Le monde global est en train de changer, et les progrès technologiques en sont la cause. Alors que le besoin de compétences techniques et d’expertise technique spécialisée augmente, de plus en plus d’entreprises investissent massivement dans la formation, l’acquisition de compétences, l’embauche et la culture des meilleurs talents qu’elles peuvent trouver pour rester pertinentes face à la pandémie mondiale actuelle.
Selon la dernière publication sur le déficit de personnel technique, l’industrie technologique manque de personnel technique, ce qui fait de l’industrie technologique un choix de carrière évident et attrayant pour les personnes désireuses de faire un échange de carrière.
Les employés prêts à consacrer du temps à développer leurs compétences techniques auront un énorme avantage pour décrocher certains des emplois les plus demandés et les plus récemment créés dans le secteur de la technologie.
Internet offre de nombreuses compétences technologiques pertinentes sur le marché du travail. De nombreuses compétences techniques recherchées peuvent être trouvées sur les plateformes Coursera et Udemy.
Les entreprises technologiques et, en fait, toutes les organisations à l’ère mondiale commencent à comprendre que les capacités numériques sont importantes pour les travailleurs dans le monde numérique. Il est plus important que jamais pour les nouvelles recrues d’être pluridisciplinaires et d’avoir des compétences techniques et générales.
Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle (IA) est le dernier ajout à l’industrie de la technologie. C’est un cours unique qui est devenu synonyme d’innovation technologique. Aujourd’hui, la plupart des entreprises utilisent désormais un grand nombre de services et d’outils avec l’intégration de l’intelligence artificielle.
Selon des recherches et des statistiques récentes, les emplois émergents en intelligence artificielle ont connu une forte croissance et les embauches au cours des cinq dernières années ont atteint un sommet de 74% par an.
L’intelligence artificielle vise à produire certaines des innovations les plus importantes et les plus perturbatrices de ce siècle. Les véhicules autonomes, les aides robotiques et les diagnostics avancés des maladies sont tous les résultats de la nouvelle révolution de l’IA qui va remodeler notre façon de vivre et de fonctionner.
Statistiques de carrière rapides
- Les dernières données montrent que la taille du marché de l’intelligence artificielle était évaluée à 27,23 milliards de dollars en 2019 (Fortune Business Insights, 2020).
- Le marché mondial de l’intelligence artificielle devrait atteindre 267 milliards de dollars d’ici 2027 (Fortune Business Insights, 2020)
- Les statistiques d’intelligence artificielle d’une enquête récente montrent que plus de neuf entreprises sur dix (91,5%) interrogées déclarent investir en permanence dans l’IA (NewVantage, 2020).
Plateforme d’apprentissage en ligne
Cousera.org
- L’IA pour tous proposé par DeepLearning.AI
- Introduction à l’intelligence artificielle (IA) offerte par IBM
- Spécialisation en IA dans les soins de santé offerte par l’Université de Stanford
Udemy.com
- Tensorflow 2.0: Apprentissage profond et intelligence artificielle
- Intelligence artificielle: apprentissage par renforcement en Python
- Intelligence artificielle 2018: créez l’IA la plus puissante
Compétences requises pour apprendre l’intelligence artificielle
Les compétences dont vous avez besoin pour travailler en intelligence artificielle
Math: statistiques, probabilités, prédictions, calcul, algèbre, algorithmes bayésiens et logique.
Science: physique, mécanique, théorie de l’apprentissage cognitif, traitement du langage
L’informatique: structures de données, programmation, logique et efficacité
Pourquoi étudier ce cours
- Carrière brillante
- L’IA est polyvalente
- Compétence du siècle
- Ingère d’énormes quantités de données
- Meilleure gestion des catastrophes
- Bénéfice de la société
- L’IA improvise l’expérience utilisateur
En savoir plus sur les cours de logiciel en ligne pour devenir ingénieur logiciel sur notre Blog
Apprentissage automatique
Le marché des ingénieurs qualifiés ayant plus que doublé au cours des dernières années, il existe d’innombrables perspectives pour les experts en apprentissage automatique qui souhaitent travailler à la pointe de la recherche et du développement en IA.
Bien que l’IA et l’apprentissage automatique soient liés, ce sont des spécialisations distinctes: l’apprentissage automatique fait partie de l’IA, mais toute l’IA n’est pas un apprentissage automatique. Pourtant, les deux disciplines offrent des perspectives de carrière passionnantes, avec des emplois en IA et en apprentissage automatique prêts pour une croissance accélérée.
Des compétences telles que TensorFlow, Python, Java, R et le traitement du langage naturel sont des compétences que vous pouvez maîtriser aujourd’hui pour augmenter vos chances d’être embauché pour un emploi en IA ou en ML, car ces compétences sont actuellement très demandées.
Bien que les postes d’apprentissage automatique offrent des opportunités fantastiques, cela peut être difficile car cela nécessite une grande quantité d’études pour développer les compétences nécessaires. Cela est particulièrement vrai pour ceux qui manquent de connaissances formelles en ingénierie ou en informatique. Cependant, une gamme d’outils et de programmes en ligne sont disponibles pour vous aider à démarrer.
Statistiques de carrière rapides
- Les emplois d’apprentissage automatique devraient représenter près de 31 milliards de dollars d’ici 2024. C’est un taux de croissance annuel de plus de 40 % sur six ans.
- Étant donné que l’IA est au cœur de l’apprentissage automatique, on estime que le marché de l’apprentissage automatique contribuera jusqu’à 15 700 milliards de dollars à l’économie mondiale d’ici 2030.
Plateforme d’apprentissage en ligne
Cousera.org
- Spécialisation Machine Learning offerte par l’Université de Stanford
- L’apprentissage automatique pour tous offert par l’Université de Londres
- Spécialisation avancée en apprentissage automatique offerte par l’Université HSE
Udemy.com
- Machine Learning A: Python et R pratiques en science des données par Kirill Eremenko, Hadelin de Ponteves, SuperDataScience Support, Ligency Team
- Introduction à l’apprentissage automatique pour la science des données Créé par David Valentine
- Science des données: apprentissage en profondeur en Python créé par Lazy Programmer Inc
Compétences requises pour apprendre le Machine Learning
Math: statistiques, probabilités, prédictions, calcul, algèbre, algorithmes bayésiens et logique.
Science: physique, mécanique, théorie de l’apprentissage cognitif, traitement du langage
L’informatique: structures de données, programmation, logique et efficacité
Pourquoi étudier ce cours
- Carrière brillante
- L’IA est polyvalente
- Compétence du siècle
- Ingère d’énormes quantités de données
- Meilleure gestion des catastrophes
- Bénéfice de la société
- L’IA improvise l’expérience utilisateur
En savoir plus sur les autres cours d’apprentissage automatique en ligne sur notre Blog
Cloud computing
Le cours de cloud computing est une compétence technique recherchée visant à améliorer les compétences dans les clouds, les systèmes distribués et la mise en réseau. Ce cours vous éclairera sur et créera des systèmes distribués et en réseau pour les clouds et les mégadonnées. L’informatique en nuage devient rapidement la norme et certaines industries sont plus avancées que d’autres, faisant de ce cours un choix de carrière tendance à cette époque.
Statistiques de carrière rapides
- 74% des Tech Chief Financial Officers déclarent que le cloud computing a eu l’impact le plus mesurable sur leur entreprise en 2017, selon Forbes
- La demande de cloud augmentera de 18 % cette année pour atteindre 246,8 milliards de dollars de revenus mondiaux totaux, contre 209,2 milliards de dollars, selon Gartner
- IDC prévoit également que d’ici 2020, 67 % de l’infrastructure d’entreprise et du logiciel seront destinés à des offres basées sur le cloud.
Plateforme d’apprentissage en ligne
Coursera.org
- Cloud Computing offert par l’Université de l’Illinois
- Spécialisation AWS Fundamentals offerte par AWS
- Introduction au Cloud Computing par IBM
Udemy.com
- Introduction au Cloud Computing par Anand Rao Nednur
- Cloud Computing Basics: améliorez votre carrière en tant qu’ingénieur cloud par Malay Biswal
- Azure Cloud Computing pour les développeurs .Net occupés par Manzoor Ahmed
Compétences requises pour apprendre le Cloud Computing
Math: statistiques, probabilités, prédictions, calcul, algèbre, algorithmes bayésiens et logique.
Science: physique, mécanique, théorie de l’apprentissage cognitif, traitement du langage
L’informatique: structures de données, programmation, logique et efficacité
Pourquoi étudier ce cours
- Le marché de l’emploi en cloud computing devient énorme et la demande de professionnels du cloud computing continuera d’augmenter votre potentiel de revenus
- Emplois sécurisés
- Cela prouve votre expertise et favorise la crédibilité auprès de l’employeur et des pairs
La cyber-sécurité
Le cours de cybersécurité est une compétence technologique recherchée et une unité indispensable dans les grandes entreprises, les sociétés financières et les agences gouvernementales. leurs données. La pandémie de 2020 a contraint les entreprises à créer de la main-d’œuvre à distance et à fonctionner à partir de plates-formes basées sur le cloud, ce qui a accru l’importance de la cybersécurité sur le marché actuel.
Statistiques de carrière rapides
- Selon Gartner, le marché mondial de la sécurité de l’information devrait atteindre 170,4 milliards de dollars en 2022.
- 88 % des organisations dans le monde ont subi des tentatives de spear-phishing en 2019.
- (Proofpoint) ayant donc besoin d’experts dans le domaine de la cybersécurité.
- Google a été condamné à une amende de 57 milliards de dollars pour violation du RGPD par la CNIL, une agence française de protection des données. (TechCrunch)
Plateforme d’apprentissage en ligne
Coursera.org
- Analyste en cybersécurité IBM par IBM
- Introduction à la cybersécurité par l’Université de New York
- Introduction à la cybersécurité et à la gestion des risques par l’Université de Californie
- Sécurité informatique: défense contre les arts sombres numériques par Google
Udemy.com
- Le cours complet sur la cybersécurité: les pirates informatiques exposés! par Nathan House
- Le guide du débutant absolu sur la cybersécurité 2021 par Alexander Oni
- Compétences requises pour apprendre la cybersécurité
- Gestion des risques pour la cybersécurité et les responsables informatiques par Jason
Compétences requises pour apprendre la cybersécurité
Math: statistiques, probabilités, prédictions, calcul, algèbre, algorithmes bayésiens et logique.
Science: physique, mécanique, théorie de l’apprentissage cognitif, traitement du langage
L’informatique: structures de données, programmation, logique et efficacité
Pourquoi étudier ce cours
- La cybersécurité est désormais une priorité mondiale alors que la cybercriminalité et les menaces numériques augmentent en fréquence et en complexité.
- Toute personne à la recherche d’une carrière stable et réussie peut envisager la
- secteur de la cybersécurité et du renseignement.
- Selon le Cybersecurity Jobs Report, il y aura environ 3,5 millions
- emplois en cybersécurité non pourvus d’ici 2021,
Développement Full Stack
Le développement Full Stack est idéal pour les programmeurs et les développeurs qui souhaitent une compréhension approfondie du développement Web et d’applications front-end et back-end. Aujourd’hui, les développeurs full-stack travaillent souvent avec des sites Web, des technologies et des stacks beaucoup plus vastes et complexes que par le passé : une chose qui ne change pas, la demande pour cette compétence technologique.
Statistiques de carrière rapides
- Selon les données du Bureau of Labor Statistics, le rôle de « développeur Web » devrait croître de 13% entre 2018 et 2028, beaucoup plus rapidement que la profession moyenne.
- La disponibilité des emplois dans Full Stack Development passera de 135 000 à plus de 853 000 d’ici 2024 (US Bureau of Labor Statistics)
Plateforme d’apprentissage en ligne
Coursera.org
- Développer des applications avec Google Cloud Platform par google cloud
- IBM Full Stack Cloud par IBM
- Développement Web Full-Stack avec React by HKU
Udemy.com
- Développement Web Full Stack pour débutant : HTML, CSS, React Node par Mark Wahlbeck
- La solution de développement Web Full Stack par Eduonix Learning Solution
- Développement web full-stack et IA avec Python (Django) par John Harper
Compétences pour apprendre le développement full stack
Math: statistiques, probabilités, prédictions, calcul, algèbre, algorithmes bayésiens et logique.
Science: physique, mécanique, théorie de l’apprentissage cognitif, traitement du langage
L’informatique: structures de données, programmation, logique et efficacité
Pourquoi étudier ce cours
La demande de développeurs full-stack découle de la puissance croissante des outils.
- React n’est plus une bibliothèque frontale. Aujourd’hui, vous pouvez utiliser React pour écrire des logiciels back-end et configurer votre infrastructure.
- Le développement full-stack ne nécessite plus plusieurs langages de programmation.
AR et VR
À l’ère du numérique, où l’innovation et la technologie sont prioritaires, le codage est une compétence essentielle et recherchée en réalité augmentée et en réalité virtuelle. Les cours en ligne en réalité virtuelle (VR) visent à créer une expérience entièrement immersive; La réalité augmentée (RA) adopte une approche légèrement plus modeste en superposant des éléments créés numériquement sur le monde réel. L’apprentissage de ce cours vous mettra dans une position solide pour tirer parti des technologies futures.
Ce cours vous présentera la réalité virtuelle (VR). Le cours vous apprendra tout, des bases de la réalité virtuelle – le matériel et l’histoire de la réalité virtuelle – aux diverses applications de la réalité virtuelle.
Statistiques de carrière rapides
- 5,5 millions d’unités d’appareils AR et VR devraient être expédiées aux clients
- dans le monde, en 2020 (Statista, 2020).
- Le marché de la réalité augmentée devrait atteindre 70 à 75 milliards de dollars de revenus d’ici 2023.
- La taille du marché mondial de la réalité augmentée et de la réalité virtuelle devrait atteindre 18,8 milliards de dollars en 2020 Statista, 2019).
Plateforme d’apprentissage en ligne
Coursera.org
- Développement d’applications VR mobile proposé par Unity
- Production vidéo VR et 360 par Daydream
- Introduction à la réalité virtuelle offerte par l’Université de Londres
Udemy.com
- Applications de réalité augmentée avec ARKit et SceneKit sur iOS Romain Derrien
- Introduction à l’animation, au montage vidéo et à la création de contenu par la Global Education Foundation
Compétences requises pour apprendre la réalité augmentée et la réalité virtuelle
Math: statistiques, probabilités, prédictions, calcul, algèbre, algorithmes bayésiens et logique.
Science: physique, mécanique, théorie de l’apprentissage cognitif, traitement du langage
L’informatique: structures de données, programmation, logique et efficacité
Pourquoi étudier ce cours
L’avenir de la réalité augmentée s’annonce prometteur dans les domaines suivants
- Investissements AR militaires
- Investissements automobiles dans la technologie AR
- AR en classe
- L’usine de RA
- Santé augmentée
- Appareils AR portables
Chaîne de blocs
Il n’y a pas si longtemps, la blockchain a pris d’assaut le monde et a changé toute la dynamique des transactions financières. Il simplifie le commerce économique grâce à un logiciel blockchain crypté. Bien que la blockchain ait une réaction mitigée parmi de nombreuses personnes, la vérité reste qu’elle offre la meilleure solution financière pour l’avenir et une compétence technologique recherchée à cette ère technologique.
Vous comprendrez les contrats intelligents, une idée de base et un modèle de calcul de blockchain qui permet l’automatisation, l’autonomie, l’évolutivité et la transparence. En général, le cours sur la blockchain est comme un aperçu de l’avenir et des compétences impressionnantes qui vous donneront un avantage dans le monde financier mondial.
Statistiques de carrière rapides
- 77% des opérateurs historiques du secteur financier ont adopté la blockchain dans le cadre de leurs systèmes ou processus en 2020
- La blockchain s’étendra au-delà des services financiers.
Plateforme d’apprentissage en ligne
Coursera.org
- Blockchain par l’université offerte par Buffalo
- Modèles commerciaux de Blockchain proposés par Duke University
- Blockchain Revolution proposé par l’école de commerce Insead
Udemy.com
- Blockchain AZ : Apprenez à construire votre première blockchain par Hadelin de Ponteves
- Fondamentaux du Bitcoin et de la blockchain par George Levy
- Blockchain pour les entreprises: la nouvelle révolution industrielle
Compétences requises pour apprendre la Blockchain
Math: statistiques, probabilités, prédictions, calcul, algèbre, algorithmes bayésiens et logique.
Science: théorie de l’apprentissage cognitif, traitement du langage
L’informatique: structures de données, programmation, logique et efficacité
Robotique
La robotique est un cours unique en informatique et en ingénierie qui traite de la conception, de la construction, de l’exploitation et de l’application de robots dans les activités quotidiennes. Ce cours de compétences techniques très demandé préparera et dotera les étudiants inscrits de compétences en conception de technologies, de programmation, de réparation et d’installation de machines.
Statistiques de carrière rapides
- La demande du marché pour la robotique de pointe dans l’industrie manufacturière devrait croître à un taux de croissance annuel composé de 46% au cours des quatre prochaines années pour atteindre 3,7 milliards de dollars d’ici 2021.
- 88% des entreprises dans le monde prévoient d’adopter l’automatisation robotique dans leur infrastructure.
Plateforme d’apprentissage en ligne
Coursera.org
- Voitures autonomes offertes par l’Université de Toronto
- Robotique moderne: mécanique, planification et contrôle offerts par Northwestern
- Robotique offerte par l’Université de Pennsylvanie
Udemy.com
- Automatisation des processus robotiques par Bryan Lamb
- Electricité électronique – Robotique, apprendre en construisant par Lan Juby
- Robotique industrielle par Fabrizio Frigeni
Compétences requises pour apprendre la robotique
Math: statistiques, probabilités, prédictions, calcul, algèbre, algorithmes bayésiens et logique.
Science: physique, mécanique, théorie de l’apprentissage cognitif, traitement du langage
L’informatique: structures de données, programmation, logique et efficacité
Programmation Low-Code
Programmation low code est une compétence technique recherchée pour les développeurs de bas niveau qui écrivent du code très proche du matériel dans des langages de bas niveau tels que l’assembly et C.
Compétences requises pour apprendre la programmation low-code
Math: statistiques, probabilités, prédictions, calcul, algèbre, algorithmes bayésiens et logique.
Science: physique, mécanique, théorie de l’apprentissage cognitif, traitement du langage
L’informatique: structures de données, programmation, logique et efficacité
Pourquoi étudier ce cours
- C’est un domaine pluridisciplinaire
- C’est un domaine extrêmement créatif et passionnant
- De nombreuses opportunités disponibles
- Vous aurez beaucoup de place pour l’innovation
Gestion des produits
Le cours de gestion de projet est une compétence technique idéale et recherchée pour les personnes qui souhaitent progresser dans l’espace de travail du marketing numérique. Le cours vous aidera à créer et à gérer une équipe qui favorise l’alignement et l’autonomie. Vous serez également en mesure de diriger de front avec un récit de conception exploitable sur vos clients tout en améliorant les innovations créatives.
Statistiques de carrière rapides
- Selon Glassdoor, les statistiques de 40 713 salaires analysés placent le salaire de base moyen d’un chef de produit à environ 108 992 $.
- D’après les résultats, 26% des chefs de produits interrogés avaient 3 à 5 ans d’expérience professionnelle.
Plateforme d’apprentissage en ligne
Coursera.org
- Gestion des produits numériques offerte par l’Université de Virginie
- Principes et pratiques de gestion de projet offerts par l’UCI
- Brand and Product Management offert par l’école de commerce IE
Udemy.com
- Devenir Chef de Produit | Apprenez les compétences et obtenez le travail par Cole Mercer
- Product Management 101 proposé par Todd Birzer
- Gestion avancée des produits offerte par Evan Kimbrell
Compétences requises pour apprendre la gestion de produit
- la communication
- Collaboration
- Gestion du temps
- Gestion du leadership
- Organisation
- Résolution de problème
Pourquoi étudier ce cours
- Plus d’opportunités d’emploi
- Compétences très demandées avec des salaires élevés
- Apprentissage constant
- C’est une industrie en pleine croissance
- De nombreuses options de carrière
Internet des objets (IoT)
L’Internet des objets (IoT) est un cours très compétitif avec diverses opportunités d’emploi. C’est un marché composé d’acteurs majeurs tels que Microsoft, Cisco System, Google, IBM et bien d’autres. L’inscription à ce cours en ligne permettra aux participants de mieux comprendre comment transformer le monde physique en un système complexe et dynamique d’appareils connectés.
Cette compétence technologique recherchée, disponible sur différentes plates-formes d’apprentissage en ligne telles que Coursera, Udemy et EDX, couvre le développement de produits et services Internet des objets (IoT), y compris des dispositifs de détection, d’actionnement, de traitement et de communication.
Statistiques de carrière rapides
- Le marché mondial de l’IoT devrait atteindre une valeur de 1 386,06 milliards USD d’ici 2026, contre 761,4 milliards USD en 2020
- Les connexions de machine à machine devraient augmenter de 19 % et représenter 50 % de toutes les connexions d’ici 2023, selon le rapport Internet annuel 2020 de Cisco.
Plateforme d’apprentissage en ligne
Coursera.org
- Une introduction à la programmation de l’Internet des objets (IoT) par l’Université de Californie
- AWS IoT : développement et déploiement d’un service Web Internet des objets par Amazon
- IoT industriel sur Google Cloud Platform par Google cloud
Udemy.com
- Internet des objets (IoT) – Le méga cours par Ritvik Dave
- L’Internet des objets (IoT): 2021 Tendances et avenir par Srindhi Ranganathan
- Construisez l’Internet des objets avec ESP8266 et MicroPython de Miubi Systems
Compétences requises pour apprendre l’Internet des objets
Math: statistiques, probabilités, prédictions, calcul, algèbre, algorithmes bayésiens et logique.
Science: physique, mécanique, théorie de l’apprentissage cognitif, traitement du langage
L’informatique: structures de données, programmation, logique et efficacité
Pourquoi étudier ce cours
L’Internet des objets est un domaine vaste avec de nombreux domaines tels que l’électronique, l’informatique, la mécanique et bien d’autres. En fait, cela vous offre plus d’opportunités pour les gens à mesure que l’industrie se développe;
- Opportunité de carrière IoT
- Professionnel en Capteurs et Actionneurs
- Augmentation des salaires dans les emplois IoT
Développement mobile
La croissance des applications de développement mobile a continué de croître à un rythme exponentiel et pratiquement pour cinq ingénieurs logiciels, il y a un développeur mobile. Le cours, une compétence technique recherchée, enseigne aux étudiants inscrits comment développer des applications mobiles sur divers systèmes d’exploitation mobiles tels que Google Android et Apple iOS.
Statistiques de carrière rapides
- Selon Statista, en 2020, le nombre d’utilisateurs mobiles dans le monde s’élevait à 6,95 milliards, les prévisions suggérant qu’il devrait atteindre 7,1 milliards d’ici 2021.
- En 2024, le nombre d’utilisateurs mobiles dans le monde devrait atteindre 7,41 milliards.
- Les applications mobiles devraient générer plus de 935 milliards de dollars de revenus d’ici 2023.
Plateforme d’apprentissage en ligne
Coursera.org
- Développement d’applications mobiles multiplateformes et Web Full Stack proposé par HUC
- Construisez votre première application Android proposée par Cenrale Supelec
- Développement d’applications Android proposé par l’Université Vanderbilt
Udemy.com
- Développement d’applications iOS 11 et Swift 4 iOS offert par le Dr Angela Yu
- Le cours complet de développeur Android N offert par Rob Percival
- Terminez la Masterclass Jetpack Android 11 offerte par Denis Panjuta
Compétences requises pour apprendre le développement mobile
Math: statistiques, probabilités, prédictions, calcul, algèbre, algorithmes bayésiens et logique.
Science: physique, mécanique, théorie de l’apprentissage cognitif, traitement du langage
L’informatique: structures de données, programmation, logique et efficacité
Pourquoi étudier ce cours
- C’est créatif et amusant
- Réalisation de carrière
- Demande d’emplois ahurissante
- Flexibilité de travail
- Vous pouvez travailler de n’importe où
L’informatique quantique
L’informatique quantique n’est pas nouvelle mais toujours pertinente dans l’apprentissage automatique, car vous apprendrez l’architecture informatique des microprocesseurs modernes complexes. Les ordinateurs de tous les jours utilisent des transistors pour travailler individuellement avec des zéros et des uns. En revanche, les ordinateurs quantiques peuvent fonctionner avec zéro et un simultanément, en utilisant ce qu’on appelle les états quantiques de superposition. Ce cours permettra de mieux comprendre l’informatique et l’informatique.
Statistiques de carrière rapides
- Le salaire annuel des physiciens dans les collèges, les écoles professionnelles et les universités est de 63 840 $.
- Il pourrait y avoir entre 2 000 et 5 000 ordinateurs quantiques dans le monde d’ici 2030.
- Il faut dix ans aux ordinateurs à logique booléenne pour accomplir une tâche que les derniers ordinateurs Google Quantum font en 3 secondes.
Plateforme d’apprentissage en ligne
Coursera.org
- Architecture informatique par l’Université de Princeton
- Programmation d’un ordinateur quantique avec Qiskit par réseau de projet
- L’introduction à l’informatique quantique offerte par l’Université d’État de Saint-Pétersbourg
Udemy.com
- Informatique quantique et apprentissage automatique quantique par Rushabh Doshi
- Guide pour les nuls sur l’informatique quantique pratique avec IBM Qiskitpar Abhilash Nelson
- L’informatique quantique pour les débutants par Kazi Nasrat Ali
Compétences requises pour apprendre l’informatique quantique
Math: statistiques, probabilités, prédictions, calcul, algèbre, algorithmes bayésiens et logique.
Science: physique, mécanique, théorie de l’apprentissage cognitif, traitement du langage
L’informatique: structures de données, programmation, logique et efficacité
Pourquoi étudier ce cours
- Les ordinateurs quantiques pourraient stimuler les progrès et les percées scientifiques, les médicaments pour sauver des vies.
- Les ordinateurs quantiques ont le potentiel de révolutionner le calcul en permettant de résoudre certains types de problèmes classiquement insolubles.
Science des données et analyse
Le cours de science des données est toujours un choix de carrière en hausse dans le monde global et il y a toujours une énorme pénurie de scientifiques des données pour la disponibilité des emplois et la demande de compétences techniques ne ralentit pas. Si vous voulez bâtir une entreprise prospère au 21 siècle, vous devez utiliser les données à votre avantage. Ce cours couvre les compétences en architecture de données qui sont de plus en plus critiques dans un large éventail de domaines technologiques. Vous apprendrez les bases de la modélisation de données structurées, acquerrez une expérience pratique du codage SQL et développerez une compréhension approfondie de la conception et de la manipulation des données d’entrepôt de données. De plus, vous serez en mesure de distinguer les bases de données opérationnelles des bases de données analytiques et de comprendre comment celles-ci sont appliquées dans le big data.
Statistiques de carrière rapides
- le taux de croissance du data scientist est en fait projeté à 31%, l’un des plus élevés des États-Unis.
- Le marché mondial du Big Data devrait atteindre 103 milliards de dollars américains d’ici 2027, soit plus du double de sa taille de marché attendue en 2018.
Plateforme d’apprentissage en ligne
Coursera.org
- Certificat IBM Data Science Professional offert par IBM
- Data Warehousing for Business Intelligence offert par l’Université du Colorado
- Analyse moderne du Big Data avec SQL offerte par Cloudera
Udemy.com
- Data Science AZ proposé par Kirill Eremenko
- Science des données, analyse et IA pour les entreprises et le monde réel proposés par Rajeev D. Ratan
- Statistiques et mathématiques pour la science des données et l’analyse des données proposées par Nikolai Schuler
Compétences requises pour apprendre la science des données
Math: statistiques, probabilités, prédictions, calcul, algèbre, algorithmes bayésiens et logique.
Science: physique, mécanique, théorie de l’apprentissage cognitif, traitement du langage
L’informatique: structures de données, programmation, logique et efficacité
Pourquoi étudier ce cours
- Les scientifiques des données sont très prestigieux
- La science des données est très demandée
- Une carrière bien payée
- Plus de tâches ennuyeuses
Sécurité des réseaux et de l’information
La communication réseau est un cours qui se concentre sur le lancement de votre carrière dans les réseaux informatiques et la sécurité. L’inscription à ce cours vous présentera les principes fondamentaux de l’architecture, des concepts et de la conception de réseau, grâce auxquels vous apprendrez à développer vos compétences en communication.
Statistiques de carrière rapides
- Le nombre d’emplois non pourvus dans le support du réseau devrait augmenter de 350 %, passant d’un million de postes en 2013 à 3,5 millions en 2021
- 85 % des postes sont pourvus grâce au réseautage.
Plateforme d’apprentissage en ligne
Coursera.org
- Certificat Google Cloud Networking Professional offert par Google
- Assistance informatique Google offerte par Google
- Communications informatiques offertes par l’Université du Colorado
Udemy.com
- Cisco – Modèles d’architecture réseau TCP/IP et OSI proposés par Keith Gebhardt
- Ingénierie de sécurité et communication et sécurité des réseaux offerts par CISSP Academy
- Le pouvoir du réseautage: décrochez l’emploi de vos rêves en vous démarquant proposé par Philip Hofmacher
Compétences requises pour apprendre la sécurité des réseaux et de l’information
Math: statistiques, probabilités, prédictions, calcul, algèbre, algorithmes bayésiens et logique.
Science: physique, mécanique, théorie de l’apprentissage cognitif, traitement du langage
L’informatique: structures de données, programmation, logique et efficacité
Pourquoi étudier ce cours
- Les opportunités abondent
- Accédez aux offres d’emploi
- Vous vous connectez aux personnes les plus connectées
- Élevez votre profil
- Faites avancer votre carrière
- Acquérir plus de connaissances
Visualisation de données
Le cours de visualisation de données permet aux participants d’acquérir des compétences en matière de représentation graphique, d’information et d’utilisation des données en utilisant des éléments visuels tels que des tableaux, des graphiques, des chronologies, des cartes et des données. Plus que jamais, cette compétence est nécessaire car le monde repose de plus en plus sur les données, et la compréhension des données brutes permet de créer une visualisation de données innovante. Cette visualisation de données est parfaite pour les propriétaires d’entreprise et les décideurs qui souhaitent apprendre et comprendre comment les données commerciales sont interprétées pour déterminer les décisions commerciales. En outre, vous apprécierez d’utiliser votre esprit critique et vos compétences en résolution de problèmes pour prendre des données brutes et les présenter de différentes manières.
Statistiques de carrière rapides
- Selon Nuclear Research, une veille économique avec des capacités de visualisation de données offrira un retour sur investissement de 13,01 $ sur chaque dollar dépensé
- Selon Kissmetrics, les infographies de haute qualité sont 30 fois plus susceptibles d’être lues que le texte brut
- Les personnes qui suivent des instructions avec des illustrations font 323% de mieux que celles qui suivent des instructions textuelles uniquement
- Les responsables des organisations dotées d’outils visuels de récupération de données sont 28% plus susceptibles de trouver des informations en temps opportun que ceux qui s’appuient sur des rapports et des tableaux de bord gérés.
Plateforme d’apprentissage en ligne
Coursera.org
- Visualisation des données avec Tableau offerte par l’Université de Californie, Davis
- Visualisation des données avec Python offerte par IBM
- Python pour la visualisation de données: Matplotlib et Seaborn proposés par Coursera Project Network
Udemy.com
- Microsoft Excel – Visualisation des données, tableaux et graphiques Excel par Maven Analytics
- Apprendre Python pour l’analyse et la visualisation de données par Jose Portilla
Compétences requises pour apprendre la visualisation de données
Math: statistiques, probabilités, prédictions, calcul, algèbre, algorithmes bayésiens et logique.
Science: physique, mécanique, théorie de l’apprentissage cognitif, traitement du langage
L’informatique: structures de données, programmation, logique et efficacité
Pourquoi étudier ce cours
- Cheminement de carrière en visualisation de données
- Saisir les dernières tendances
- Des salaires élevés
Ingénierie des données
L’ingénierie informatique est une carrière en demande depuis plus de 20 ans, et il n’y a aucun signe que cela ralentira bientôt. C’est un cours que vous pouvez apprendre en ligne et être doté de compétences techniques. Le cours d’ingénierie informatique peut être divisé en différents modules et dimensions. Vous pouvez apprendre comment fonctionnent les ordinateurs numériques et les systèmes électroniques, les technologies de l’information et l’ingénierie informatique, et la capacité de concevoir une architecture informatique.
Statistiques de carrière rapides
Le marché de l’ingénierie assistée par ordinateur devrait atteindre 3,8 milliards de dollars américains.
Plateforme d’apprentissage en ligne
Cousera.com
- Architecture informatique offerte par l’Université de Princeton
- Ingénieur SRE et DevOps avec Google Cloud proposé par Google Cloud
Udemy.com
- Simulations de circuits d’ingénierie électronique numérique offerts par le Dr Oscar Rodriguez
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Compétences requises pour apprendre l’ingénierie des données
Math: statistiques, probabilités, prédictions, calcul, algèbre, algorithmes bayésiens et logique.
Science: physique, mécanique, théorie de l’apprentissage cognitif, traitement du langage
L’informatique: structures de données, programmation, logique et efficacité
Pourquoi étudier ce cours
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