The course is a compendium of the must-have expertise in data science for executive and middle-management to foster data-driven innovation. It consists of introductory lectures spanning big data, machine learning, data valorization and communication. Topics cover the essential concepts and intuitions on data needs, data analysis, machine learning methods, respective pros and cons, and practical applicability issues.
von
EIT Digital
Politecnico di Milano
Data Science for Business Innovation
EIT DigitalÜber diesen Kurs
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Flexible Fristen
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Stufe „Anfänger“
Ca. 7 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch
Was Sie lernen werden
What is data science
How data science, machine learning, and data-driven innovation can benefit business outcomes
Foundational concepts and intuitions about machine learning techniques
Kompetenzen, die Sie erwerben
Data ScienceBusiness AnalyticsDecision-MakingData AnalysisBig Data
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EIT Digital
EIT Digital is a pan-European organization whose mission is to foster digital technology innovation and entrepreneurial talent for economic growth and quality of life. By linking education, research and business, EIT Digital empowers digital top talents for the future.
Politecnico di Milano
Politecnico di Milano is a scientific-technological University, which trains engineers, architects and industrial designers.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
1 Stunde zum Abschließen
Introduction to Data-driven Business
This module introduces the course and offers some basic overview of the topics. It presents the crucial concepts related to data science and big data and provides an outlook on how to use them in real world settings for increasing business value.
1 Stunde zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 13 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
3 Videos
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations2m
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?6m
2 Lektüren
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations15m
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?15m
2 praktische Übungen
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations3m
Big Data and Data Science10m
2 Stunden zum Abschließen
Terminology and Foundational Concepts
In this module, you will learn the foundational concepts of machine learning and data science. You will understand how these techniques can be useful in terms of increased business value for organizations, thanks to the discussion of a very well known success story, namely Netflix, which can be deemed as a completely data-driven business. You will also understand how machine learning is different from programming.
2 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 16 min), 3 Lektüren, 3 Quiz
3 Videos
Machine Learning9m
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning3m
3 Lektüren
Success Story: Data Science at Netflix30m
Machine Learning slides20m
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning10m
3 praktische Übungen
Success Story: Data Science at Netflix5m
Machine Learning20m
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning30m
3 Stunden zum Abschließen
Data Science Methods for Business
In this module, you will learn the concepts and intuitions about the basic approaches for data analysis, including linear regression, naive Bayes, decision trees, clustering, and logistic regression. All the methods are presented starting from typical business uses and are covered in an intuitive way through a guided explanation of how the approach works on simple examples.
3 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 25 min), 5 Lektüren, 5 Quiz
5 Videos
Classification of User-generated Content to Recommend Restaurants2m
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests2m
Hiring Employees Using Logistic Regression8m
K-means Clustering6m
5 Lektüren
Linear Regression for Product Price Prediction10m
Classification User-generated Content to Recommend Restaurants10m
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests10m
Hiring Employees Using Logistic Regression10m
Using k-means for Clustering10m
5 praktische Übungen
Linear Regression30m
Naive Bayes30m
Decision Trees and Random Forests30m
Logistic Regression30m
K-means Clustering6m
1 Stunde zum Abschließen
Challenges and Conclusions
This module summarizes the concepts learned so far and introduces a set of challenges and risks that data-savvy managers must take into account when deciding for a data-driven strategy.
1 Stunde zum Abschließen
2 Videos (Gesamt 12 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
1 Lektüre
Data Science Challenges20m
1 praktische Übung
Data Science Challenges30m
Bewertungen
Top-Bewertungen von DATA SCIENCE FOR BUSINESS INNOVATION
von GS19. Jan. 2020
A very well done course that showcases the main technologies applied in different scenarios. It was a good introduction to the world of applied data science.
von SP23. Mai 2020
The knowledge was practical based and interesting; however better application of knowledge in real life would've been a great add-on.
von TG14. Dez. 2019
There are sometimes language interpretations that make it really hard to pass the quizes.
von FA2. Mai 2020
The course is perfect, but the Quiz questions are not relatable.
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
- The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
- The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
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Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Sie haben bis zu zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum beziehungsweise bis zu zwei Wochen nach Beginn der ersten Kurseinheit (bei Kursen, die gerade gestartet sind) Anspruch auf eine volle Rückerstattung, je nachdem, was später eintritt. Nach dem Erwerb eines Kurszertifikats besteht kein Anrecht mehr auf Rückerstattung, auch dann nicht, wenn Sie den Kurs innerhalb des Zeitraums von zwei Wochen abgeschlossen haben. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja, Coursera bietet Kursteilnehmern, die die Gebühr nicht bezahlen können, finanzielle Hilfe an. Sie beantragen diese Hilfe, indem Sie auf den entsprechenden Link links unter der Schaltfläche "Anmelden" klicken. Sie werden dazu aufgefordert, ein Antragsformular auszufüllen, und Sie werden benachrichtigt, wenn Ihr Antrag bewilligt wird. Mehr erfahren.
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