到为自动驾驶汽车开发导航系统,再到帮助在健康科学领域发现更有效的药物和药品,不一而足。
这一领域应用最广泛的两个角色是数据工程师和数据科学家,前者负责构建高效可靠地提供大数据规模数据集所需的数据基础设施,后者负责分析这些数据集。 根据 Glassdoor 的数据,数据工程师的平均年薪为 102 864 美元,数据科学家的平均年薪为 113 309 美元。
完全正确!数据科学是 Coursera 上最受欢迎的学习主题之一,有多种选择可以培养你的大数据分析技能。 您可以从宾夕法尼亚大学和加州大学圣地亚哥分校等一流学校,以及 IBM、普华永道、Cloudera 和谷歌云等领先公司选修在线课程和专业课程。 无论您选择在哪里学习,Coursera 都能让您在灵活的时间安排下获取课程资料和完成作业,因此非常适合学生和职业生涯中期的专业人士。
在开始学习大数据分析之前,了解数据库管理和编程语言工作原理的基础知识很有帮助。 具体来说,在学习大数据分析时,SQL、Python、Java 或 R 方面的经验会有所帮助。 了解如何使用 Hadoop 和 Linux 以及使用基本的数学和统计学知识也会对您有所帮助。 此外,在学习大数据分析时,强大的分析能力和对数据的好奇心也会派上用场。
适合从事大数据分析工作的人都是善于探究问题的人,他们喜欢与数字打交道,喜欢使用统计数据对大量数据进行分类。 他们通常具有高级数学或计算机编程方面的工作经验或课程。 行为分析背景对从事大数据分析工作也很有帮助,因为人们往往希望了解或预测是什么影响了数据所代表的行为。 大数据分析师可能经常需要软技能,例如在解释他们在数据中看到的内容以及与团队成员合作开展项目时使用的沟通和协作技能。
如果你喜欢与数字打交道,并能自如地使用统计技术,那么学习大数据分析可能会适合你。 每天收集的数据量已经非常庞大,而且还在持续增长,因此企业需要能够整理和准备数据的分析师,供企业、政府和其他团体使用。 如果您具有很强的分析和解决问题的技能,并希望将这些技能应用于数据分类和分析,以找到对客户有用的东西,那么学习大数据分析可能会让您感兴趣。 您可以利用所学的知识获得实习机会,或在各行各业从事数据科学工作。
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