Es gibt nur wenige Fähigkeiten, die den Fokus auf Agilität legen, wie ein starkes Analyseprogramm. Ein solches Programm bestimmt, worauf sich ein Team von einer agilen Iteration (Sprint) zur nächsten konzentrieren sollte. Erfolgreiche Analysen sind selten schwer zu verstehen und verblüffen oft durch ihre Klarheit. In diesem Kurs, der an der Darden School of Business an der University of Virginia entwickelt wurde, lernen Sie, wie Sie eine starke Analyse-Infrastruktur für Ihr Team aufbauen und sie in den Kern Ihrer Wertschöpfung integrieren.
Produktanalyse und KI
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozent: Alex Cowan
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Was Sie lernen werden
Wie Sie die Arbeit Ihres Teams ganz natürlich und gewohnheitsmäßig mit verwertbaren Analysen verbinden, die Ihnen helfen, den Nutzwert zu steigern.
Wie Sie Ihre Hypothesen über Kunden-Personas und Probleme mit Analysen verbinden.
Wie Sie Angebote testen (a la Lean Startup), damit Sie keine Funktionen entwickeln, die niemand will.
Wie Sie umsetzbare Beobachtungen in alles, was Sie entwickeln, einbauen (a la Lean UX).
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Softwareentwicklung
- Kategorie: Produktmanagement
- Kategorie: Agile Software-Entwicklung
Wichtige Details
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14 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.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Ohne eine verwertbare Vorstellung davon, wer Ihr Kunde ist und welche Probleme/Beschäftigungen/Gewohnheiten er hat, arbeiten Sie auf einem wackeligen Fundament. Diese Woche werden wir uns ansehen, wie Sie Ihre qualitativen Analysen zu Kundenhypothesen mit testbaren Analysen verbinden können.
Das ist alles enthalten
12 Videos1 Lektüre2 Aufgaben3 Diskussionsthemen
Warum etwas entwickeln, das niemand will? Das scheint eine offensichtliche Frage zu sein, und doch wird ein Großteil (wahrscheinlich >50%) der Software am Ende nur wenig oder gar nicht genutzt. In dieser Woche sehen wir uns an, wie Sie schnelle, aber endgültige Experimente durchführen können, um die Nachfrage zu testen.
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14 Videos4 Aufgaben1 Diskussionsthema
Starke Benutzerfreundlichkeit entsteht meist durch kontinuierliche Sorgfalt im Gegensatz zu großen Umgestaltungen. Teams, die die harte Arbeit des ständigen Testens der Benutzerfreundlichkeit leisten, werden mit einem beständigen Strom von Kundenerfolgen und einer Kultur des Experimentierens belohnt, die die Arbeit angenehmer und lohnender macht.
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15 Videos4 Aufgaben1 peer review2 Diskussionsthemen
Die Verfügbarkeit von Big Data und der Aufstieg des maschinellen Lernens können die Art und Weise, wie Sie an die Analytik herangehen, auf den Kopf stellen. In dieser Woche erfahren wir, wie Data Science die Analytik verändert und wie Sie eine gezielte, produktive Schnittstelle zu Data Science schaffen können.
Das ist alles enthalten
15 Videos4 Aufgaben2 Diskussionsthemen
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Design und Produkt interessieren
Campus BBVA
University of Virginia
Kennesaw State University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 2. Dez. 2020
Excelent ! linking agile to data science in an easy very understandable way from which we can dig further in a solid foundation.
Geprüft am 8. Jan. 2021
Very interesting and useful course, explanation is clear. Enough detail in the Data Science topics that will for sure be very useful
Geprüft am 7. Juli 2020
Great perspectives on mapping analytics to product innovation pipeline. Learnt a lot and enjoyed it.
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Häufig gestellte Fragen
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