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Spezialisierung „Product Analytics Unlocked: Metrics to Meaningful Insight“

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Spezialisierung „Product Analytics Unlocked: Metrics to Meaningful Insight“

Build Product Analytics for Data-Driven Growth.

Transform user behavior data into strategic business decision that drive measurable product success.

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Was Sie lernen werden

  • Build scalable SQL data pipelines that transform millions of product events into optimized analytical datasets for business intelligence.

  • Apply advanced statistical techniques including clustering algorithms, A/B testing, and survival analysis for user segmentation and retention.

  • Design interactive dashboards and diagnostic frameworks that identify funnel bottlenecks and communicate performance insights effectively

  • Develop strategic prioritization skills using RICE methodology and data storytelling to influence product roadmaps and business decisions.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Presentation
  • Kategorie: Product Strategy
  • Kategorie: Business Intelligence
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Decision Making
  • Kategorie: Customer Analysis
  • Kategorie: Conversion Funnel Analysis
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Data Storytelling
  • Kategorie: Performance Metric
  • Kategorie: Resource Allocation
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Strategic Prioritization
  • Kategorie: Customer Retention

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Pandas (Python Package)
  • Kategorie: Python Programming

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

März 2026

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Data Pipelines and SQL for Product Analytics

Data Pipelines and SQL for Product Analytics

KURS 1, 9 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Build scalable data pipelines using SQL and Pandas to transform 10+ million rows of raw event data into structured analytics datasets.

  • Design and optimize star schemas with Type-2 slowly changing dimensions to track historical changes in product analytics data.

  • Compare and implement advanced SQL window functions across different dialects like Presto and Spark for cross-platform compatibility.

  • Evaluate existing data warehouse schemas and propose performance refinements using aggregation techniques and indexing strategies.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: SQL
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Validation
Kategorie: JSON
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Star Schema
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Database Design
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Apache Airflow
Kategorie: Performance Analysis
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Big Data
Kategorie: Verification And Validation
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Query Languages

Was Sie lernen werden

  • Apply k-means clustering to segment users and create actionable profiles that inform targeted marketing strategies and product decisions.

  • Design A/B tests with proper power analysis and identify common biases that can invalidate experimental results and business insights.

  • Calculate and compare N-day vs rolling retention metrics to evaluate user engagement and distinguish between seasonal and churn patterns.

  • Build Kaplan-Meier survival curves to analyze retention across user groups and determine statistical significance of differences.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Customer Retention
Kategorie: Sample Size Determination
Kategorie: Analytics
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Driving engagement
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Performance Measurement
Kategorie: Customer Insights
Kategorie: Product Management
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Analysis
Kategorie: Customer Analysis
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: User Research
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Trend Analysis
Kategorie: Algorithms
Dashboarding and Funnel Analytics for Product Insights

Dashboarding and Funnel Analytics for Product Insights

KURS 3, 10 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Build interactive dashboards that translate business KPI requests into self-service analytics tools with drill-through functionality.

  • Create retention heatmaps with event annotations and evaluate visualizations for accessibility and clarity improvements.

  • Design optimized user activation funnels by selecting critical events and identifying process redundancies for consolidation.

  • Apply statistical methods to analyze engagement metrics and validate predictive relationships between activation and retention.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Conversion Funnel Analysis
Kategorie: Customer Retention
Kategorie: Interactive Data Visualization
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Process Optimization
Kategorie: Dashboard Creation
Kategorie: Process Analysis
Kategorie: Performance Metric
Kategorie: Key Performance Indicators (KPIs)
Kategorie: Requirements Analysis
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Heat Maps
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Web Analytics
Kategorie: Requirements Elicitation
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Marketing Analytics
Kategorie: Business Requirements
Kategorie: Customer Analysis
Kategorie: Process Design

Was Sie lernen werden

  • Design tracking systems by translating product features into event schemas and diagnose funnel regressions to pinpoint user drop-off causes.

  • Apply RICE prioritization framework to evaluate features and create decision memos linking data trends to strategic roadmap recommendations.

  • Analyze churn logs to identify attrition root causes and establish success criteria with counter-metrics for new product features.

  • Build predictive models using decision trees and logistic regression, then present insights using structured data storytelling frameworks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Conversion Funnel Analysis
Kategorie: Prioritization
Kategorie: Root Cause Analysis
Kategorie: Resource Allocation
Kategorie: Strategic Prioritization
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Product Roadmaps
Kategorie: Customer Retention
Kategorie: User Flows
Kategorie: Performance Analysis
Kategorie: Web Analytics
Kategorie: Data Capture
Kategorie: Customer Analysis
Kategorie: Forecasting
Kategorie: Performance Metric
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Analytics
Kategorie: Business Analytics

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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.“

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