在线课程 – 高级 Google Business Analytics 认证专业

获得实用的商业分析技能。利用数据解决复杂的业务问题。

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

中档

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • 使用 SQL 进行数据提取和数据处理
  • 执行用于描述性分析、预测和建议的统计方法
  • 有效解读和呈现手术结果
  • 构建概念业务模型和简单数据库模型
  • 练习使用 SQL 提取数据
  • 对业务问题应用预测性和推荐性分析
  • 开发决策模型
  • 软件的解码结果
  • 查看结果并分享发现
  • 使用 Basic Excel 和 Analytic Solver Platform (ASP) 软件工具

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 数据分析师
  • 业务分析师
  • 项目管理人
  • 开发预测模型
  • 业务决策者
  • 信息系统经理
  • 业务顾问
  • 具有数据专业专业的软件开发人员
  • 数据驱动型营销经理
  • 业务绩效分析师

专业化 – 由 5 部分组成的课程系列

高级商业分析专业汇集了经验丰富的学术专业人士和从业者,分享数据分析方面的实用技能,使您能够发展业务、增加利润并为投资者创造最大价值。

学习者将获得使用 SQL 语言提取和处理数据、执行统计方法进行描述性分析、预测和建议以及有效解释和呈现分析结果的实用技能。

在当今竞争激烈的商业环境中,决策者面临的问题很复杂。通过使用数据来解释业务绩效,评估不同的做事方式,并采取结构化的方法来解决业务问题,从而获得明显的竞争优势。

观看有关此实习的一分钟视频以了解更多信息!

应用学习项目

在实习期间,您将应用所学到的有关业务问题和数据系统的技能。您将有机会:

  • 构建概念业务模型和简单的数据库模型
  • 使用 SQL 练习数据提取
  • 对业务问题应用预测性和推荐性分析
  • 开发决策模型
  • 解码软件的结果
  • 查看结果并分享发现

我们将使用 Basic Excel 和 Analytic Solver Platform (ASP) 软件工具,它是 Excel 的附加组件。参与作业的学习者将能够免费使用该软件。

Details of the courses that make up the specialization

Business 数据分析简介

课程 1

  • 时间: 11 小时
  • 评分: 4.7 (3,129 ratings)

您将学到什么:

  • 描述从实际事件到业务运营的信息生命周期
  • 熟悉业务数据分析中常用的事件类型和特征
  • 解释如何从信息系统中获取信息并使用传统和新技术进行存储
  • 熟悉关系数据库并学习使用 SQL 语言生成分析数据集

您将获得的技能:

  • 数据模型
  • 数据质量
  • 数据分析
  • SQL

课程 2:统计建模与分析

  • 时间: 10 小时
  • 评分: 3.6 (596 ratings)

您将学到什么:

  • 应用探索性数据分析来获得洞察
  • 使用适当的工具汇总 visualizo 数据集
  • 确定用于预测结果的建模技术
  • 确定适合数据集研究的图表

您将获得的技能:

  • 数据分析
  • 模拟
  • 业务分析
  • 数学优化

课程 3:用于决策的商业分析

  • 时间: 8 小时
  • 评分: 4.6 (1,802 ratings)

您将学到什么:

  • 描述优化对确定最佳解决方案的重要性
  • 实施优化技术以确定最佳行动方案
  • 判断优化技术是否适合应对业务挑战

课程 4:商业分析结果交流

  • 时间: 7 小时
  • 评分: 4.5 (513 ratings)

您将学到什么:

  • 确定向决策者展示分析结果的挑战
  • 评估不同沟通方式的优缺点

课程 5: 高级商业分析 – Capstone

  • 时间: 19 小时
  • 评分:4.3 (80 reviews)

您将学到什么:

  • 创建有条理且引人入胜的演示文稿,以展示分析项目的见解
  • 设计用于贷款排序的预测分析模型
  • 准备投资资金分配建议

您将获得的技能:

  • 回归分析
  • 数据清理
  • 预测模型
  • 探索性数据分析