Do you need to take each course in order?

We highly recommend taking the courses in the order presented, as the content builds on information from earlier courses. This is the fifth course in a series of nine courses that make up the Google Data-Driven Decision Making Specialization.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Data Responsibility

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Data Responsibility

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Google Data-Driven Decision Making“

Dozent: Google Career Certificates

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4 Module

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

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

3 Stunden zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Discuss the difference between biased and unbiased data.
Discuss characteristics of credible sources of data including reference to untidy data
Explain the relationship between data ethics and data privacy
Demonstrate an awareness of the accessibility issues associated with open data

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Informed Consent
Kategorie: Information Privacy
Kategorie: Data Sharing
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Access

Wichtige Details

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Google Data-Driven Decision Making“

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Before you work with data, you must confirm that it is unbiased and credible. After all, if you start your analysis with unreliable data, you won’t be able to trust your results. In this course, you will learn to identify bias in data and to ensure your data is credible. You’ll also explore open data and the importance of data ethics and data privacy.

By the end of this course, you will be able to: - Explain what is involved in reviewing data to identify bias - Discuss the difference between biased and unbiased data - Identify different types of bias including confirmation, interpretation, and observer bias - Discuss characteristics of credible sources of data including reference to untidy data - Explain the concept of open data with reference to the ongoing debate in data analytics - Define data ethics and data privacy - Explain the relationship between data ethics and data privacy - Demonstrate an understanding of the benefits of anonymizing data - Demonstrate an awareness of the accessibility issues associated with open data

As a data analyst, it is important to understand why reaching conclusions on biased data can have real-world effects. In this part of the course, you'll learn what bias is, how it affects data, the types of bias, and how to spot it.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

In this part of the course, you will learn to identify bias in data and to ensure your data is credible.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Aufgabe

You’ll explore the importance of data ethics and data privacy.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

In this part of the course, you'll explore and understand open data.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren3 Aufgaben

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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.

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

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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.“

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Häufig gestellte Fragen

Data is a group of facts that can take many different forms, such as numbers, pictures, words, videos, observations, and more. We use and create data everyday, like when we stream a show or song or post on social media.

Data analytics is the collection, transformation, and organization of these facts to draw conclusions, make predictions, and drive informed decision-making.

No experience with spreadsheets or data analytics is required. All you need is high-school level math and a curiosity about how things work.

You don't need to be a math all-star to succeed in this certificate. You need to be curious and open to learning with numbers (the language of data analysts). Being a strong data analyst is more than just math—it's about asking the right questions, finding the best sources to answer your questions effectively, and illustrating your findings clearly in visualizations.

To access course materials, assignments, and earn a Certificate, you'll need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. Eligible learners may also have the option to start with a Free Trial. Some courses may also offer a Full Course, No Certificate option. This lets you access course materials, submit required assessments, and receive a final grade, but you won't be able to earn or purchase a Certificate.