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Big Data Analytics 在线课程

掌握处理和分析大型数据集的 Big Data Analytics。学习使用 Hadoop、Spark 和 NoSQL 数据库等工具。

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通过完成一系列课程和项目,深入学习学科知识。
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攻读硕士学位的同时获得职业证书。
在线获得学士学位或硕士学位,所需费用仅为在校学习费用的一小部分。
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探索 Big Data Analytics 课程目录

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    数据分析导论

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

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    使用 Spark 和 Hadoop 的大数据简介

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

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    458 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    M

    Microsoft

    AI-Enhanced Data Analysis: From Raw Data to Deep Insights

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

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    304 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of California San Diego

    大数据

    您将获得的技能: 回归分析, 探索性数据分析, 数据建模, NoSQL, 可扩展性, 数据展示, MongoDB, 数据库管理系统, 图论, 数据管道, 大数据, 数据管理, 数据处理, 数据挖掘, 统计分析, 应用机器学习, 数据整合, Apache Spark, 数据库设计, Apache Hadoop

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1.4万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
    新
    状态:预览
    预览
    O

    O.P. Jindal Global University

    Big Data Analytics

    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

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    E

    EDUCBA

    Spark and Python for Big Data with PySpark

    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

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
    7 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    NoSQL、大数据和 Spark 基础

    您将获得的技能: 机器学习, 分布式计算, NoSQL, 可扩展性, Apache Spark, MongoDB, 数据管道, 大数据, Kubernetes, Docker (软件), 生成式人工智能, 应用机器学习, PySpark, 数据库管理, IBM 云, Apache Hive, 监督学习, Apache Cassandra, 数据库, Apache Hadoop

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    796 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • G

    Google Cloud

    BigQuery for Data Analysts

    您将获得的技能: Looker (Software), Big Data, SQL, Data Pipelines, Data Transformation, Extract, Transform, Load, Data Warehousing, Data Cleansing, Data Analysis, Data Visualization Software, Google Sheets, Google Cloud Platform, Data Import/Export, Data Integrity

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    70 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
    预览
    C

    Coursera Instructor Network

    Big Data Technologies and Applications

    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

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    9 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费
    免费
    A

    Amazon Web Services

    Fundamentals of Analytics on AWS

    您将获得的技能: Data-Driven Decision-Making, Data Lakes, Analytics, Data Architecture, Data Warehousing, Data Management, Data Analysis, Big Data, Business Analytics, Data Storage, Amazon Web Services, Machine Learning, Data Strategy

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    43 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Colorado Boulder

    高级商业分析

    您将获得的技能: SQL, 数据可视化软件, 商业分析, 数据清理, 数据叙事, 决策, 数据分析, 风险分析, 探索性数据分析, 预测建模, 数据展示, Data Governance, 数据库, 分析, 数据存储, 大数据, 数据可视化, 预测分析, 商业智能, 数据存储技术

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    5198 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of California San Diego

    大数据简介

    您将获得的技能: 可扩展性, 数据科学, 数据基础设施, 分布式计算, 数据分析, 大数据, 数据处理, 非结构化数据, Apache Hadoop

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.1万 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

Big Data Analytics 学习者还搜索

大数据
初级 Big Data
大数据项目
高级 Big Data
数据工程
计算机科学
Python 数据科学
数据架构
1234…745

总之,以下是 10 最受欢迎的 big data analytics 课程

  • 数据分析导论: IBM
  • 使用 Spark 和 Hadoop 的大数据简介: IBM
  • AI-Enhanced Data Analysis: From Raw Data to Deep Insights: Microsoft
  • 大数据: University of California San Diego
  • Big Data Analytics: O.P. Jindal Global University
  • Spark and Python for Big Data with PySpark: EDUCBA
  • NoSQL、大数据和 Spark 基础: IBM
  • BigQuery for Data Analysts: Google Cloud
  • Big Data Technologies and Applications: Coursera Instructor Network
  • Fundamentals of Analytics on AWS: Amazon Web Services

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

关于 Big Data Analytics 的常见问题

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。 ‎

在线大数据分析课程为提高现有知识或学习新的大数据分析技能提供了方便灵活的途径。 通过各种大数据分析课程,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分析职业技能。 ‎

Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳的大数据分析课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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