企业依靠数据运行,而没有分析的数据价值甚微。处理数据以预测个人或市场行为、诊断系统或情况,或为人员或流程规定行动的能力,推动着当今的业务发展。越来越多的企业正在努力成为 "数据驱动型 "企业,主动更多地依靠冷硬信息和复杂算法,而不是人类的直觉或缓慢反应。


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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
第一个模块将介绍和解释从大数据到数据仓库再到自然语言查询等关键数据和分析概念。接下来,我们将探索各种分析技术、可视化类型和分析解决方案类型。课程将继续识别和学习关键数据和分析角色及组织结构,包括首席数据和分析官、数据科学家和卓越分析中心。此外,还将介绍直接招聘的替代方法,如外包和众包。最后,课程还将仔细研究分析的趋势和未来。
涵盖的内容
18个视频9篇阅读材料2个作业
在本模块的学习过程中,您还将看到这些组织中的数据和分析是如何以类似的方式用于类似的业务职能中的。因此,您将认识到,要真正做到数据驱动,您不仅需要参考本行业的实例,还需要学习和应用其他领域组织的分析概念。
涵盖的内容
11个视频2篇阅读材料1个作业
在本模块中,您将学习一系列重要的分析角色,以及企业中出现的从首席执行官到各种分析师的新角色。您将简要了解职位描述和职责。您还将设身处地地为求职者或招聘人员着想,看看什么样的技能组合最重要,哪个职位最适合您。例如,它将向您介绍数据科学家的三大核心技能,以及成为一名成功的数据科学家所需的关键软技能。
涵盖的内容
11个视频2篇阅读材料1个作业1次同伴评审
本模块探讨通过数据讲述故事,与受众建立情感联系。本模块还将回顾实例和数据,使这一概念更易于理解。您将学习创建数据可视化的主要注意事项和规则,从而清晰地描述您的发现。本单元特别关注 Dona Wong 关于良好数据可视化和图表的指导原则。模块 4 的最后一部分教授了帮助你改进可视化的三个测试。在数据可视化执行的最后一步,您将学习展示可视化的麦坎德斯方法。通过这五个步骤,可以最有效地将图形传达给受众。
涵盖的内容
14个视频4篇阅读材料1个作业1个插件
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为学位做准备
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学生评论
282 条评论
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已于 Mar 14, 2021审阅
For a person who does not have much knowledge about Data Analytics, it was very well explained and presented.
已于 May 15, 2020审阅
knowledgeable and a lot of insight towards the role of analytics in the business world and in a nations economy and its different elements.
已于 Aug 8, 2019审阅
Excellent course, very practical and gives students new ideas by highlighting what other companies are doing.
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