Macquarie University
Business Intelligence und Datenanalyse: Erkenntnisse generieren
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Business Intelligence und Datenanalyse: Erkenntnisse generieren

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Analysieren: Numerische und digitale Alphabetisierung

Unterrichtet auf Englisch

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Connor Stead

Dozent: Connor Stead

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Analysieren: Numerische und digitale Alphabetisierung
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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In diesem Kurs gibt es 6 Module

Organisationen und Regierungen auf der ganzen Welt wollen Daten nutzen, um Verhaltensweisen vorherzusagen und wertvolle Erkenntnisse aus der realen Welt zu gewinnen. Milliarden von Geräten und Unterhaltungen in den sozialen Medien treiben die Geschwindigkeit, mit der die Menschheit Daten produziert, in die Höhe. Daher brauchen wir mehr Fähigkeiten, um Daten zu verstehen und unsere Systeme, Richtlinien und Verwaltungsmodelle effizienter zu gestalten. In dieser Woche beleuchten wir das Potenzial, mit Hilfe von Daten Erkenntnisse zu gewinnen, die es Einzelpersonen, Unternehmen und Regierungen ermöglichen, effektive Entscheidungen zu treffen.

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6 Videos5 Lektüren2 Quizzes1 App-Element

In Woche 2 konzentrieren wir uns auf die Grundlagen der Statistik. Sie ist eine der wichtigsten Komponenten der Datenanalyse und es ist entscheidend, alle damit verbundenen Konzepte zu verstehen, um in der Datenbranche erfolgreich zu sein. Die Statistik stellt uns eine Reihe von Tools zur Verfügung, mit denen wir quantitative und qualitative Daten in Informationen umwandeln können, die wir zur Gewinnung von Erkenntnissen nutzen können.

Das ist alles enthalten

5 Videos2 Lektüren2 Quizzes

Unternehmen müssen ständig danach streben, "bessere" Produkte und Dienstleistungen anzubieten als ihre Konkurrenten. Eine der ältesten und bewährtesten Techniken, mit der wir Qualität auf methodische Weise visualisieren und darüber nachdenken können, sind Normalverteilungen oder Glockenkurven. In Woche 3 lernen wir also zunächst etwas über Histogramme und die Normalkurve und werfen dann einen Blick auf die empirische Regel, die uns eine schnelle grobe Schätzung über die Streuung der gegebenen Daten liefert. Schließlich lernen wir die Maße kennen, die die Beziehungen zwischen zwei Datenvariablen quantifizieren. Korrelation und Kovarianz sind zwei wichtige Maße, die die Beziehung zwischen Variablen quantifizieren, und wir werden beide untersuchen.

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4 Videos3 Lektüren2 Quizzes

Die Visualisierung ist eine Schlüsseltechnik, die in Daten verborgene Antworten liefern kann. In dieser Woche werden Sie verschiedene Datenvisualisierungen kennenlernen und erfahren, wie Sie diese für die Analyse nutzen können. Diese Techniken werden Sie in die Lage versetzen, aus Ihren Daten fesselnde Geschichten und Dashboards zu erstellen, die auch Nicht-Analysten leicht verstehen können. Als Person, die in der Datenbranche arbeitet, müssen Sie nicht nur mit Daten umgehen und datengetriebene Probleme lösen, sondern auch Unternehmensleiter und Regierungsbeamte von den richtigen Entscheidungen überzeugen. Diese Führungskräfte/Beamten kennen sich möglicherweise nicht so gut mit Datenwissenschaft aus, so dass der Stelleninhaber in der Lage sein muss, die Geschichte der Daten so zu präsentieren und zu visualisieren, dass sie verstanden wird. Und dieses Modul wird Ihnen dabei helfen, das zu erreichen.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren2 Quizzes

Diese Woche lernen wir, wie Sie Balken- und Aufzählungsdiagramme sowie Dashboards erstellen. Datenvisualisierung hilft dabei, Geschichten zu erzählen, indem sie Daten in eine leichter verständliche Form bringt. Eine gute Visualisierung erzählt eine Geschichte, indem sie das Rauschen aus den Daten entfernt und die nützlichen Informationen hervorhebt.

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5 Videos2 Lektüren2 Quizzes

Diese Woche sehen wir uns an, wie wir mit Hilfe der prädiktiven Modellierung verwertbare Erkenntnisse gewinnen können, die, wenn sie umgesetzt werden, dem Unternehmen ein vorhersehbares zukünftiges Ergebnis liefern. Die prädiktive Modellierung ist eine Gruppe von Methoden und Algorithmen, die Sie einsetzen können, um ein Ergebnis vorherzusagen. Unter Verwendung grundlegender Techniken der prädiktiven Modellierung werden wir auch die Vorhersage der Verbrauchernachfrage untersuchen.

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4 Videos2 Lektüren2 Quizzes

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.3 (142 Bewertungen)
Connor Stead
Macquarie University
1 Kurs20.084 Lernende

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Geprüft am 3. Feb. 2020

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Geprüft am 2. Mai 2022

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Geprüft am 5. Apr. 2022

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