In diesem Kurs lernen Sie Best Practices für den Einsatz von Datenanalysen, um jedes Unternehmen wettbewerbsfähiger und profitabler zu machen. Sie werden in der Lage sein, die wichtigsten Geschäftsmetriken zu erkennen und sie von bloßen Daten zu unterscheiden. Sie erhalten ein klares Bild von den wichtigen, aber unterschiedlichen Rollen, die Business Analysten, Business Data Analysten und Data Scientists in den verschiedenen Arten von Unternehmen spielen. Und Sie werden genau wissen, welche Fähigkeiten erforderlich sind, um für diese begehrten Stellen eingestellt zu werden und dort erfolgreich zu sein. Schließlich werden Sie in der Lage sein, anhand einer im Kurs enthaltenen Checkliste jedes Unternehmen danach zu bewerten, wie effektiv es die Big Data-Kultur umsetzt. Digitale Unternehmen wie Amazon, Uber und Airbnb sind dabei, durch ihre kreative Nutzung von Big Data ganze Branchen zu verändern. Sie werden verstehen, warum diese Unternehmen so umwälzend sind und wie sie datenanalytische Techniken einsetzen, um traditionelle Unternehmen auszustechen.
Geschäftskennzahlen für datengesteuerte Unternehmen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Excel zu MySQL: Analysetechniken für Unternehmen
Dozenten: Daniel Egger
290.907 bereits angemeldet
Bei enthalten
(8,411 Bewertungen)
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Unternehmensanalyse
- Kategorie: Unternehmensanalytik
- Kategorie: Geschäftsprozess
Wichtige Details
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3 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 5 Module
Diese Coursera Specialization: Excel to MySQL: Analytic Techniques for Business, geht es darum, wie 'Big Data' mit dem Geschäft interagiert und wie man Datenanalysen nutzt, um Werte für Unternehmen zu schaffen. Diese Specialization besteht aus vier Kursen und einem abschließenden Capstone-Projekt, in dem Sie Ihre Fähigkeiten auf reale Geschäftsprozesse anwenden. Sie werden lernen, anspruchsvolle Datenanalysefunktionen mit leistungsstarken Softwaretools wie Microsoft Excel, Tableau und MySQL durchzuführen. Um mehr zu erfahren, sehen Sie sich das Video an und lesen Sie das Dokument mit der Übersicht über die Spezialisierung, das wir Ihnen zur Verfügung gestellt haben. Im ersten Kurs der Specialization: Business Metrics for Data-Driven Companies werden Sie in der Lage sein, Best Practices für den Einsatz von Datenanalysen zu erlernen, um jedes Unternehmen wettbewerbsfähiger und profitabler zu machen; Sie werden lernen, die wichtigsten Geschäftsmetriken zu erkennen und diese von bloßen Daten zu unterscheiden; Sie werden die wichtigen, aber unterschiedlichen Rollen verstehen, die Business Analysten, Business Data Analysten und Data Scientists in den verschiedenen Arten von Unternehmen spielen; und Sie werden genau wissen, welche Fähigkeiten erforderlich sind, um für diese gefragten Jobs eingestellt zu werden und dort erfolgreich zu sein. Anhand einer 20 Punkte umfassenden Checkliste zur Bewertung eines Unternehmens können Sie schließlich jedes Unternehmen danach bewerten, wie effektiv es die Big-Data-Kultur umsetzt. Digitale Unternehmen wie Amazon, Uber und Airbnb verändern durch ihre kreative Nutzung von Big Data ganze Branchen. Sie werden verstehen, warum diese Unternehmen so disruptiv sind und wie sie datenanalytische Techniken einsetzen, um traditionelle Unternehmen auszustechen. Beginnen Sie mit dem Video 'Über diese Specialization'
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2 Videos2 Lektüren
Herzlich willkommen! In dieser Woche werden wir uns mit Geschäftskennzahlen beschäftigen - den entscheidenden Zahlen, die Unternehmen helfen, zu überleben und zu florieren. In jedem Haufen von Daten steckt eine wichtige Kennzahl, die herauskommen will! Am Ende dieser Woche werden Sie in der Lage sein: Geschäftskennzahlen von reinen Geschäftsdaten zu unterscheiden; kritische Geschäftskennzahlen wie Cashflow, Rentabilität und Marketingkennzahlen für den Online-Handel zu identifizieren; zwischen Umsatz-, Rentabilitäts- und Risikokennzahlen zu unterscheiden; und traditionelle von dynamischen Kennzahlen zu unterscheiden. In den Kursunterlagen für diese Woche finden Sie als zusätzliches Dokument eine Cashflow- und GuV-Rechnung für Egger's Roast Coffee. Lesen Sie sich diese sorgfältig durch und schlagen Sie im Glossar die wichtigsten Informationen nach.
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11 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
Herzlich willkommen! Diese Woche werden wir einige großartige Menschen kennenlernen - alles ehemalige Studenten von mir - die jetzt in superinteressanten und aufregenden Jobs als Business Analysten, Business Data Analysten oder Data Scientists arbeiten. Wir werden erkunden, was sie tun, wie ihre Rolle mit Big Data zusammenhängt und welche Fähigkeiten sie brauchten, um eingestellt zu werden! Wir hoffen, dass diese Informationen Ihnen ein besseres Verständnis dafür vermitteln, auf welche Art von datenbezogenem Job Sie sich bewerben könnten, wenn Sie diese Spezialisierung abgeschlossen haben, und dass Sie ein Gefühl dafür bekommen, welche Art von Unternehmen für Sie am attraktivsten wäre. Am Ende dieser Woche werden Sie in der Lage sein: zwischen verschiedenen Stellen innerhalb eines Unternehmens zu unterscheiden, die mit Daten arbeiten; zu erkennen, wie jede Stelle mit Daten arbeitet; und die Fähigkeiten zu beschreiben, die für die Ausübung jeder Stelle erforderlich sind. Sie werden unterscheiden können, wie sich verschiedene Arten von Unternehmen auf die Big-Data-Kultur beziehen und jedes Unternehmen anhand einer 20 Punkte umfassenden Checkliste einstufen. Sie werden auch lernen zu unterscheiden, wie verschiedene Arten von Unternehmen mit Big Data-Kultur zusammenhängen. Das Material dieser Woche enthält eine Checkliste mit 20 Punkten zur Einstufung von Unternehmen. Diese Woche enthält auch eine Videoumfrage, damit Sie sehen können, wie andere ihre Unternehmen bewerten.
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15 Videos2 Lektüren1 Aufgabe
Herzlich willkommen! In dieser Woche werden wir uns mit den wichtigsten Kennzahlen für das Webmarketing befassen - Kennzahlen, die jede Art von Unternehmen verstehen muss, um zu überleben. Wir werden uns mit dem "vertikalen" Markt der Finanzdienstleistungen befassen, wo digitale Unternehmen den traditionellen, stationären Unternehmen den Markt wegzunehmen drohen.am Ende dieser Woche werden Sie in der Lage sein Kritische Geschäftskennzahlen für alle Unternehmen zu identifizieren, die webbasiertes Marketing betreiben, und kritische Geschäftskennzahlen für Finanzdienstleistungsunternehmen zu identifizieren. Hier finden Sie weitere Links zu Websites, die einige der in den Videovorlesungen dieser Woche behandelten Themen vertiefen.
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7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
In dieser Woche erhalten Sie die letzte Kursaufgabe, ein Peer Assessment, bei dem Sie anhand eines Fallbeispiels interessante Geschäftskennzahlen ermitteln, diese beschreiben und eine Änderung des Geschäftsprozesses vorschlagen, die durch die gewählte Kennzahl unterstützt werden könnte.
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1 Lektüre1 peer review
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Duke University
Rice University
Johns Hopkins University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 10. Juli 2020
"Business Metrics for Data Driven Companies" is a perfect course to start off with. The basic concepts are very well explained with great examples. I thoroughly enjoyed this course. Thank You!
Geprüft am 19. Apr. 2020
It's a great course because even it's based on theory not practical(Which cover in next courses in specialization) but still, at final assignment submission, you feel great that you tackle a problem.
Geprüft am 29. Dez. 2021
I recommend this course to any one who is interested in Data science and it's applications in Business The course is well-Organized, Easy to understand and the professor has Excellent Teaching Skills
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Häufig gestellte Fragen
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