La science des données est un sport d'équipe. En tant que responsable de la science des données, il vous incombe de recruter, d'organiser et de gérer l'équipe pour qu'elle réussisse. Dans ce cours d'une semaine, nous verrons comment trouver les bonnes personnes pour compléter votre équipe de science des données, comment les organiser pour leur donner les meilleures chances de se sentir autonomes et de réussir, et comment gérer votre équipe au fur et à mesure qu'elle grandit.
Constituer une équipe de science des données
Constituer une équipe de science des données
Ce cours fait partie de Spécialisation "Cadre en science des données"
Instructeurs : Jeff Leek, PhD
51 011 déjà inscrits
Inclus avec En savoir plus
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
3,352 avis
5 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Décrivez les différents rôles qui composent une équipe de science des données
Gérer l'intégration d'une équipe de science des données
Connaître les questions pertinentes pour interviewer des data scientists
Comprendre comment encourager et responsabiliser les équipes de science des données
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Motivation de l'équipe
- Catégorie : Renforcement de l'esprit d'équipe
- Catégorie : Compétences en matière d'entretien
- Catégorie : Recrutement
- Catégorie : Stratégies de recrutement
- Catégorie : Formation et développement des cadres
- Catégorie : Embarquement des employés
- Catégorie : Recrutement de talents
- Catégorie : L'autonomisation
- Catégorie : Gestion du personnel
- Catégorie : Efficacité organisationnelle
- Catégorie : Gestion du personnel
- Catégorie : Collaboration interfonctionnelle
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Leadership organisationnel
- Catégorie : Orientations des nouveaux embauchés
- Catégorie : Gestion d'équipe
- Catégorie : Leadership d'équipe
- Catégorie : Gestion technique
Détails à connaître
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Évaluations
6 devoirs
Enseigné en Anglais
90%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Cadre en science des données"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
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Coursera
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
- 5 étoiles
62,67 %
- 4 étoiles
28,04 %
- 3 étoiles
6,77 %
- 2 étoiles
1,61 %
- 1 étoile
0,89 %
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NS
5.0
Révisé le 14 déc. 2017
This course was an exceptional experience where it introduces me to building a data science team, its challenges, nuances and also what kind of approach to take while building and sustaining the team.
RS
4.0
Révisé le 3 avr. 2018
1 start less because of the ever-confusing quiz questions. Hit and trials make you go mad, and insance when you figure out the correct answer that you couldn't have imagined.
JA
4.0
Révisé le 15 avr. 2018
Excellent content - delivery could be improved somewhat but happy overall. Lots of practical advice relevant to the job and team dynamics. Read the supplementary material/links
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