Untersuchen Sie das Zusammenspiel von Geschäftsprinzipien und Data Analytics.
Schaffen Sie sich eine Grundlage für die Datenanalytik, indem Sie eine Sprache für die Datenanalytik, eine Integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) und Schlüsselmodule installieren und verwenden.
Manipulieren Sie die am häufigsten verwendeten Datentypen mit Hilfe von Funktionen.
Entwicklung effizienter, leicht verständlicher Konzepte für die Zusammenstellung und Verarbeitung von Daten für die Analyse.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Business-Lösungen
Business-Lösungen
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Unternehmensanalyse
Unternehmensanalyse
Kategorie: Analyse des Geschäftsablaufs
Analyse des Geschäftsablaufs
Kategorie: Datenanalyse
Datenanalyse
Kategorie: Deskriptive Analytik
Deskriptive Analytik
Kategorie: Analytik
Analytik
Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
Datengestützte Entscheidungsfindung
Kategorie: Präsentation der Daten
Präsentation der Daten
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Kategorie: Python-Programmierung
Python-Programmierung
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
91% of learners achieved a positive career outcome
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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Nahezu jeder Aspekt des Geschäftslebens ist von der Datenanalytik betroffen. Damit Unternehmen von der Datenanalytik profitieren können, brauchen sie Führungskräfte, die den Arbeitsablauf der Geschäftsanalytik verstehen. Dieser Kurs schließt die Lücke bei den menschlichen Fähigkeiten, indem er grundlegende Kenntnisse der Datenverarbeitung vermittelt, die in vielen Geschäftsbereichen angewendet werden können.
In diesem Kurs werden Sie Python, eine weit verbreitete Sprache für die Datenanalytik, verwenden, um Geschäftsdaten effizient für Analysetools wie Algorithmen und Visualisierungen vorzubereiten. Das Bereinigen, Umwandeln, Aggregieren und Umgestalten von Daten ist ein wichtiger, aber unauffälliger Schritt im Arbeitsablauf der Geschäftsanalytik.
Sie lernen, wie man Python verwendet, um Daten für die Analyse vorzubereiten, und sammeln Erfahrungen im Umgang mit integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs), die die Codierung vereinfachen, die Datenexploration unterstützen und Ihnen helfen, Ergebnisse effektiv zu teilen.
Während Sie den Workflow der Geschäftsanalyse kennenlernen, werden Sie auch das Zusammenspiel zwischen Geschäftsprinzipien und Datenanalytik betrachten. Insbesondere werden Sie untersuchen, wie Delegation, Kontrolle und Machbarkeit die Art und Weise der Datenverarbeitung beeinflussen. Sie werden auch Beispiele für Geschäftsprobleme kennenlernen, die mit Datenautomatisierung und -analytik gelöst werden können, sowie Methoden zur Kommunikation von Datenanalytik-Ergebnissen, die kein Kopieren und Einfügen von einer Plattform zur anderen erfordern.
In diesem Modul werden Sie mit (1) dem FACT-Framework für die Herangehensweise an die Analytik von Unternehmen und (2) mit Python und der Verwendung von JupyterLab oder Google Colab für die Durchführung grundlegender Analysen vertraut gemacht.
Python und integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs)•7 Minuten
Installation von Python mit JupyterLab Desktop (empfohlen für Windows- und MAC-Benutzer)•6 Minuten
Installation von Python mit Homebrew und Pyenv (Für fortgeschrittene Mac-Benutzer)•7 Minuten
Installation von Python von Python.org für Windows (Für fortgeschrittene Windows-Benutzer)•5 Minuten
Ein Beispiel-Workflow mit JupyterLab•9 Minuten
Rundgang durch JupyterLab•8 Minuten
Verwendung von Dateien des Interaktiven Python Notizbuchs (IPYNB)•9 Minuten
Rundgang durch Jupyter Notebook•3 Minuten
Grundlegende Berechnungen mit Python•8 Minuten
Google Colab - Eine Online-Version von Jupyter Notebook•9 Minuten
Modul 1 Schlussfolgerung•3 Minuten
8 Lektüren•Insgesamt 80 Minuten
Syllabus•10 Minuten
Glossar•10 Minuten
Über die Diskussionsforen•10 Minuten
Online-Ausbildung am Gies College of Business•10 Minuten
Aktualisieren Sie Ihr Profil•10 Minuten
Modul 1 Überblick•10 Minuten
Modul 1 Lektüre•10 Minuten
Installation von Python und JupyterLab: Hier beginnen•10 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 30 Minuten
Modul 1 Quiz•30 Minuten
Orientierungs-Quiz•0 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Lernen Sie Ihre Klassenkameraden kennen•10 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
Willkommen! Bitte erzählen Sie uns von sich selbst•15 Minuten
Modul 2: Wie kann ich geschäftliche Fragen und Fragen zur Datenanalytik formulieren?
2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul konzentrieren Sie sich darauf, klare, zielgerichtete Fragen zu formulieren - egal, ob Sie Geschäftsprobleme identifizieren oder Python-Code schreiben. Sie lernen Strategien für die Fehlersuche und das Sammeln von Hilfe aus verschiedenen Quellen kennen, darunter KI-Tools, integrierte Dokumentation und Fehlermeldungen. Sie werden auch in grundlegende Python-Datenstrukturen wie DataFrames, Wörterbücher, Listen und Strings eingeführt.
Das ist alles enthalten
14 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
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14 Videos•Insgesamt 85 Minuten
Modul 2 Einführung•4 Minuten
Fragen für umsetzbare Einsichten•8 Minuten
Python-Fragen formulieren•14 Minuten
Rahmungsfragen für externe Quellen•9 Minuten
Fragen für die in Python integrierte Dokumentation formulieren•6 Minuten
Fragen zu Modulfunktionen und -methoden formulieren•5 Minuten
Fragen zu Pandas Dataframes stellen•8 Minuten
Fragen zu Python-Wörterbüchern formulieren•5 Minuten
Fragen zu Python-Listen formulieren•4 Minuten
Fragen zu Python-Strings formulieren•7 Minuten
Nach der Antwort handeln•3 Minuten
Nach der Antwort handeln, indem man Code-Experimente durchführt•7 Minuten
Reaktion auf die Antwort durch Lesen von Fehlermeldungen•5 Minuten
Modul 2 Schlussfolgerung•3 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 20 Minuten
Modul 2 Überblick•10 Minuten
Modul 2 Lektüre•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Modul 2 Quiz•30 Minuten
Modul 3: Wie kann ich die Daten auswerten?
5 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul lernen Sie etwas über aufgeräumte Daten und üben dann die Anwendung grundlegender explorativer Techniken zur Bewertung der Aufgeräumtheit von Pandas DataFrames. Insbesondere werden Sie zunächst verschiedene Ansätze zum Filtern von Daten auf bestimmte Zeilen und Spalten kennenlernen. Anschließend lernen Sie, wie Sie die Daten mithilfe von deskriptiven Statistiken und Visualisierungen untersuchen können. Wenn Sie diese Techniken beherrschen, sind Sie in der Lage, den Wert von realen Daten und das Potenzial dieser Daten für die Beantwortung der gestellten Geschäftsfragen effizient zu ermitteln.
Das ist alles enthalten
12 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 peer review
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12 Videos•Insgesamt 106 Minuten
Modul 3 Einführung•3 Minuten
Sind Daten ein Vermögenswert?•7 Minuten
Daten zusammenstellen•7 Minuten
Eigenschaften eines Tidy Dataframe•5 Minuten
Daten-Wörterbücher•5 Minuten
Merkmale eines aufgeräumten Datensatzes•13 Minuten
Erkunden von Datenrahmen mithilfe von Filtern•10 Minuten
Erkunden von Datenrahmen mithilfe von bedingten Anweisungen•13 Minuten
Zusammenfassende Statistik•12 Minuten
Untersuchung von Daten mit zusammenfassenden Statistiken•12 Minuten
Erforschung von Datenrahmen mit Visualisierungen•16 Minuten
Modul 3 Schlussfolgerung•3 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 20 Minuten
Modul 3 Überblick•10 Minuten
Modul 3 Lektüre•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Modul 3 Quiz•30 Minuten
1 peer review•Insgesamt 120 Minuten
Modul 3 Peer Reviewed Assignment•120 Minuten
Modul 4: Wie stelle ich die Daten zusammen?
3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
In diesem Modul bereinigen und bereiten Sie Daten mit den Kernwerkzeugen von Python und Pandas auf. Anhand praktischer Beispiele werden Sie Probleme wie fehlende Werte und Formatierungsprobleme beheben, Daten in einer ordentlichen Struktur organisieren, klaren und effizienten Code schreiben und Daten in einem kompakteren Format speichern, das die bereinigten Daten bewahrt.
Das ist alles enthalten
13 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Plug-in
Infos zu Modulinhalt anzeigen
13 Videos•Insgesamt 87 Minuten
Modul 4 Einführung•5 Minuten
Bereinigen und Vorverarbeiten der Daten•9 Minuten
Allgemeine Aufgaben zur Bereinigung von Daten für Spalten eines Datenrahmens•6 Minuten
Allgemeine Aufgaben zur Bereinigung von Daten für Zeilen eines Datenrahmens•10 Minuten
Bereinigung von String-Spalten eines Datenrahmens•13 Minuten
Bereinigung von Datumsspalten eines Datenrahmens•11 Minuten
Form des Datenrahmens: Breit Versus Lang•4 Minuten
Ändern der Form eines Datenrahmens•5 Minuten
Kombinieren von Dataframes•9 Minuten
Reinigung Ihres Codes•6 Minuten
Bereinigte Daten speichern•7 Minuten
Modul 4 Schlussfolgerung•2 Minuten
Lernen Sie zu Ihren Bedingungen•1 Minute
4 Lektüren•Insgesamt 40 Minuten
Modul 4 Überblick•10 Minuten
Modul 4 Lektüre•10 Minuten
Herzlichen Glückwunsch zum Abschluss des Kurses!•10 Minuten
Erhalten Sie Ihr Kurszertifikat•10 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Modul 4 Quiz•30 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 15 Minuten
Wie war der Kurs?•15 Minuten
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Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Illinois Urbana-Champaignangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
Mögliche Abschüsse anzeigen
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¹Erfolgreiche Bewerbung und Einschreibung sind erforderlich. Es gelten die Zulassungsbedingungen. Jede Einrichtung legt die Anzahl der Credits fest, die durch die Absolvierung dieser Inhalte anerkannt werden und auf die Abschlussanforderungen angerechnet werden können, wobei bereits vorhandene Credits berücksichtigt werden. Klicken Sie auf einen bestimmten Kurs, um weitere Informationen zu erhalten.
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Dozent
Lehrkraftbewertungen
Lehrkraftbewertungen
Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.
Die University of Illinois in Urbana-Champaign ist weltweit führend in Forschung, Lehre und öffentlichem Engagement. Sie zeichnet sich durch die Breite ihrer Programme, ihre akademische Exzellenz und ihre international renommierten Dozenten und Alumni aus. Illinois dient der Welt, indem es Wissen schafft, Studenten auf ein Leben mit Wirkung vorbereitet und Lösungen für kritische gesellschaftliche Bedürfnisse findet.
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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.
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
325 Bewertungen
5 stars
76 %
4 stars
17,23 %
3 stars
3,07 %
2 stars
0,92 %
1 star
2,76 %
Zeigt 3 von 325 an
M
MB
5·
Geprüft am 27. Juli 2020
Its a good course to learn business analytics with R
D
DP
5·
Geprüft am 13. Dez. 2020
This course is well designed for newbies like me and our teachers are super dedicated.
N
N
5·
Geprüft am 11. Nov. 2024
A big Thumbs up to Professor Guymon for the fantastic knowledge transfer.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugang zu allen Videos, Tests und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Wenn Sie sich entscheiden, den Kurs ohne Kauf zu erkunden, haben Sie möglicherweise keinen Zugang zu bestimmten Aufgaben.
Wie sind die Rückerstattungsbedingungen?
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