Kritik içgörüleri ortaya çıkarın. Verimli ve kârlı, veriye dayalı iş kararları almaya başlayın.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
Bu ders istatistiksel bilgi ve teknikleri iş bağlamlarında uygulamakla ilgilenen öğrencilere, iş analistlerine ve veri bilimcilerine yöneliktir. Örneğin, iş hayatında rol almak isteyen deneyimli istatistikçiler, analistler ve mühendisler için uygun olabilir.
İstatistik konusunda zaten bir geçmişiniz varsa, R’yi veya başka bir programlama dilini nasıl kullanacağınızı biliyorsanız ve veritabanlarına ve regresyon, sınıflandırma ve kümeleme gibi veri analizi tekniklerine aşina iseniz, bu kursu heyecan verici ve faydalı bulacaksınız.
Ancak kurs, becerilerinizi güçlendirecek, verilerle daha özgürce oynamanıza ve R’deki yeni istatistiksel işlevleri ve içeriği keşfetmenize olanak sağlayacak çeşitli alıştırmalar ve R Studio eğitimleri içerir.
Bu kurs aracılığıyla, stratejik iş analitiği sorunlarına ilişkin ilk genel bakışı elde edeceksiniz. Pazarlamadan tedarik zinciri yönetimine, kredi derecelendirmesinden insan kaynakları analitiğine ve daha fazlasına kadar çok çeşitli iş analitiği uygulamalarını tartışacağız. Her seferinde işinizle nasıl alakalı olabileceğinizi açıklayarak farklı veri analizi tekniklerine odaklanacağız.
İlgi çekici, uygulanabilir ve etkili içgörüleri nasıl oluşturabileceğinize özellikle dikkat edeceğiz. Sizi farklı problemlere yönelik tasarlanabilecek farklı veri analiz araçlarını tanıtacağız.
Bu şekilde verilerden değer elde etmek için gereken dört beceri kümesini geliştirmenize yardımcı olacağız: analitik, teknoloji, iş ve iletişim.
Bu kursun sonunda, bir iş sorununa analitiği kullanarak yaklaşabileceksiniz:
Bu kursun tasarımına katkılarından dolayı Pauline Glickman, Alban Gover ve Elias Abu Khalil-Lannoin’e (ESSEC Business School öğrencileri) teşekkür ediyoruz.
Bu ders istatistiksel bilgi ve teknikleri iş bağlamlarında uygulamakla ilgilenen öğrencilere, iş analistlerine ve veri bilimcilerine yöneliktir. Örneğin, özellikle pazarlama alanında iş rollerine geçmek isteyen deneyimli istatistikçiler, analistler ve mühendisler için uygun olabilir.
İstatistik konusunda zaten bir geçmişiniz varsa, R’yi veya başka bir programlama dilini nasıl kullanacağınızı biliyorsanız ve veritabanlarına ve regresyon, sınıflandırma ve kümeleme gibi veri analizi tekniklerine aşina iseniz, bu kursu heyecan verici ve faydalı bulacaksınız.
Ancak kurs, becerilerinizi güçlendirecek, verilerle daha özgürce oynamanıza ve R’deki yeni istatistiksel işlevleri ve içeriği keşfetmenize olanak sağlayacak çeşitli alıştırmalar ve R Studio eğitimleri içerir.
İş analitiği, büyük veri ve veri bilimi bugün çok alakalı konulardır ve bunun iyi bir nedeni vardır. Pek çok şirket büyük bir veri deposuna sahiptir, ancak genellikle bu verileri analiz edip etkili bir şekilde kullanacak beceri ve personelden yoksundur. Becerileri geliştiren ve bu verileri analiz edip kullanacak doğru kişileri istihdam eden şirketler, açık bir rekabet avantajına sahip olacak.
Bu özellikle bir alanda doğrudur: pazarlama. Günümüzde şirketlerin topladığı verilerin yaklaşık %90’ı müşteri eylemleri ve pazarlama faaliyetleriyle ilgilidir. Pazarlama analitiği alanı çok geniştir ve metin tahmini, sosyal ağ analizi, duygu analizi, gerçek zamanlı teklifler, çevrimiçi kampanyaların optimizasyonu ve daha fazlası gibi etkileyici konuları içerebilir.
Ancak pazarlamanın merkezinde çoğu zaman cevapsız kalan bazı temel sorular vardır:
Bu kurs tam olarak bunu kapsayacaktır: müşteri segmentasyonu müşterilerinizi anlamakla ilgilidir, sıralama modelleri doğru olanları hedeflemeye yardımcı olur ve müşteri yaşam boyu değeri, onların gelecekteki değerlerini tahmin etmeye odaklanır. Bunlar pazarlama analitiğinin temelleridir ve bu kursta bunu yapmayı öğreneceksiniz.
Bu ders, özellikle final projesine hazırlık amacıyla stratejik iş analitiği uzmanlığına kayıtlı öğrencilere yöneliktir. İlk iki derste belirli uygulamalara yönelik özel tekniklere odaklanın. Bunun yerine, mevcut kursta farklı endüstri ve sektörlerdeki farklı uygulamalara zihninizi açmak için farklı örnekler sunuyoruz.
Amaç size bu alanda olup bitenler hakkında geniş bir genel bakış sunmaktır. Uzmanlığın önceki iki dersinde sunulan araçların gerçek projelerde nasıl kullanıldığını görün.
Düşünme sürecinizi ateşlemek istiyoruz. Bu nedenle, kursu izleyerek ve ardından videolar sırasında sunulan kavramları, endüstrileri veya zorlukları bağımsız olarak keşfederek Accenture vakalarından en iyi şekilde yararlanın.
Vakalar, Accenture’dan sektör, işlev ve ülke açısından farklı geçmişlere sahip kıdemli profesyoneller tarafından sunulacak. Sizi uzmanlığın nihai projesine hazırlamak için ortaya çıkan sorunun “değer durumuna” özel dikkat gösterilmelidir.
Accenture, strateji, danışmanlık, dijital, teknoloji ve operasyon alanlarında geniş bir yelpazede hizmet ve çözümler sunan lider bir uluslararası profesyonel hizmet şirketidir. Accenture Integrated, müşterilerin performansını artırmasına ve paydaşları için sürdürülebilir değer yaratmasına yardımcı olmak üzere iş ve teknoloji arasındaki bağlantı noktasında faaliyet gösteren, dünyanın en büyük hizmet dağıtım ağı tarafından desteklenen, 40’tan fazla sektörde ve tüm iş fonksiyonlarında benzersiz deneyim ve benzersiz beceriler sunar. 120’den fazla ülkede müşterilerine hizmet veren 358.000’den fazla kişiyle Accenture, dünyanın çalışma ve yaşam şeklini iyileştirmek için yenilikler yapıyor. Bizi www.accenture.com adresinden ziyaret edin.
Final projesi kişisel bir ödevdir. Katılımcılar araştırmak istedikleri konuyu belirler ve çözmek istedikleri problemi tanımlarlar. Bunların “oyun alanı” çeşitli sektörel verileri (tarım ve beslenme, kültür, ekonomi ve istihdam, eğitim ve araştırma, istihbarat ve Avrupa, konut, sürdürülebilir kalkınma ve enerjiler, sağlık ve toplum, toplum, bölgeler ve ulaşım gibi) içermelidir.
Katılımcıların çeşitli alanları birleştirmeleri ve mevcut bilgileri açık veritabanlarıyla (doğru şekilde kaldırılmış) kullanmaları teşvik edilir.
Ön hazırlık aşaması ve problemin tanımlanması. Hedefler neyin, neden ve nasıl olduğunu tanımlamaktır. Hangi sorunu çözmek istiyoruz? Neden kamu otoritelerine, şirketlere ve vatandaşlara değer garantisi veriyor? Gönderilen verileri nasıl araştırmak istiyoruz?
Katılımcı, ara ürünleri ve düzeltmeleri analiz çerçevesine sunmalıdır. Amaçlar, ilk sonuçların niteliğini ve önemini doğrulamaktır.
Katılımcı nihai ürünleri ve değer durumunu sunmalıdır. Amaç nedeni doğrulamaktır. Neden kamu otoriteleri, şirketler ve vatandaşlar için değer yaratıyor?
Katılımcılar sonuçlarını düzenli olarak akranlarına sunacaklar. Katılımcılara, başkalarının çıktılarının kalitesini değerlendirmek için bir değerlendirme çerçevesi sağlanacaktır.
