Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 5 Module
In diesem Kurs lernen Sie Best Practices für den Einsatz von Datenanalysen, um jedes Unternehmen wettbewerbsfähiger und profitabler zu machen. Sie werden in der Lage sein, die wichtigsten Geschäftsmetriken zu erkennen und sie von bloßen Daten zu unterscheiden. Sie erhalten ein klares Bild von den wichtigen, aber unterschiedlichen Rollen, die Business Analysten, Business Data Analysten und Data Scientists in den verschiedenen Arten von Unternehmen spielen. Und Sie werden genau wissen, welche Fähigkeiten erforderlich sind, um für diese begehrten Stellen eingestellt zu werden und dort erfolgreich zu sein. Schließlich werden Sie in der Lage sein, anhand einer im Kurs enthaltenen Checkliste jedes Unternehmen danach zu bewerten, wie effektiv es die Big Data-Kultur umsetzt. Digitale Unternehmen wie Amazon, Uber und Airbnb sind dabei, durch ihre kreative Nutzung von Big Data ganze Branchen zu verändern. Sie werden verstehen, warum diese Unternehmen so umwälzend sind und wie sie datenanalytische Techniken einsetzen, um traditionelle Unternehmen auszustechen.
Diese Coursera Specialization: Excel to MySQL: Analytic Techniques for Business, geht es darum, wie 'Big Data' mit dem Geschäft interagiert und wie man Datenanalysen nutzt, um Werte für Unternehmen zu schaffen. Diese Specialization besteht aus vier Kursen und einem abschließenden Capstone-Projekt, in dem Sie Ihre Fähigkeiten auf reale Geschäftsprozesse anwenden. Sie werden lernen, anspruchsvolle Datenanalysefunktionen mit leistungsstarken Softwaretools wie Microsoft Excel, Tableau und MySQL durchzuführen. Um mehr zu erfahren, sehen Sie sich das Video an und lesen Sie das Dokument mit der Übersicht über die Spezialisierung, das wir Ihnen zur Verfügung gestellt haben. Im ersten Kurs der Specialization: Business Metrics for Data-Driven Companies werden Sie in der Lage sein, Best Practices für den Einsatz von Datenanalysen zu erlernen, um jedes Unternehmen wettbewerbsfähiger und profitabler zu machen; Sie werden lernen, die wichtigsten Geschäftsmetriken zu erkennen und diese von bloßen Daten zu unterscheiden; Sie werden die wichtigen, aber unterschiedlichen Rollen verstehen, die Business Analysten, Business Data Analysten und Data Scientists in den verschiedenen Arten von Unternehmen spielen; und Sie werden genau wissen, welche Fähigkeiten erforderlich sind, um für diese gefragten Jobs eingestellt zu werden und dort erfolgreich zu sein. Anhand einer 20 Punkte umfassenden Checkliste zur Bewertung eines Unternehmens können Sie schließlich jedes Unternehmen danach bewerten, wie effektiv es die Big-Data-Kultur umsetzt. Digitale Unternehmen wie Amazon, Uber und Airbnb verändern durch ihre kreative Nutzung von Big Data ganze Branchen. Sie werden verstehen, warum diese Unternehmen so disruptiv sind und wie sie datenanalytische Techniken einsetzen, um traditionelle Unternehmen auszustechen. Beginnen Sie mit dem Video 'Über diese Specialization'
Das ist alles enthalten
2 Videos3 Lektüren
Infos zu Modulinhalt anzeigen
2 Videos•Insgesamt 8 Minuten
Über diese Specialization•4 Minuten
Einführung•3 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 25 Minuten
Übersicht über die Spezialisierung•10 Minuten
Ein Problem mit dem Kurs melden•5 Minuten
Überblick über den Kurs•10 Minuten
Einführung in Business Metrics
Modul 2•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Herzlich willkommen! In dieser Woche werden wir uns mit Geschäftskennzahlen beschäftigen - den entscheidenden Zahlen, die Unternehmen helfen, zu überleben und zu florieren. In jedem Haufen von Daten steckt eine wichtige Kennzahl, die herauskommen will! Am Ende dieser Woche werden Sie in der Lage sein: Geschäftskennzahlen von reinen Geschäftsdaten zu unterscheiden; kritische Geschäftskennzahlen wie Cashflow, Rentabilität und Marketingkennzahlen für den Online-Handel zu identifizieren; zwischen Umsatz-, Rentabilitäts- und Risikokennzahlen zu unterscheiden; und traditionelle von dynamischen Kennzahlen zu unterscheiden. In den Kursunterlagen für diese Woche finden Sie als zusätzliches Dokument eine Cashflow- und GuV-Rechnung für Egger's Roast Coffee. Lesen Sie sich diese sorgfältig durch und schlagen Sie im Glossar die wichtigsten Informationen nach.
Das ist alles enthalten
11 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
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11 Videos•Insgesamt 90 Minuten
Metriken helfen uns, die richtigen Fragen zu stellen•4 Minuten
Unterscheidung von Umsatz-, Rentabilitäts- und Risikokennzahlen•6 Minuten
Unterscheidung zwischen traditionellen und dynamischen Metriken•6 Minuten
Egger's Roast Coffee Fallstudie Teil 1 - Definitionen•13 Minuten
Egger's Roast Coffee Fallstudie Teil 2 - Wie ein profitables, wachsendes Unternehmen bankrott gehen kann•12 Minuten
Umsatzmetriken - Traditioneller Verkaufstrichter für Unternehmen•9 Minuten
Umsatzmetriken - Amazon.com als führendes Beispiel für die Verwendung von dynamischen Metriken - Teil 1•9 Minuten
Umsatzmetriken - Amazon.com als führendes Beispiel für die Verwendung von dynamischen Metriken - Teil 2•7 Minuten
Rentabilität/Effizienz-Metriken: Optimierung der Hotelzimmerbelegung•10 Minuten
Risiko-Metriken: Leverage und Reputationsrisiko•4 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
Egger's Roast Coffee Cash Flow und Gewinn- und Verlustrechnung•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Geschäftliche Metriken•30 Minuten
Arbeiten auf dem Markt für Business Data Analytics
Modul 3•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Herzlich willkommen! Diese Woche werden wir einige großartige Menschen kennenlernen - alles ehemalige Studenten von mir - die jetzt in superinteressanten und aufregenden Jobs als Business Analysten, Business Data Analysten oder Data Scientists arbeiten. Wir werden erkunden, was sie tun, wie ihre Rolle mit Big Data zusammenhängt und welche Fähigkeiten sie brauchten, um eingestellt zu werden! Wir hoffen, dass diese Informationen Ihnen ein besseres Verständnis dafür vermitteln, auf welche Art von datenbezogenem Job Sie sich bewerben könnten, wenn Sie diese Spezialisierung abgeschlossen haben, und dass Sie ein Gefühl dafür bekommen, welche Art von Unternehmen für Sie am attraktivsten wäre. Am Ende dieser Woche werden Sie in der Lage sein: zwischen verschiedenen Stellen innerhalb eines Unternehmens zu unterscheiden, die mit Daten arbeiten; zu erkennen, wie jede Stelle mit Daten arbeitet; und die Fähigkeiten zu beschreiben, die für die Ausübung jeder Stelle erforderlich sind. Sie werden unterscheiden können, wie sich verschiedene Arten von Unternehmen auf die Big-Data-Kultur beziehen und jedes Unternehmen anhand einer 20 Punkte umfassenden Checkliste einstufen. Sie werden auch lernen zu unterscheiden, wie verschiedene Arten von Unternehmen mit Big Data-Kultur zusammenhängen. Das Material dieser Woche enthält eine Checkliste mit 20 Punkten zur Einstufung von Unternehmen. Diese Woche enthält auch eine Videoumfrage, damit Sie sehen können, wie andere ihre Unternehmen bewerten.
Das ist alles enthalten
15 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
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15 Videos•Insgesamt 86 Minuten
Rollen und Unternehmen im Zusammenhang mit Big Data•5 Minuten
Der Business Analyst•8 Minuten
Ein Interview mit Business Analyst Shambhavi Vashishtha•6 Minuten
Unterscheidung zwischen den Rollen des Business Data Analyst und des Business Analyst•3 Minuten
Ein Interview mit Business Data Analyst Tiffany Yu•5 Minuten
Der Datenwissenschaftler•5 Minuten
Ein Interview mit dem Datenwissenschaftler Dai Li•4 Minuten
Der Senior Software Ingenieur•3 Minuten
Überblick über 5 Arten von Unternehmen im Zusammenhang mit Big Data•4 Minuten
Strategische Unternehmensberatung - Fokus auf Software/IT-Systemintegration•4 Minuten
Hardware- und Software-Unternehmen•8 Minuten
Digitale Unternehmen•6 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 20 Minuten
Zusammenfassung der Jobanforderungen für datenzentrierte Rollen•10 Minuten
20 Punkte umfassende Checkliste für die Bewertung eines Unternehmens•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Arbeiten auf dem Markt für Business Data Analytics•30 Minuten
Tiefer in die Geschäftsmetriken eindringen
Modul 4•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Herzlich willkommen! In dieser Woche werden wir uns mit den wichtigsten Kennzahlen für das Webmarketing befassen - Kennzahlen, die jede Art von Unternehmen verstehen muss, um zu überleben. Wir werden uns mit dem "vertikalen" Markt der Finanzdienstleistungen befassen, wo digitale Unternehmen den traditionellen, stationären Unternehmen den Markt wegzunehmen drohen.am Ende dieser Woche werden Sie in der Lage sein Kritische Geschäftskennzahlen für alle Unternehmen zu identifizieren, die webbasiertes Marketing betreiben, und kritische Geschäftskennzahlen für Finanzdienstleistungsunternehmen zu identifizieren. Hier finden Sie weitere Links zu Websites, die einige der in den Videovorlesungen dieser Woche behandelten Themen vertiefen.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
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7 Videos•Insgesamt 63 Minuten
Webmarketing - Metriken•6 Minuten
Web Marketing - AdWord Metriken•7 Minuten
Webmarketing - Segmentierung•5 Minuten
Finanzdienstleistungsmetriken - Geldverwaltung und Investitionen•13 Minuten
Die Gleichwertigkeit unterschiedlicher Renditen - Die Sharpe Ratio•9 Minuten
Vier Arten von Geldmanagern und ihre Performance-Metriken•15 Minuten
Risikokapital- und Private-Equity-Investoren•6 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
Zitierte Links in AdWords Metrik Video•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Tiefer in die Geschäftsmetriken eindringen•30 Minuten
Anwendung von Geschäftsmetriken auf eine Geschäftsfallstudie
Modul 5•1 Stunde abzuschließen
Moduldetails
In dieser Woche erhalten Sie die letzte Kursaufgabe, ein Peer Assessment, bei dem Sie anhand eines Fallbeispiels interessante Geschäftskennzahlen ermitteln, diese beschreiben und eine Änderung des Geschäftsprozesses vorschlagen, die durch die gewählte Kennzahl unterstützt werden könnte.
Das ist alles enthalten
2 Lektüren1 peer review
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2 Lektüren•Insgesamt 20 Minuten
Ein Blick in die Zukunft•10 Minuten
Teilen Sie Ihre Lernerfahrung•10 Minuten
1 peer review•Insgesamt 60 Minuten
Formulierung von Geschäftsmetriken in einer Geschäftsfallstudie•60 Minuten
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Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
Lehrkraftbewertungen
Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.
Die Duke University hat etwa 13.000 Studenten und Absolventen und eine erstklassige Fakultät, die dazu beiträgt, die Grenzen des Wissens zu erweitern. Die Universität engagiert sich stark für die Anwendung von Wissen im Dienste der Gesellschaft, sowohl in der Nähe ihres Campus in North Carolina als auch weltweit.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
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
4.6
8.478 Bewertungen
5 stars
68,45 %
4 stars
25,07 %
3 stars
4,77 %
2 stars
0,80 %
1 star
0,88 %
Zeigt 3 von 8478 an
M
MB
5·
Geprüft am 20. Okt. 2024
This was really so much fun. The slides and format are exceptional. I'm so highly engaged in this learning experience, it's great to learn from people who are genuinely thrilled by the work they do.
J
JJ
5·
Geprüft am 26. Feb. 2017
It's the first course from the specification, which makes us better understand the necessary business metrics for data-driven companies, and it is a good entry for following modules. Help me a lot.
S
SM
5·
Geprüft am 13. Jan. 2018
Superb insight gains from the world of analytical. Course have advance my skill in incredible 4 weeks of time. Great work from Duke University. Special thanks to Daniel Egger & Jana Schaich Borg.
Erhalte ich von der Duke University eine Bescheinigung über die Teilnahme an diesem Kurs?
Nein. Durch den Abschluss eines Coursera-Kurses erhalten Sie keine akademischen Credits von Duke. Daher kann Duke Ihnen kein Universitätszeugnis ausstellen. Ihr elektronisches Zertifikat wird jedoch zu Ihrer Accomplishments-Seite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was bekomme ich, wenn ich mich für diese Specialization einschreibe?
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.
Finanzielle Unterstützung verfügbar, weitere Informationen
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.