Wichtig: Der Schwerpunkt dieses Kurses liegt auf Mathematik - insbesondere auf Konzepten und Methoden der Datenanalyse - und nicht auf Excel um seiner selbst willen. Wir verwenden Excel, um unsere Berechnungen durchzuführen, und alle mathematischen Formeln werden als Excel-Kalkulationstabellen angegeben, aber wir versuchen nicht, Excel-Makros, Visual Basic, Pivot-Tabellen oder andere mittlere bis fortgeschrittene Excel-Funktionen zu behandeln. Dieser Kurs wird Sie darauf vorbereiten, realistische Vorhersagemodelle auf der Grundlage von Daten zu entwerfen und zu implementieren. Im Abschlussprojekt (Modul 6) schlüpfen Sie in die Rolle eines Unternehmensdatenanalysten für eine Bank und entwickeln zwei verschiedene Vorhersagemodelle, um zu bestimmen, welche Antragsteller für Kreditkarten angenommen und welche abgelehnt werden sollten. Ihr erstes Modell wird sich auf die Minimierung des Ausfallrisikos konzentrieren, Ihr zweites auf die Maximierung des Bankgewinns. Die beiden Modelle sollen Ihnen auf praktische Art und Weise zeigen, dass die von Ihnen gewählte Geschäftsmetrik die Wahl eines optimalen Modells bestimmt. Der zweite wichtige Gedanke, den dieser Kurs vermitteln soll, ist, dass die Ergebnisse Ihrer Datenanalyse nicht darauf abzielen können und sollten, alle Unsicherheiten zu beseitigen. Ihre Aufgabe als Datenanalyst ist es, die Unsicherheit für die Entscheidungsträger um ein finanziell wertvolles Maß zu verringern und gleichzeitig zu quantifizieren, wie viel Unsicherheit verbleibt. Sie werden lernen, die wichtigsten Unsicherheitsmaße, die in der Wirtschaft verwendet werden, zu berechnen und auf reale Beispiele anzuwenden, darunter Klassifikationsfehlerraten, Informationsentropie und Konfidenzintervalle für lineare Regressionen. Alle Daten, die Sie benötigen, werden im Kurs zur Verfügung gestellt, alle Aufgaben sind so konzipiert, dass sie in MS Excel bearbeitet werden können, und Sie werden genügend Excel lernen, um alle Aufgaben zu lösen. Der Kurs bietet Ihnen genügend Übung im Umgang mit Excel, um die am häufigsten verwendeten Funktionen zu beherrschen, und Sie sind in der Lage, alle anderen Excel-Funktionen zu erlernen, die Sie in Zukunft benötigen werden (Modul 1). Visual Basic oder Pivot-Tabellen werden in diesem Kurs nicht behandelt und sind für die Bearbeitung der Aufgaben auch nicht erforderlich. Alle fortgeschrittenen Konzepte werden in individuellen Excel-Tabellenvorlagen demonstriert, die Sie zur Beantwortung relevanter Fragen verwenden können. Sie werden über ein umfangreiches Vokabular und praktische Kenntnisse in der Anwendung von Methoden zur Analyse von Geschäftsdaten verfügen, die auf der binären Klassifizierung (Modul 2), der Informationstheorie und Entropiemaßen (Modul 3) und der linearen Regression (Modul 4 und 5) basieren, wobei Sie keine komplexeren Softwaretools als Excel verwenden.

Eine der Fähigkeiten, die großartige Datenanalysten auszeichnet, ist die Fähigkeit, die praktischen Implikationen quantitativer Analysen an jedes beliebige Publikum zu vermitteln. Selbst die ausgefeiltesten statistischen Analysen sind für ein Unternehmen nicht von Nutzen, wenn sie nicht zu umsetzbaren Ratschlägen führen oder wenn die Antworten auf diese geschäftlichen Fragen nicht auf eine Weise vermittelt werden, die auch Nichttechniker verstehen können.

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie ein Meister darin werden, geschäftsrelevante Implikationen von Datenanalysen zu vermitteln. Am Ende des Kurses werden Sie wissen, wie Sie Ihre Datenanalyseprojekte strukturieren können, um sicherzustellen, dass die Früchte Ihrer harten Arbeit für Ihre Stakeholder Ergebnisse liefern. Sie werden auch wissen, wie Sie Ihre Analysen rationalisieren und deren Auswirkungen mithilfe von Visualisierungen in Tableau, dem beliebtesten Visualisierungsprogramm in der Geschäftswelt, effizient hervorheben können. Mithilfe anderer Tableau-Funktionen werden Sie in der Lage sein, effektive Visualisierungen zu erstellen, die die angeborenen Wahrnehmungs- und kognitiven Tendenzen des menschlichen Gehirns ausnutzen, um Schlussfolgerungen direkt und klar zu vermitteln. Schließlich werden Sie darin geübt, geschäftliche "Datengeschichten" zu entwerfen und überzeugend zu präsentieren, die diese Visualisierungen nutzen, wobei Sie auf bewährte Methoden und Designprinzipien zurückgreifen.

Dieser Kurs ist eine Einführung in die Verwendung relationaler Datenbanken in der Unternehmensanalyse. Sie lernen, wie relationale Datenbanken funktionieren und wie man Entity-Relationship-Diagramme verwendet, um die Struktur der darin enthaltenen Daten darzustellen. Dieses Wissen wird Ihnen helfen zu verstehen, wie Daten in geschäftlichen Zusammenhängen erfasst werden müssen, und Ihnen helfen, Funktionen zu identifizieren, die Sie bei der Implementierung neuer Datenerfassungsmaßnahmen in Betracht ziehen sollten. Sie werden auch lernen, wie Sie die nützlichsten Abfrage- und Tabellenaggregationsanweisungen für Geschäftsanalysten ausführen und deren Verwendung mit echten Datenbanken üben können. Sie werden nicht mehr 48 Stunden darauf warten müssen, dass Ihnen jemand im Unternehmen Daten zur Verfügung stellt - Sie werden in der Lage sein, die Daten selbst zu beschaffen! Am Ende dieses Kurses werden Sie ein klares Verständnis davon haben, wie relationale Datenbanken funktionieren, und Sie werden ein Portfolio von Abfragen haben, das Sie potenziellen Arbeitgebern zeigen können. Unternehmen sammeln immer mehr Informationen in der Hoffnung, dass die Daten neue Erkenntnisse darüber liefern, wie sie ihr Geschäft verbessern können. Analysten, die wissen, wie man auf diese Daten zugreift - und damit sind Sie gemeint! - werden in dieser datenversessenen Geschäftswelt einen starken Wettbewerbsvorteil haben.

In diesem abschließenden Kurs werden Sie ein Capstone-Projekt abschließen, in dem Sie mithilfe von Datenanalysen eine Methode zur Gewinnsteigerung für Ihr Unternehmen, Watershed Property Management, Inc. Watershed ist für die Verwaltung von Tausenden von Mietobjekten in den Vereinigten Staaten verantwortlich. Ihre Aufgabe ist es, das Managementteam von Watershed davon zu überzeugen, eine neue Strategie für die Verwaltung der Immobilien zu verfolgen, die die Gewinne steigern wird. Um dies zu erreichen, werden Sie: (1) Informationen über wichtige, für Ihre Analyse relevante Variablen einholen; (2) Ihre neuen MySQL-Datenbankkenntnisse nutzen, um relevante Daten aus einer Immobiliendatenbank zu extrahieren; (3) eine Datenanalyse in Excel durchführen, um die besten Möglichkeiten für Watershed zu ermitteln, den Umsatz zu steigern und den Gewinn zu maximieren und gleichzeitig neue Risiken zu bewältigen; (4) ein Tableau-Dashboard erstellen, um den Führungskräften von Watershed die Ergebnisse einer Sensitivitätsanalyse zu zeigen; und (5) auf der Grundlage Ihrer Datenanalyse eine bedeutende und innovative Änderung der Geschäftsprozesse von Watershed formulieren, die Sie den Führungskräften des Unternehmens empfehlen werden.

Airbnb, der offizielle Sponsor unseres Capstones, lieferte Beiträge zum Projektdesign. Die 10 besten Absolventen des Capstone-Kurses haben jedes Jahr die Möglichkeit, ihre Arbeit direkt vor leitenden Datenwissenschaftlern bei Airbnb zu präsentieren, um Feedback zu erhalten und zu diskutieren. "Hinweis: Nur Teilnehmer, die die vier vorangegangenen Kurse in der Spezialisierung bestanden haben, sind berechtigt, den Capstone-Kurs zu belegen."