Few capabilities focus agile like a strong analytics program. Such a program determines where a team should focus from one agile iteration (sprint) to the next. Successful analytics are rarely hard to understand and are often startling in their clarity. In this course, developed at the Darden School of Business at the University of Virginia, you'll learn how to build a strong analytics infrastructure for your team, integrating it with the core of your drive to value.
Product Analytics and AI
Product Analytics and AI
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeur : Alex Cowan
31 655 déjà inscrits
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4.7
(463 avis)
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
Planning flexible
Env. 15 heures
Apprenez à votre propre rythme
93%
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Ce que vous apprendrez
How to naturally, habitually tie your team’s work to actionable analytics that help you drive to user value.
How to pair your hypotheses on customer personas and problem with analytics.
How to test propositions (a la Lean Startup) so you don’t build features no one wants.
How to instrument actionable observation into everything you build (a la Lean UX).
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Software Development
- Catégorie : Product Management
- Catégorie : Agile Software Development
Détails à connaître
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Évaluations
14 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Without an actionable view of who your customer is and what problems/jobs/habits they have, you’re operating on a shaky foundation. This week, we’ll look at how to pair your qualitative analytics on customer hypotheses with testable analytics.
Inclus
12 vidéos1 lecture2 devoirs3 sujets de discussion
Why build something no one wants? It seems like an obvious question, yet a lot (probably >50%) of software ends up lightly used or not used at all. This week, we’ll look at how to run fast but definitive experiments to test demand.
Inclus
14 vidéos4 devoirs1 sujet de discussion
Strong usability most often comes from ongoing diligence as opposed to big redesigns. Teams that do the hard work of consistently testing usability are rewarded with a consistent stream of customer wins and a culture of experimentation that makes work more enjoyable and rewarding.
Inclus
15 vidéos4 devoirs1 évaluation par les pairs2 sujets de discussion
The availability of big data and the ascendance of machine learning can supercharge the way you approach analytics. This week, we're going to learn how data science is changing analytics and how you can create a focused, productive interfaces to a data science capability.
Inclus
15 vidéos4 devoirs2 sujets de discussion
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.8 (120 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Design and Product
University of Michigan
University of Illinois Urbana-Champaign
University of Minnesota
Scrimba
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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