Çevrimiçi Kurs – Google ve Colorado Boulder Üniversitesi’nden Veriye Dayalı Yönetici Sertifikalı Profesyonel Staj

Verilerle operasyonel performansınızı artırın. Veri analizinin yardımıyla yeni içgörüler keşfetmek, süreçleri optimize etmek ve bilinçli kararlar almak.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

başlangıç

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • iletişim becerileri
  • problem çözme
  • ekip çalışması
  • zaman yönetimi
  • eleştirel düşünme
  • teknolojik beceriler
  • karar verme
  • bağımsız öğrenme
  • Saha çalışması
  • Esneklik ve değişikliklere uyum

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • Veri analisti
  • Veri odaklı proje yöneticisi
  • veri bilimcisi
  • sistem analisti
  • İş zekası uzmanı
  • risk analisti
  • bilgi yöneticisi
  • Algoritma geliştiricisi
  • Veri danışmanı
  • Piyasa analisti

Uzmanlıklar – üç dersten oluşan bir kurs serisi

veriye dayalı yönetici uzmanlığında

  • Sahip olduğunuz (veya oluşturmak istediğiniz) veri türünü nasıl anlayacağınızı öğreneceksiniz.
  • Hedef kitlenizle iletişim kurmak için verileri sayılar ve grafikler kullanarak açıklayın.
  • Verilerinizin temel yapısını anlamak için olasılık ve dağılımları kullanma alıştırmaları yapın.
  • İstenilen sonucun olasılığını artıracak şekilde kararlar almayı ve sorunları çözmeyi öğreneceksiniz.
  • Verileri kullanarak en iyi ve en kötü durum senaryolarını nasıl belirleyeceğinizi keşfedin.
  • İşletme ve mühendislik sorularını yanıtlamak için veri analizi becerileri kazanacaksınız.

Akademik krediler

  • Bu stajda, CU Boulder’ın Veri Bilimi Yüksek Lisansı (MS-DS) derecesinin bir parçası olarak akademik krediler kazanabilirsiniz.
  • Coursera platformunda sunulmaktadır.
  • MS-DS, CU Boulder’da Uygulamalı Matematik, Bilgisayar Bilimi, Bilişim Bilimi ve daha birçok bölümden öğretim üyelerini bir araya getiren disiplinlerarası bir derecedir.
  • Performansa dayalı kabul ile ve başvuru süreci olmadan.
  • MS-DS, bilgisayar bilimi, bilgi bilimi, matematik ve istatistik alanlarında geniş bir eğitim ve lisans derecesine sahip ve mesleki deneyime sahip kişiler için idealdir.

Daha fazla bilgi

Pratik bir öğrenme projesi

  • Profesyonel bir ortamda karşılaşacağınız zorlukları ve senaryoları simüle eden gerçek hayattaki pratik problemlerden geçme fırsatına sahip olacaksınız.
  • Bu problemler sadece öğrendiklerinizi pekiştirmeye yardımcı olmakla kalmayacak, aynı zamanda size yeni becerilerinizi ve bilgilerinizi pratik bir bağlamda uygulama fırsatı da verecektir.

Details of the courses that make up the specialization

Verilerin tanımı, açıklaması ve görselleştirilmesi

Kurs 1 • 9 saat

Kurs detayları
ne öğreneceksin
  • Veri türlerini ölçüm ölçekleriyle sınıflandırma
  • R yazılımını kullanarak tanımlayıcı istatistikleri hesaplamak ve grafiksel gösterimler oluşturmak
  • Olasılık dağılımlarını kullanarak sorunları çözün ve kararlar alın
kazanacağınız beceriler
  • Kategori: olasılık ve istatistik
  • Kategori: Verilere dayanarak karar vermek
  • Kategori: Veri Analizi
  • Kategori: Veri görselleştirme
  • Kategori: Mühendislikte karar verme

Veri toplama, risk ve tahmin

Kurs 2 • 8 saat
Kurs detayları
ne öğreneceksin
  • İşletme ve mühendislik sorularını yanıtlayacak bir plan oluşturun.
  • Karar vermede riski azaltmak için etki büyüklüğünü, gücünü ve örneklem büyüklüğünü hesaplamak.
  • Nokta ve aralık tahminlerine göre optimal ve zararlı senaryoları ayırt edin.
kazanacağınız beceriler
  • Kategori: Verilere dayanarak karar vermek
  • Kategori: Veri Analizi
  • Kategori: tahmin
  • Kategori: istatistiksel çıkarım
  • Kategori: İş Analizi

Veriye dayalı karar verme

Kurs 3 • 12 saat • 4,9 (14 değerlendirme)
Kurs detayları
ne öğreneceksin
  • İşletme ve mühendislik sorularını yanıtlamak için verileri analiz edin.
  • Değişiklikleri ve farklılıkları belirlemek için istatistiksel testler yapın.
  • İlişkileri belirlemek için istatistiksel testler yapın.
kazanacağınız beceriler
  • Kategori: olasılık ve istatistik
  • Kategori: Verilere dayanarak karar vermek
  • Kategori: Veri Analizi
  • Kategori: Veri görselleştirme