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15 Mistakes to Avoid in Data Science

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15 Mistakes to Avoid in Data Science

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Dozent: Madecraft

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Was Sie lernen werden

  • How to avoid the 15 most common data science mistakes that cost teams time, money, and credibility.

  • How to communicate findings, work honestly with data, and ship results stakeholders trust and act on.

  • How to build foundational habits across the data science lifecycle, from cleaning data to telling its story.

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Juli 2026

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6 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 4 Module

Your analysis is only as valuable as your stakeholders' ability to act on it. In this module, you'll strengthen the communication habits that help non-technical stakeholders follow your reasoning, trust your findings, and act on your recommendations.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

The quality of your conclusions is determined long before you fit your first model. In this module, you'll apply the foundational habits that keep your data reliable, your analysis representative, and your conclusions grounded in evidence rather than assumption.

Das ist alles enthalten

5 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

Technical skill gets you into a data science role, but the habits you build around process, tools, and professional growth determine how effective and sustainable that role becomes. In this module, you'll develop the workflow discipline and professional mindset that make your contributions more reliable, more timely, and better positioned to grow with the field.

Das ist alles enthalten

5 Videos2 Aufgaben

Good data science practice is a discipline you refine with every project, team, and stakeholder interaction. In this module, you'll identify how to sustain strong data science habits and position yourself to keep improving your practice as the field evolves.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Aufgabe

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.