University of Virginia
产品分析和人工智能
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产品分析和人工智能

本课程是多个项目的一部分。

Alex Cowan

位教师:Alex Cowan

36,830 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.7

(493 条评论)

初级 等级
无需具备相关经验
灵活的计划
2 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
92%
大多数学生喜欢此课程
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初级 等级
无需具备相关经验
灵活的计划
2 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
92%
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您将学到什么

  • 如何自然地、习惯性地将团队的工作与可操作的分析结合起来,帮助您提升用户价值。

  • 如何将对客户角色和问题的假设与分析相结合。

  • 如何测试命题(类似精益创业),从而避免构建无人需要的功能。

  • 如何将可操作的观察结果应用到您所构建的一切中(如精益用户体验)。

要了解的详细信息

可分享的证书

添加到您的领英档案

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

积累特定领域的专业知识

此课程作为 的一部分提供
在注册此课程时,您还需要选择一个特定的合作项目。
  • 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

如果不了解客户是谁以及他们有哪些问题/工作/生活习惯,就无法在可操作的基础上开展业务。本周,我们将探讨如何将客户假设的定性分析与可测试的分析相结合。

涵盖的内容

12个视频1篇阅读材料2个作业3个讨论话题

为什么要开发没人想要的软件?这似乎是一个显而易见的问题,但很多(可能超过 50%)软件最终都被轻度使用或根本未被使用。本周,我们将探讨如何进行快速而明确的需求测试实验。

涵盖的内容

14个视频4个作业1个讨论话题

强大的可用性往往来自于持续的努力,而不是大刀阔斧的重新设计。那些坚持不懈地测试可用性的团队会不断赢得客户的青睐,并形成一种实验文化,让工作变得更有趣、更有价值。

涵盖的内容

15个视频4个作业1次同伴评审2个讨论话题

大数据的可用性和机器学习的兴起可以为您的分析方法带来巨大的变化。本周,我们将了解数据科学如何改变分析方法,以及如何创建一个重点突出、富有成效的数据科学能力接口。

涵盖的内容

18个视频4个作业2个讨论话题

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
4.7 (125个评价)
Alex Cowan
University of Virginia
28 门课程518,686 名学生

提供方

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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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493 条评论

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RS
5

已于 Sep 29, 2020审阅

MG
4

已于 Jan 8, 2022审阅

WR
4

已于 Feb 14, 2021审阅

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常见问题

¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。