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 4 Module
Es gibt nur wenige Fähigkeiten, die den Fokus auf Agilität legen, wie ein starkes Analyseprogramm. Ein solches Programm bestimmt, worauf sich ein Team von einer agilen Iteration (Sprint) zur nächsten konzentrieren sollte. Erfolgreiche Analysen sind selten schwer zu verstehen und verblüffen oft durch ihre Klarheit. In diesem Kurs, der an der Darden School of Business an der University of Virginia entwickelt wurde, lernen Sie, wie Sie eine starke Analyse-Infrastruktur für Ihr Team aufbauen und sie in den Kern Ihrer Wertschöpfung integrieren.
Ohne eine verwertbare Vorstellung davon, wer Ihr Kunde ist und welche Probleme/Beschäftigungen/Gewohnheiten er hat, arbeiten Sie auf einem wackeligen Fundament. Diese Woche werden wir uns ansehen, wie Sie Ihre qualitativen Analysen zu Kundenhypothesen mit testbaren Analysen verbinden können.
Raus aus dem Gebäude mit Trent dem Techniker•3 Minuten
Beschreiben Sie die Customer Journey für die Testbarkeit: Trent der Techniker•5 Minuten
Brennpunkt: Die User Journey•6 Minuten
Ihr Analytik-Portfolio•3 Minuten
Entwerfen umsetzbarer Schlussfolgerungen: DV's, IV's, und Kausalität•8 Minuten
Testen mit retrospektiven Versuchsmustern•5 Minuten
Testen mit prospektiven Versuchsmustern•6 Minuten
Genug von der Statistik für heute•6 Minuten
Unterscheidung zwischen Nachzüglern und Innovatoren: Die zwei Arten, falsch zu liegen und die zwei Arten, richtig zu liegen•8 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 10 Minuten
Kursübersicht & Anforderungen•10 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 45 Minuten
Kundenanalyse•15 Minuten
Einführung und Kundenanalyse•30 Minuten
3 Diskussionsthemen•Insgesamt 30 Minuten
Tools & Tipps für das Story Mapping•10 Minuten
Brennpunkte: Trent der Techniker•10 Minuten
Vorfreude auf kommende Themen•10 Minuten
Nachfrage-Analytik
Modul 2•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Warum etwas entwickeln, das niemand will? Das scheint eine offensichtliche Frage zu sein, und doch wird ein Großteil (wahrscheinlich >50%) der Software am Ende nur wenig oder gar nicht genutzt. In dieser Woche sehen wir uns an, wie Sie schnelle, aber endgültige Experimente durchführen können, um die Nachfrage zu testen.
Das ist alles enthalten
14 Videos4 Aufgaben1 Diskussionsthema
Infos zu Modulinhalt anzeigen
14 Videos•Insgesamt 78 Minuten
Lean Startup und die Nachfragehypothese•7 Minuten
Testen der Nachfrage bei Enable Quiz•7 Minuten
Experimente entwerfen•5 Minuten
Versuchsplanung mit MVPs•5 Minuten
Benutzergewohnheiten entwerfen: Das Hook Framework•5 Minuten
Fünf Experiment Charters•3 Minuten
Der Test der gefälschten Merkmale•5 Minuten
Testfunktionen: Durchführung des Experiments•4 Minuten
Trichter testen•7 Minuten
Test-Kohorten•7 Minuten
Versuchsplanung: Testen eines Coding-Kurses für Designer und Manager•5 Minuten
Durchführung eines Experiments: Testen eines Coding-Kurses für Designer und Manager•6 Minuten
Ihre Ideen mit generativer KI ablenken•4 Minuten
Interview: Laura Klein über die Praxis von Lean UX•10 Minuten
4 Aufgaben•Insgesamt 90 Minuten
Motivationstests mit MVPs•30 Minuten
Experimente•30 Minuten
Testfunktionen•0 Minuten
Testen von Nachfrage und Experimentiermustern•30 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Gefälschte Funktionstests & Ihre Erfahrungen•10 Minuten
UX-Analytik
Modul 3•6 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Starke Benutzerfreundlichkeit entsteht meist durch kontinuierliche Sorgfalt im Gegensatz zu großen Umgestaltungen. Teams, die die harte Arbeit des ständigen Testens der Benutzerfreundlichkeit leisten, werden mit einem beständigen Strom von Kundenerfolgen und einer Kultur des Experimentierens belohnt, die die Arbeit angenehmer und lohnender macht.
Koppeln Sie Ihre User Stories mit Analytics: Trent der Techniker•8 Minuten
Mit Ivan, dem Innenverkäufer, aus dem Gebäude herauskommen•7 Minuten
Koppeln Sie Ihre Anwendergeschichten mit Analysen: Ivan der Innendienstmitarbeiter•10 Minuten
Analysieren abhängiger Variablen mit Google Analytics•5 Minuten
Google Analytics: Der kleinste Überblick•11 Minuten
Vom Entwurf zum Code: Trent der Techniker•5 Minuten
Vom Code zur Analytik: Trent der Techniker•5 Minuten
A/B-Tests•8 Minuten
Mapping Analytics: Ivan der Innendienstmitarbeiter•6 Minuten
Entwerfen, Kodieren und Testen: Ivan der Innendienstmitarbeiter•6 Minuten
Von der Inferenz zu Produktprioritäten: Vier Sprints mit HinH•8 Minuten
Mit generativer KI zu vergleichbaren Ergebnissen kommen•2 Minuten
4 Aufgaben•Insgesamt 90 Minuten
Analytik testen•30 Minuten
Anwenderberichte & Analysen•30 Minuten
A/B-Tests•0 Minuten
Qualitative und Quantitative Analyse•30 Minuten
1 peer review•Insgesamt 150 Minuten
Erstellen einer testbaren Lösung•150 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 20 Minuten
Google Analytics und die Website von Alex•10 Minuten
Tools & Tipps für A/B-Tests•10 Minuten
Datenwissenschaft und KI
Modul 4•4 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Die Verfügbarkeit von Big Data und der Aufstieg des maschinellen Lernens können die Art und Weise, wie Sie an die Analytik herangehen, auf den Kopf stellen. In dieser Woche erfahren wir, wie Data Science die Analytik verändert und wie Sie eine gezielte, produktive Schnittstelle zu Data Science schaffen können.
Das ist alles enthalten
18 Videos4 Aufgaben2 Diskussionsthemen
Infos zu Modulinhalt anzeigen
18 Videos•Insgesamt 107 Minuten
Was ist Data Science?•4 Minuten
Interview: Drew Conway über Datenwissenschaft•9 Minuten
Interview: Drew Conways Reise durch die Datenwissenschaft•9 Minuten
Datenwissenschaft und generative KI•2 Minuten
Prädiktive KI vs. Generative KI•7 Minuten
Interview: Casey Lichtendahl: Datenwissenschaft und Sie•6 Minuten
Interview: Casey Lichtendahl: Näherer Blick auf die Arbeit von Data Science•11 Minuten
Reifung Ihrer Analyse- und KI-Fähigkeiten•4 Minuten
Zu erledigende Produktaufträge und Ihr KI-Portfolio•6 Minuten
Finden Sie Ihre Grundwahrheit - Überlegenheit mit AI•3 Minuten
Von einfachen Gewinnen zu dauerhaften Gewinnen mit AI•5 Minuten
Erleichterung der Zusammenarbeit mit Ihrem Data Science Team•4 Minuten
Interview: Casey Lichtendahl: Daten im Ruhezustand vs. Daten in Bewegung•7 Minuten
Generative KI IRL: die Jedburgh App's•2 Minuten
Data Science IRL: Einführung in den Casino Jack Fall•8 Minuten
Datenwissenschaft IRL: Datenverarbeitung und explorative Analyse•9 Minuten
Data Science IRL: Testen von Hypothesen und Entwerfen von Interventionen•5 Minuten
Kurs schließen•5 Minuten
4 Aufgaben•Insgesamt 105 Minuten
Datenwissenschaft•30 Minuten
Daten-Ausführungen•30 Minuten
Datenwissenschaft IRL•15 Minuten
Analytik und Datenwissenschaft•30 Minuten
2 Diskussionsthemen•Insgesamt 20 Minuten
Datenwissenschaft & Ihre Erfahrung•10 Minuten
Tipps für die Zusammenarbeit mit einem Data Science Team•10 Minuten
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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 Virginia ist eine führende Hochschuleinrichtung und bietet herausragende akademische Leistungen, einen erstklassigen Lehrkörper und ein inspirierendes, unterstützendes Umfeld. Die Universität wurde 1819 von Thomas Jefferson gegründet und wird von seiner Vision der Entdeckung, Innovation und Entwicklung des vollen Potenzials von Studenten aus allen Gesellschaftsschichten geleitet. Durch diese Kurse haben Studenten aus aller Welt die Möglichkeit, mit renommierten Gelehrten und Vordenkern zu studieren.
OK
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
4.7
507 Bewertungen
5 stars
81,49 %
4 stars
12 %
3 stars
3,93 %
2 stars
1,77 %
1 star
0,78 %
Zeigt 3 von 507 an
P
PS
5·
Geprüft am 10. Mai 2020
Another fantastic course from Alex Cowan! Insightful, timely and shares great perspective from experts
W
WR
4·
Geprüft am 14. Feb. 2021
I didn't get as much out of this as the other courses, but I already work with a lot of analytics so the material wasn't really new to me. The interviews with industry professionals were good.
J
JM
5·
Geprüft am 8. Jan. 2021
Very interesting and useful course, explanation is clear. Enough detail in the Data Science topics that will for sure be very useful
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 mich für diese Specialization einschreibe?
Wenn Sie sich für den Kurs einschreiben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Ihr elektronisches Zertifikat wird Ihrer Seite "Leistungen" hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.
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.