Big Data 课程可以帮助您学习数据分析、数据可视化、统计建模和数据挖掘技术。您可以掌握解释大型数据集、设计数据驱动战略和使用 Machine Learning 算法的技能。许多课程会介绍 Hadoop、Spark 和 Tableau 等工具,这些工具支持处理海量信息并有效地呈现见解。此外,您还可以探索数据仓库、预测解析和数据使用的道德影响等主题。

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

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

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: 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

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

Illinois Tech
您将获得的技能: Database Design, Relational Databases, Database Application, Database Management, Database Systems, Big Data, Machine Learning Algorithms, Databases, NoSQL, SQL, MySQL, Statistical Analysis, Data Visualization, Database Theory, Data Analysis, Apache Hadoop, Exploratory Data Analysis, Transaction Processing, Apache Kafka, Stored Procedure
攻读学位
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: Apache Hive, NoSQL, Apache Hadoop, Extract, Transform, Load, Big Data, Data Warehousing, Data Pipelines, Data Infrastructure, Cloud Management, Databases, SQL, Performance Tuning, Data Processing, Real Time Data, Query Languages, Database Management, Data Transformation, Data Analysis Expressions (DAX), Scalability, Distributed Computing
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 生成式人工智能, IBM Cognos 分析, NoSQL, 网页抓取, 数据导入/导出, Linux 命令, Python 程序设计, MySQL, SQL, Apache Hadoop, 数据库管理员, 数据科学, 数据仓库, Apache Spark, 数据分析, 阿帕奇气流, 数据存储, 数据库设计, 摘录, 专业网络
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

Johns Hopkins University
您将获得的技能: Apache Hadoop, Big Data, Apache Hive, Apache Spark, NoSQL, Data Infrastructure, File Systems, Data Processing, Data Management, Analytics, Data Science, SQL, Query Languages, Data Manipulation, Java, Data Structures, Distributed Computing, Scripting Languages, Performance Tuning, Software Architecture
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: Feature Engineering, PySpark, Data Import/Export, Apache Spark, Apache Kafka, Dashboard, Data Governance, Cloud Services, Metadata Management, Data Management, Applied Machine Learning, Application Programming Interface (API), Apache Hive, Jupyter, Big Data, Data Architecture, Advanced Analytics, Apache Hadoop, Looker (Software), Scalability
中级 · 专项课程 · 3-6 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

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: Service Level, Performance Testing, Software Engineering, Data Architecture, Web Applications, Software Architecture, Cloud Applications, Scalability, Functional Requirement, Distributed Computing, Databases, Microservices, Application Deployment, Predictive Modeling, Application Development, Application Performance Management, Software Testing, System Design and Implementation, Middleware, Big Data
攻读学位
高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月
"大数据 "是一个被广泛使用的术语,用来描述我们这个数据丰富的世界,在这个世界里,几乎每项活动都会产生可以收集和分析的数字数据足迹。 虽然数据和数据分析并不一定是新事物,但要有效利用当今极其庞大且快速增长的数据集,就必须采用新的数据管理方法。
为了将大数据用于机器学习和人工智能等重要应用,您需要的不仅仅是 Excel 电子表格或传统的关系数据库和 SQL。 相反,需要整个数据基础设施来大规模收集和处理这些数据,包括数据管道、数据湖和数据仓库。
为了实现这一点,数据工程师依赖于新的数据处理方法,如谷歌开发的 MapReduce、开源 Apache Hadoop 生态系统(包括 Apache Spark 和 Apache Hive),以及越来越多的云计算和云数据库平台(如 Cloudera)。
各行各业的公司都渴望找到在运营中利用大数据力量的方法,因此拥有这方面的背景可以为您打开通往各种职业的大门。 制造或物流公司的运营经理可以利用数据改善需求预测、库存规划和流程效率;数字营销人员利用营销分析更好地了解客户和信息的有效性;对冲基金的 "智囊 "依靠基于数据的金融工程方法在几毫秒内转移数百万美元。
因此,即使你自己不是数据工程师或数据科学家,了解大数据应用程序是如何构建的以及它们能够实现哪些功能也是非常有价值的。 不过,如果您拥有直接处理大数据的专业知识和愿望,数据工程师负责构建能够可靠、高效地大规模交付大数据的数据基础设施,而数据科学家则负责使用各种分析和编程方法从中挖掘见解。
这两个职位的需求量极大,薪酬也与之相匹配。 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。
是的,事实上,Coursera 是学习大数据的最佳场所之一。 您可以从加利福尼亚大学圣地亚哥分校到巴塞罗那自治大学等世界各地的一流大学选修有关大数据、数据科学和相关主题的个人课程和专业课程。 Coursera 还提供了向谷歌云、Cloudera 和 IBM 等该领域行业领导者学习的机会,包括获得专业证书的选项。
在开始学习大数据之前,您可能需要具备的技能和经验包括软件编程知识以及数学、代数、数据科学和相关领域的顶尖技能。 大数据环境中常见的编程语言类型包括 Python、SQL、Java、C 以及对数据结构和算法的整体见解。 处理结构化和非结构化数据可能需要离散数学、统计学和线性代数方面的知识和背景。 当然,学习大数据职位还需要您具备良好的软技能,如倾听、专注、沟通和灵活性。 最后,在开始学习大数据之前,还要接受良好的数据科学或数学教育。
最适合从事与大数据有关工作的人是那些对数据科学、统计建模、数据分析以及未来互联网大数据化进程抱有浓厚兴趣的人。 热爱数据工作的人最适合在大数据领域工作。 这可能包括在数据技术方面拥有定量经验的人员,或拥有会计、财务、比率和百分比背景和技能的人员。 大数据爱好者也可能是勇于冒险的类型,他们敢于冒大风险,希望在技术和社会的最前沿工作。
如果你有很强的分析洞察力、数据科学背景、数字头脑,并熟悉互联网工具、云平台和数据分析软件,学习大数据可能会适合你。 大数据工作是目前最紧缺的工作之一,在相关领域工作的机会非常诱人。 如果你的工作角色灵活,善于创造性思考,并且有纪律和正确的背景,那么学习大数据可能会适合你,让你的职业生涯更上一层楼。
在线大数据课程为增强现有知识或学习新的大数据技能提供了一种方便灵活的方式。 通过各种大数据课程,您可以方便地按照自己的进度学习,从而提高自己的大数据职业技能。
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