Geschäftsprobleme mit Data Science angehen

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Geschäftsprobleme mit Data Science angehen

Dieser Kurs ist Teil von CertNexus Zertifizierter Data Science Praktiker (berufsbezogenes Zertifikat)

Dozenten: Sarah Haq

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3 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

31 Bewertungen

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

7 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Business-Lösungen
Kategorie: Business
Kategorie: Umfangsmanagement
Kategorie: Datenwissenschaft
Kategorie: Geschäftsprozess
Kategorie: Projekt-Scoping
Kategorie: Datenkompetenz
Kategorie: Kommunikation mit Interessenvertretern
Kategorie: Geschäftliche Prioritäten
Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
Kategorie: Stakeholder-Management
Kategorie: Unternehmensanalyse
Kategorie: Engagement der Interessengruppen

Wichtige Details

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Bewertungen

2 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss

Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Datenanalyse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung CertNexus Zertifizierter Data Science Praktiker (berufsbezogenes Zertifikat)

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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 3 Module

Dieser Kurs richtet sich an Fachleute aus der Wirtschaft, die lernen möchten, wie man feststellt, ob ein Geschäftsproblem für ein Data-Science-Projekt geeignet ist, und wie man den Data-Science-Prozess anwendet. Der typische Teilnehmer dieses Kurses verfügt über Erfahrung in einem geschäftlichen Umfeld und ein umfassendes Verständnis grundlegender Data-Science-Konzepte, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: Datentypen, Data-Science-Rollen, den gesamten Data-Science-Lebenszyklus und die Vorteile und Herausforderungen der Data Science.

Bevor Sie sich in die technischen Details der Datenwissenschaft vertiefen, müssen Sie verstehen, wie die Datenwissenschaft in einen größeren geschäftlichen Kontext passt. Bei Ihrer Arbeit werden Sie Ihre Fähigkeiten einsetzen, um ein oder mehrere Geschäftsziele zu erreichen. Daher ist es wichtig, dass Sie diese Ziele während des gesamten Projekts im Auge behalten. In diesem ersten Modul beginnen Sie mit der Entwicklung eines Data-Science-Projekts, mit dem Sie diese Ziele erreichen können.

Das ist alles enthalten

11 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 peer review1 Diskussionsthema

11 VideosInsgesamt 52 Minuten

CDSP-Spezialisierung Einführung4 Minuten
Kurs-Einführung: Geschäftsprobleme mit Data Science angehen3 Minuten
Datenwissenschaft3 Minuten
Design Thinking3 Minuten
Projektumfang5 Minuten
Projektspezifikation und Zielsetzung5 Minuten
Zeitplan und Ergebnisse des Projekts6 Minuten
Projekt Stakeholder4 Minuten
Stakeholder-Anforderungen, POC und MVP5 Minuten
Datenschutz und Datensicherheit8 Minuten
Datenzugang und Governance6 Minuten

3 LektürenInsgesamt 12 Minuten

Übersicht2 Minuten
Holen Sie sich Hilfe und treffen Sie andere Lernende. Treten Sie Ihrer Community bei!5 Minuten
Richtlinien für die Initiierung eines Data Science-Projekts5 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Initiierung eines Data Science Projekts30 Minuten

1 peer reviewInsgesamt 45 Minuten

Initiierung eines Data Science Projekts45 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 5 Minuten

Reflektieren Sie, was Sie gelernt haben5 Minuten

Jetzt, da Sie die Ziele und Gestaltungsprinzipien des Projekts besser verstehen, können Sie darüber nachdenken, wie Sie das Projekt mit den Möglichkeiten der Datenwissenschaft angehen können. In diesem Modul kontextualisieren Sie Ihre Arbeit als mögliche Lösung für ein datengesteuertes Problem.

Das ist alles enthalten

8 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 peer review1 Diskussionsthema

8 VideosInsgesamt 41 Minuten

Der Prozess der Datenwissenschaft4 Minuten
Das Data Science Skillset7 Minuten
Problemformulierung7 Minuten
Häufige Probleme in der Datenwissenschaft8 Minuten
Daten modellieren2 Minuten
Ergebnisse der Datenwissenschaft4 Minuten
Lernmodi5 Minuten
Zufälligkeit und Ungewissheit3 Minuten

2 LektürenInsgesamt 12 Minuten

Übersicht2 Minuten
Richtlinien für die Formulierung eines Data Science Problems10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Formulierung eines Data Science Problems30 Minuten

1 peer reviewInsgesamt 45 Minuten

Formulierung eines Data Science Problems45 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 5 Minuten

Reflektieren Sie, was Sie gelernt haben5 Minuten

Sie werden an einem Projekt arbeiten, in dem Sie Ihr Wissen aus diesem Kurs auf praktische Szenarien anwenden werden.

Das ist alles enthalten

1 peer review

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Dozenten

Lehrkraftbewertungen

(13 Bewertungen)

Sarah Haq

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Felipe M.

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.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

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

Bewertungen von Lernenden

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Zeigt 3 von 31 an

Geprüft am 30. Juni 2024

Kursus ini mengantarkan pengetahun baru dan keterampilan yang sangat berharga dalam dunia nyata

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