Do you need to take each course in course order?

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

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.

Visualize Data

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Visualize Data

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

Dozent: Google Career Certificates

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3 Module

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

10 Bewertungen

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Stunden zu vervollständigen

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Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

Describe the use of data visualizations to talk about data and the results of data analysis.
Describe the key concepts involved in data visualization.
Discuss accessibility issues associated with data visualization.
Explain the key concepts involved in design thinking as they relate to data visualization.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Visual Design
Kategorie: Design
Kategorie: Correlation Analysis

Wichtige Details

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5 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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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 3 Module

In this course, you’ll delve into the various types of data visualizations and explore what makes an effective visualization. You'll also learn about accessibility, design thinking, and other factors that will help you use data visualizations to effectively communicate data insights.

By the end of this course, you will be able to: - Explain the key concepts involved in design thinking as they relate to data visualization - Describe the use of data visualizations to talk about data and the results of data analysis - Discuss accessibility issues associated with data visualization - Explain the importance of data visualization to data analysts - Describe the key concepts involved in data visualization

In this module, you’ll explore the various types of data visualizations and understand what makes an effective visualization. You will understand the importance of data visualization. You will recognize the difference between correlation and causation and acquire tips for powerful visualizations.

Das ist alles enthalten

4 Videos6 Lektüren2 Aufgaben

4 VideosInsgesamt 22 Minuten

Why data visualization matters6 Minuten
Connect images with data6 Minuten
A recipe for a powerful visualization5 Minuten
Dynamic visualizations3 Minuten

6 LektürenInsgesamt 41 Minuten

Welcome to “Visualize Data”1 Minute
Effective data visualizations8 Minuten
The beauty of visualizing8 Minuten
Correlation and causation8 Minuten
The wonderful world of visualizations8 Minuten
Data grows on decision trees8 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 28 Minuten

Self-Reflection: Choose your visualization type20 Minuten
Test your knowledge on data visualizations 8 Minuten

In this module, you’ll explore the principles of design thinking, and other factors that will help you use data visualizations to effectively communicate data insights. You will recognize the impact of data visualization and acknowledge the beauty of data.

Das ist alles enthalten

3 Videos3 Lektüren1 Aufgabe

In this module, you’ll learn about accessibility and design thinking and pro tips for highlighting key information. You will also explore strategies for designing a chart and create your own visualization.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

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Dozent

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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.

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

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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.“

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 prior 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 the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.