Über dieses Spezialisierung
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Kurse, die komplett online stattfinden

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Anfänger“

Ca. 7 Monate zum Abschließen

Empfohlen werden 6 Stunden/Woche

Englisch

Untertitel: Englisch, Arabischer Raum, Chinesisch (vereinfacht), Vietnamesisch, Koreanisch, Russisch, Spanisch...

Kompetenzen, die Sie erwerben

Binary ClassificationData AnalysisTableau SoftwareSQL

Kurse, die komplett online stattfinden

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Anfänger“

Ca. 7 Monate zum Abschließen

Empfohlen werden 6 Stunden/Woche

Englisch

Untertitel: Englisch, Arabischer Raum, Chinesisch (vereinfacht), Vietnamesisch, Koreanisch, Russisch, Spanisch...

So funktioniert die Spezialisierung

Kurse absolvieren

Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Praxisprojekt

Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.

Zertifikat erwerben

Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

how it works

Es gibt 5 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Business Metrics for Data-Driven Companies

4.6
5,516 Bewertungen
1,104 Bewertungen
Kurs2

Mastering Data Analysis in Excel

4.2
3,016 Bewertungen
675 Bewertungen
Kurs3

Data Visualization and Communication with Tableau

4.7
2,062 Bewertungen
436 Bewertungen
Kurs4

Managing Big Data with MySQL

4.7
2,536 Bewertungen
563 Bewertungen

Dozenten

Avatar

Daniel Egger

Executive in Residence and Director, Center for Quantitative Modeling
Pratt School of Engineering, Duke University
Avatar

Jana Schaich Borg

Assistant Research Professor
Social Science Research Institute

Partner in der Branche

Industry Partner Logo #0

Über Duke University

Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world....

Häufig gestellte Fragen

  • Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.

  • Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.

  • Für diese Spezialisierung gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Spezialisierungszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren.

  • Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 6-7 months.

  • Each course in the Specialization is offered on a regular schedule, with sessions starting about once per month. If you don't complete a course on the first try, you can easily transfer to the next session, and your completed work and grades will carry over.

  • No prior experience with analytics or programming is required. This Specialization is intended for anyone with an interest in data analysis and its applications in business decision-making.

  • We recommend taking the courses in the order presented, as each subsequent course will build on material from previous courses.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

  • You will be able to frame practical business questions that can be answered with data, visualize analytical insights in an informative and compelling fashion, and translate and persuasively communicate insights into actionable recommendations for decision-makers.

  • You will need access to Microsoft Excel 2007 (or a more recent version of Microsoft Excel). We will be using the free Solver plugin for optimization problems, and this functionality is not available in alternative online tools such as Google Sheets. The Specialization will also make use of freely-downloadable software packages such as Tableau.

  • Yes! We will teach you all the analytical and software tools you need to succeed not only in this class, but also as a business analyst.

  • Yes. Our goal is to give you tools to help you navigate business data analyses of all kinds, even if you have never worked with that type of data before or do not have experience with the associated type of business.

  • Yes. In fact, chances are high that you have never seen the majority of the content in this class. Applying quantitative skills to business contexts requires software, skills, and domain knowledge you are not likely to have been exposed to in graduate school.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..