Im Laufe des Moduls werden Sie auch sehen, wie Daten und Analysen in jeder dieser Organisationen auf ähnliche Weise und in ähnlichen Geschäftsfunktionen genutzt werden können. Dementsprechend werden Sie erkennen, dass Sie sich nicht nur an Beispielen aus Ihrer eigenen Branche orientieren müssen, um wirklich datengetrieben zu sein, sondern auch Analysekonzepte von Unternehmen aus anderen Bereichen lernen und anwenden müssen.

In diesem Modul lernen Sie eine Reihe wichtiger analytischer Rollen und das Aufkommen neuer Rollen in Unternehmen kennen, von der C-Suite bis hin zu verschiedenen Analystenrollen. Sie werden einen kurzen Blick auf die Stellenbeschreibungen und die Verantwortlichkeiten werfen. Sie werden sich auch in die Lage eines Arbeitssuchenden oder eines Personalverantwortlichen versetzen, um zu sehen, welche Fähigkeiten am wichtigsten sind und welche Position am besten zu Ihnen passt. Sie lernen beispielsweise die drei Kernkompetenzen eines Datenwissenschaftlers und die entscheidenden Soft Skills kennen, die für einen erfolgreichen Datenwissenschaftler erforderlich sind.

In diesem Modul geht es darum, mit Hilfe von Daten Geschichten zu erzählen, die Ihr Publikum emotional ansprechen. Es werden auch Beispiele und Zahlen besprochen, die das Konzept leicht verständlich machen. Sie lernen die wichtigsten Do's und Don'ts bei der Erstellung von Datenvisualisierungen und Regeln, die zu einer klaren Darstellung Ihrer Ergebnisse führen. Diese Einheit konzentriert sich speziell auf die Richtlinien von Dona Wong für gute Datenvisualisierung und Diagramme. Im letzten Teil von Modul 4 lernen Sie die drei Tests kennen, mit denen Sie Ihre Visualisierung verbessern können. Im letzten Schritt der Dataviz-Ausführung lernen Sie die McCandless-Methode für die Präsentation von Visualisierungen kennen. Dieser fünfstufige Prozess führt zu einer möglichst effektiven Vermittlung der Grafiken an Ihr Publikum.