Spécialisation Dark Data Migration and Architecture

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Ce spécialisation n'est pas disponible en Français (France)

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Spécialisation Dark Data Migration and Architecture

Harnessing Dark Data for Business Intelligence. Learn strategies for leveraging under-utilized data, filling in data voids, and deriving organizational value from Dark Data.

Instructeur : Curtis Thompson

Inclus avec Coursera Plus

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Série de 3 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 mois

à 10 heures par semaine

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Ce que vous apprendrez

Learners will gain foundational knowledge of Dark Data and develop skills to support them in basic problem-solving for Dark Data.
Learners will gain working knowledge on the ULEADD approach to extracting value from data.
Learners will gain next level thinking about value creation with Dark Data from a principled approach and demonstrate value creation skills.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : The process of working with data using ULEADD
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Data Lakes
Catégorie : Dark Data Foundations
Catégorie : ULEADD
Catégorie : Data Governance
Catégorie : Value Proposition
Catégorie : Foundational knowledge needed to work with dark data
Catégorie : Using Data to Support Decision-Making
Catégorie : Creating value and working a problem with dark data concepts

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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Spécialisation - 3 séries de cours

Dark data is data in any form that could provide value to an organization or individual but is not doing so either by design or unintentionally. This Specialization will provide you with the foundational knowledge on how to work with Dark Data and will focus on strategies for deriving value from dark data.

Projet d'apprentissage appliqué

In this course, you will complete projects that allow you to practice the skills you’ve learned in this specialization. You will work with data files to determine the best way to create value and answer questions that you’d likely ask in your organization.

Dark Data Basics - Understanding the Unknown

COURS 111 heures

Ce que vous apprendrez

Learners will gain foundational knowledge of Dark Data and develop skills to support them in basic problem-solving for Dark Data.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Foundational knowledge needed to work with dark data

Extracting Value from Dark Data: ULEADD

COURS 26 heures

Ce que vous apprendrez

Learners will gain working knowledge on the ULEADD approach to extracting value from data.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : The process of working with data using ULEADD

Value Creation with Dark Data

COURS 311 heures

Ce que vous apprendrez

Learners will gain next level thinking about value creation with Dark Data from a principled approach and demonstrate value creation skills.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Creating value and working a problem with dark data concepts

Instructeur

Curtis Thompson

Arizona State University

3 Cours307 apprenants

Offert par

Arizona State University

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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.’

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Foire Aux Questions

There are 10 modules, spread across 3 courses. Each module is based on one chapter of the textbook. The specialization can be completed in approximately 4 months.

It is not necessary to take the courses in a specific order, but we recommend taking the courses in the order presented, as each subsequent course will build on material from previous courses.

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