Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Introduction to Business Analytics and Information Economics

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Douglas B. Laney

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Teil des Abschlusses Master of Computer Science
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Spezialisierung Introduction to Business Analytics and Information EconomicsUniversity of Illinois at Urbana-Champaign

Über diesen Kurs

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Businesses run on data, and data offers little value without analytics. The ability to process data to make predictions about the behavior of individuals or markets, to diagnose systems or situations, or to prescribe actions for people or processes drives business today. Increasingly many businesses are striving to become “data-driven”, proactively relying more on cold hard information and sophisticated algorithms than upon the gut instinct or slow reactions of humans. 
This course will focus on understanding key analytics concepts and the breadth of analytic possibilities. Together, the class will explore dozens of real-world analytics problems and solutions across most major industries and business functions. The course will also touch on analytic technologies, architectures, and roles from business intelligence to data science, and from data warehouses to data lakes. And the course will wrap up with a discussion of analytics trends and futures.

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Dozent

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4,56/5 (56 Bewertungen)

Douglas B. Laney

Visiting Professor, and Innovation Fellow at West Monroe Partners

Accountancy and Business Administration

24.039 Lernende

4 Kurse

von

University of Illinois at Urbana-Champaign

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Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses als Master of Computer Science von University of Illinois at Urbana-Champaign. Wenn Sie zum gesamten Studiengang zugelassen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

6 Stunden zum Abschließen

Course Overview & Module 1 Analytics Beyond the Spreadsheet

This first module exposes and explains key data and analytics concepts from Big Data to data warehousing to natural language query, and everything in-between. Next we will explore various analytic techniques, types of visualizations, and types of analytics solutions. The course will continue with identifying and learning about key data and analytics roles and organization structures, including chief data and analytics officers, data scientists, and analytics centers of excellence. Alternatives to direct hiring, such as outsourcing and crowdsourcing, will also be covered. Finally, the course will scrutinize analytic trends and futures.

6 Stunden zum Abschließen

18 Videos (Gesamt 98 min), 8 Lektüren, 2 Quiz

18 Videos

Course Introduction39Meet Instructor Doug Laney1mLearn on Your Terms30Lesson 1-1 Overview of Analytics5mLesson 1-2 Beyond Basic Business Intelligence6mLesson 1-3-1 The Analytics Continuum7mLesson 1-3-2 Analytic Output6mLecture 1-3-3 Basic Analytic Techniques2mLecture 1-4 Analytic Graphical Representation (Visualization)11mInterview with Kevin Hartman14mLecture 1-5-1 Key Analytics Concepts to Know (Data Literacy)32Lecture 1-5-2 Data, What Data? (Sources of Data)5mLecture 1-5-3 Where to Put the Data and How to Get it There?8mLecture 1-5-4 Analytic Methods, Techniques and Concepts6mLecture 1-5-5 Other Data Concepts4mLecture 1-6-1 Purpose-Built Analytic Solutions17Lecture 1-6-2 Data-specific Analytic Solutions4mLecture 1-6-3 Business Function-Specific Analytics8m

8 Lektüren

Syllabus20mAbout the Discussion Forums10mGlossary20mBrand Descriptions20mUpdate Your Profile10mLearn More About Flexible Learning Paths10mModule 1 Overview20mModule 1 Readings2h

2 praktische Übungen

Orientation Quiz30mModule 1 Graded Quiz30m

Woche2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Module 2 Industry and Business Function Analytics

3 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 66 min), 2 Lektüren, 1 Quiz

11 Videos

Module 2 Overview2mLecture 2-1 Banking and Financial Institution Examples6mLecture 2-2 Insurance Examples3mLecture 2-3 Retail Examples7mLecture 2-4 Manufacturing, Consumer Package Goods Examples5mLecture 2-5 Energy Sector Examples7mLecture 2-6 Telecommunications Examples3mLecture 2-7 Government and the Public Sector Examples10mLecture 2-8 Healthcare Examples6mLecture 2-9 Sports and Entertainment Examples4mLecture 2-10 Other Examples7m

2 Lektüren

Module 2 Overview20mModule 2 Readings1h 30m

1 praktische Übung

Module 2 Graded Quiz30m

Woche3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Module 3 Staffing and Organizing for Analytics

In this module you will learn a bunch of crucial analytical roles and the emergence of new roles in organizations from the C-suite down to various analyst roles. You will take a brief look at the job descriptions and the responsibilities. You will also put yourself in either a job seeker’s or a recruiter’s shoes to see what kind of skill sets are the most important and which position fits you the best. For example, it will introduce you to the three core skills of the data scientist and the crucial soft skills required to be a successful data scientist.

4 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 74 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

11 Videos

Module 3 Overview28Lecture 3-1 The Chief Information Officer (CIO)3mLecture 3-2 The Chief Data Officer (CDO)7mLecture 3-3 Chief Digital Officer2mLecture 3-4 The Chief Analytics Officer (CAO)3mLecture 3-5 The Data Scientist8mLecture 3-6 Data Scientist Soft Skills4mLecture 3-7 Other Analytics Related Roles9mLecture 3-8 The Analytics Center of Excellence4mLecture 3-9 Analytics Consulting and Crowdsourcing5mInterview with Graham Waller23m

2 Lektüren

Module 3 Overview20mModule 3 Readings1h

1 praktische Übung

Module 3 Graded Quiz30m

Woche4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Module 4 Analytics Success Today and Tomorrow

This module explores telling stories, through data, that connect emotionally with your audience. It will also review examples and figures that make the concept easy to understand. You will learn the major do’s and don’ts of creating dataviz and rules that lead to the clear depiction of your findings. This unit specifically focuses on Dona Wong’s guidelines for good data visualization and charts. The last leg of Module 4 teaches the three tests that help you improve your visualization. In the final step of dataviz execution, you will learn the McCandless Method for presenting visualizations. This five-step process produces the most effective communication of the graphics to your audience.

3 Stunden zum Abschließen

15 Videos (Gesamt 57 min), 4 Lektüren, 1 Quiz

15 Videos

Lecture 4-1-1 Analytics Maturity2mLecture 4-1-2 Analytics Maturity Levels3mLecture 4-1-3 Key Maturity Disciplines3mLecture 4-2 Analytics Success Factors11mLecture 4-3-0 Analytics Trends and Futures41Lecture 4-3-1 Analytics as a Corporate Strategy2mLecture 4-3-2 Data Literacy3mLecture 4-3-3 Valuing Information Assets4mLecture 4-3-4 A Data Science and AI Ethical Code of Conduct4mLecture 4-3-5 Continuous Intelligence2mLecture 4-3-6 Reinventing, Digitalizing and Eliminating Business Offerings2mLecture 4-3-7 AI will Struggle to Scale in the Organization3mLecture 4-3-8 Most Analytic Insights Will Fail to Deliver Business Value3mLecture 4-3-9 Quantum Computing Will Start to Outperform Traditional Analytics Computing4mGies Online Programs3m

4 Lektüren

Module 4 Overview20mModule 4 Readings1hCongratulations!10mGet Your Course Certificate10m

1 praktische Übung

Module 4 Graded Quiz30m

Bewertungen

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60 Bewertungen

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Top-Bewertungen von BUSINESS ANALYTICS EXECUTIVE OVERVIEW

von YS25. Juni 2020

Perfect course for getting an Overview, Current Trends and Implementation of Data Analytics practice in Organization.

von VS23. Juli 2020

It is really easy to learn and helped me to understand the subject very well

Thank you

Best Regards

Vandana

von CJ14. März 2021

For a person who does not have much knowledge about Data Analytics, it was very well explained and presented.

von S15. Mai 2020

knowledgeable and a lot of insight towards the role of analytics in the business world and in a nations economy and its different elements.

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Über den Spezialisierung Introduction to Business Analytics and Information Economics

This specialization targets learners who seek to understand the opportunities that data and analytics present for their organization and those interested in the value of and implications for data as an asset to their organization. Individuals who manage data and make decisions about how data can be leveraged in their organization will find this specialization of particular value.

Businesses run on data, and data offers little value without analytics. The ability to process data to make predictions about the behavior of individuals or markets, to diagnose systems or situations, or to prescribe actions for people or processes drives business today. Increasingly many businesses are striving to become “data-driven”, proactively relying more on cold hard information and sophisticated algorithms than upon the gut instinct or slow reactions of humans. In this information age, the value of data as a business asset is essential. Organizations must creatively consider and implement new ways to generate economic benefits from the wide array of information assets available. Unfortunately, information frequently is under-appreciated and underutilized. Besides, accounting practices fail to recognize the financial value of information, and traditional asset management practices fail to recognize information as an asset to be managed with earnest discipline. This has led to a business culture of complacence, and the inability for organizations to leverage available information assets.

Introduction to Business Analytics and Information Economics

Häufig gestellte Fragen

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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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Business Analytics Executive Overview

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Course Overview & Module 1 Analytics Beyond the Spreadsheet

Module 2 Industry and Business Function Analytics

Module 3 Staffing and Organizing for Analytics

Module 4 Analytics Success Today and Tomorrow

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