EIT Digital
Datenwissenschaft für geschäftliche Innovation
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Datenwissenschaft für geschäftliche Innovation

Marco Brambilla
Emanuele Della Valle

Dozenten: Marco Brambilla

14.165 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.3

(261 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 7 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
89%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Was Sie lernen werden

  • Was ist Datenwissenschaft?

  • Wie Data Science, maschinelles Lernen und datengesteuerte Innovation den Geschäftsergebnissen zugute kommen können

  • Grundlegende Konzepte und Intuitionen über Techniken des maschinellen Lernens

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Entscheidungsfindung
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Unternehmensanalytik

Wichtige Details

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11 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Dieses Modul führt in den Kurs ein und bietet einen grundlegenden Überblick über die Themen. Es stellt die wichtigsten Konzepte im Zusammenhang mit Data Science und Big Data vor und gibt einen Ausblick darauf, wie diese in der Praxis zur Steigerung des Geschäftswerts eingesetzt werden können.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

In diesem Modul lernen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft kennen. Sie werden verstehen, wie diese Techniken den Geschäftswert von Unternehmen steigern können, und zwar anhand einer sehr bekannten Erfolgsgeschichte, nämlich Netflix, das als ein vollständig datengesteuertes Unternehmen angesehen werden kann. Sie werden auch verstehen, wie sich das maschinelle Lernen von der Programmierung unterscheidet.

Das ist alles enthalten

3 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

In diesem Modul lernen Sie die Konzepte und Intuitionen zu den grundlegenden Ansätzen der Datenanalyse kennen, darunter lineare Regression, Naive Bayes, Entscheidungsbäume, Clustering und logistische Regression. Alle Methoden werden ausgehend von typischen Geschäftsanwendungen vorgestellt und auf intuitive Weise durch eine geführte Erklärung der Funktionsweise des Ansatzes anhand einfacher Beispiele behandelt.

Das ist alles enthalten

5 Videos5 Lektüren5 Aufgaben

Dieses Modul fasst die bisher gelernten Konzepte zusammen und stellt eine Reihe von Herausforderungen und Risiken vor, die datenbewusste Manager bei der Entscheidung für eine datengesteuerte Strategie berücksichtigen müssen.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.4 (83 Bewertungen)
Marco Brambilla
EIT Digital
7 Kurse19.665 Lernende

von

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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Bewertungen von Lernenden

4.3

261 Bewertungen

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TR
5

Geprüft am 22. März 2021

FA
4

Geprüft am 2. Mai 2020

JD
4

Geprüft am 9. Feb. 2022

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Häufig gestellte Fragen