Für wen ist dieser Kurs gedacht?
Dieser Kurs richtet sich an Studenten, Wirtschaftsanalytiker und Datenwissenschaftler, die statistische Kenntnisse und Techniken in geschäftlichen Zusammenhängen anwenden möchten. Er eignet sich zum Beispiel für erfahrene Statistiker, Analysten und Ingenieure, die in die Wirtschaft einsteigen möchten. Sie werden diesen Kurs spannend und lohnend finden, wenn Sie bereits über einen Hintergrund in Statistik verfügen, R oder eine andere Programmiersprache verwenden können und mit Datenbanken und Datenanalysetechniken wie Regression, Klassifizierung und Clustering vertraut sind. Er enthält jedoch eine Reihe von Erwägungsgründen und R Studio-Tutorials, die Ihre Kompetenzen festigen, Sie in die Lage versetzen, freier mit Daten zu spielen und neue Features und statistische Funktionen in R zu erkunden. Mit diesem Kurs erhalten Sie einen ersten Überblick über die Themen der strategischen Unternehmensanalyse. Wir werden eine Vielzahl von Anwendungen von Business Analytics besprechen. Vom Marketing über die Lieferkette bis hin zur Kreditwürdigkeitsprüfung und HR-Analytik, usw. Wir werden viele verschiedene Datenanalysetechniken abdecken und jedes Mal erklären, wie sie für Ihr Unternehmen relevant sind. Wir werden besonders darauf achten, wie Sie überzeugende, umsetzbare und effiziente Erkenntnisse gewinnen können. Außerdem stellen wir Ihnen verschiedene Datenanalyse-Tools vor, die Sie auf unterschiedliche Arten von Problemen anwenden können. Auf diese Weise helfen wir Ihnen, vier verschiedene Fähigkeiten zu entwickeln, die Sie benötigen, um aus Daten Nutzen zu ziehen: Analytik, IT, Wirtschaft und Kommunikation. Am Ende dieses MOOCs sollten Sie in der Lage sein, ein Geschäftsproblem mit Hilfe von Analytik anzugehen, indem Sie (1) das vorliegende Problem quantitativ qualifizieren, (2) relevante Datenanalysen durchführen und (3) Ihre Schlussfolgerungen und Empfehlungen geschäftsorientiert, umsetzbar und effizient präsentieren. Voraussetzungen : 1/ Sie sollten in der Lage sein, R zu benutzen oder zu programmieren. 2/ Sie sollten die Grundlagen von Datenbanken und Datenanalysen (Regression, Klassifizierung, Clustering) kennen. Wir danken Pauline Glikman, Albane Gaubert und Elias Abou Khalil-Lanvin (Studenten der ESSEC BUSINESS SCHOOL) für ihren Beitrag zu diesem Kurs.