Erklären Sie den Lebenszyklus eines DS-Projekts und die Rolle des strukturierten Denkens in einem DS-Projekt.
Definieren Sie eine Problemstellung unter Verwendung des SMART-Frameworks. Erläutern Sie die Aktivitäten, bewährten Verfahren und Fallstricke in der Implementierungsphase.
Konstruieren Sie einen MECE-Problembaum, um geschäftliche Probleme in Teile zu zerlegen. Erstellen Sie ein Arbeitsblatt mit Problemstellungen, um Geschäftsprobleme einzugrenzen.
Erklären Sie die Rolle des Human Centered Design bei der Lösung von Geschäftsproblemen.
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
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 3 Module
Dieser Kurs ist ein Einführungskurs, der Sie mit den Konzepten und Werkzeugen des Problemdenkens vertraut macht. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: 1. Die verschiedenen Phasen eines Data-Science-Projekts zu erklären 2. Einige der in der Datenwissenschaft verwendeten Tools und Techniken zu diskutieren.
3. Strukturiertes Denken bei der Lösung von Problemen anzuwenden und dabei die üblichen Fallen zu vermeiden 4. Anwendung des human-centric design bei der Problemlösung. Dieser Kurs dient auch als erstes Sprungbrett für angehende Data Scientists. Dieser Kurs ist Teil des Programms mit dem Titel Fractal Data Science Professional Certificate. Dieser Kurs ist auf Lernende zugeschnitten, die ihre analytischen und kritischen Denkfähigkeiten verbessern möchten. Dieser Kurs ist ideal für Studenten, Berufstätige und alle, die sich für systematische Ansätze interessieren. Er vermittelt Ihnen die grundlegenden Fähigkeiten, die Sie benötigen, um Probleme mit Klarheit und Zuversicht anzugehen.
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie strukturiertes Denken einsetzen können, um Probleme bei der Arbeit und im Alltag zu lösen. Außerdem lernen Sie die verschiedenen Phasen und Rollen in der Datenwissenschaft sowie die in der Datenwissenschaft verwendeten Tools kennen.
Strukturierter Ansatz - eine Einführung•10 Minuten
Problembeschreibungen•10 Minuten
Benotetes Quiz am Ende des Moduls•30 Minuten
1 peer review•Insgesamt 60 Minuten
Eine Problemstellung definieren•60 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Zusammenarbeit und Problemlösung.•10 Minuten
Probleme mit strukturiertem Denken lösen
Modul 2•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Dieses Modul lehrt strukturiertes Denken zur Lösung von Geschäftsproblemen und deckt die dabei verwendeten Tools und Frameworks ab. Es zeigt auch häufige Fehler auf, die Sie vermeiden sollten.
Das ist alles enthalten
13 Videos3 Lektüren6 Aufgaben2 Diskussionsthemen
Infos zu Modulinhalt anzeigen
13 Videos•Insgesamt 65 Minuten
Arbeitsblatt zur Definition einer Problemstellung (PSW)•8 Minuten
Wie das PSW bei der Definition einer Problemstellung hilft•7 Minuten
Gegenseitig exklusiv und kollektiv erschöpfend (MECE)•4 Minuten
Was ist ein Issue Tree?•7 Minuten
Erstellen eines Problembaums•5 Minuten
Dokumentieren der Implementierungsphase•7 Minuten
Der Adoptionsplan•3 Minuten
Metriken für die Bewertung-1•7 Minuten
Metriken für die Bewertung-2•2 Minuten
Benutzerforschung für Insights erstellen•4 Minuten
Häufige Design-Fallen•4 Minuten
Häufige strategische Fallstricke•3 Minuten
Phasen des Testens eines DS-Projekts•5 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 22 Minuten
Bewährte Praktiken und Fallstricke eines PSW•8 Minuten
Was ist ein Hypothesenbaum?•8 Minuten
Andere Rahmen für die Problemlösung•6 Minuten
6 Aufgaben•Insgesamt 85 Minuten
Probleme lösen•10 Minuten
Rahmen für die Problemlösung•10 Minuten
Finalisierung von Lösungen•10 Minuten
Implementierung einer Lösung - Vorbereitungen•10 Minuten
Benotetes Quiz am Ende des Moduls•30 Minuten
Ein PSW erstellen•15 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 25 Minuten
KI und Automatisierung•10 Minuten
Benutzerzentrierung in Design und Strategie•15 Minuten
Human-Centered Design
Modul 3•6 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Human-Centered Design ist ein Ansatz, der die Bedürfnisse der Endbenutzer in den Vordergrund stellt, indem er sie versteht und Produkte entwickelt, die ihren Vorlieben und Verhaltensweisen entsprechen. Das Ziel ist es, Produkte zu entwerfen, die benutzerfreundlich, effektiv und angenehm in der Anwendung sind. Dieses Modul hilft Ihnen zu verstehen, warum und wie Sie Ihre Benutzer/Menschen auch bei der Lösung Ihrer Geschäftsprobleme in den Mittelpunkt stellen sollten.
Kontinuierliches Lernen ist unabdingbar, um in der Welt der Datenanalyse und KI relevant zu bleiben. Die Fractal Analytics Academy ist Ihr Lernpartner für alle Ihre Lernbedürfnisse. Wir bieten eine Vielzahl von Lernlösungen an, von Schulungen unter Anleitung bis hin zu Blended Learning und eLearning, die Beratungs- und Geschäftskompetenzen, technische Fähigkeiten und Lebenskompetenzen abdecken.
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 dieses Zertifikat abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen des Zertifikats, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
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.