Ein Crashkurs in Datenwissenschaft from Coursera

Inzwischen haben Sie sicher schon von Datenwissenschaft und Big Data gehört. In diesem einwöchigen Kurs werden wir in einem Crashkurs vermitteln, was diese Begriffe bedeuten und inwiefern sie in erfolgreichen Organisationen eine Rolle spielen. Dieser Kurs richtet sich an alle, die mehr über die Datenwissenschaft erfahren möchten, aber auch an jene, die vorhaben, ein Team von Datenwissenschaftlern zu leiten. Das Ziel ist es, Sie so schnell wie möglich pragmatisch mit der Datenwissenschaft vertraut zu machen. Wir haben diesen Kurs so praktisch und zweckmäßig wie möglich angelegt, ohne jedoch auf die Grundlagen zu verzichten.

Hierbei handelt es sich um einen zielgerichteten Kurs, der Sie im Bereich der Datenwissenschaft schnell auf den neuesten Stand bringen soll. Unser Ziel war es, dies für Sie so bequem wie möglich zu gestalten, ohne auf wesentliche Inhalte zu verzichten. Wir haben die technischen Informationen beiseitegelassen, damit Sie sich darauf konzentrieren können, Ihr Team zu managen und voranzubringen.

Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie:

1. Wissen, wie man die Rolle der Datenwissenschaft in verschiedenen Kontexten beschreibt

2. Wissen, inwiefern Statistik, maschinelles Lernen und Software-Engineering in der Datenwissenschaft eine Rolle spielen

3. Wissen, wie man die Struktur eines datenwissenschaftlichen Projekts beschreibt

4. Die wichtigsten Begriffe und Tools kennen, die von Datenwissenschaftlern verwendet werden

5. Wissen, wie man ein erfolgreiches und ein erfolgloses datenwissenschaftliches Projekt erkennt

3. Mehr über die Rolle eines Data Science Managers wissen

Kurs-Cover-Bild von r2hox. Creative Commons BY-SA: https://flic.kr/p/gdMuhT

What's inside

Syllabus

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Dieses Seminar richtet sich an ein breites Publikum, von Anfängern bis hin zu Führungskräften, die mehr über Datenwissenschaft erfahren möchten

Der Kurs vermittelt einen umfassenden Überblick über die Datenwissenschaft und ihre Anwendungen in verschiedenen Branchen, was ihn für Führungskräfte und Manager wertvoll macht

Die Dozenten sind renommierte Experten auf dem Gebiet der Datenwissenschaft und haben umfangreiche Erfahrung in der Leitung von Teams von Datenwissenschaftlern

Der Kurs ist praxisnah und bietet praktische Beispiele und Fallstudien, die den Lernenden helfen, die behandelten Konzepte zu verstehen und anzuwenden

Er deckt wichtige Terminologien und Tools im Bereich der Datenwissenschaft ab, wodurch er für diejenigen wertvoll ist, die ein tieferes Verständnis dieses Feldes anstreben

Der Kurs könnte für Lernende von Vorteil sein, die bereits über ein grundlegendes Verständnis von Statistik, maschinellem Lernen und Softwareentwicklung verfügen

Reviews summary

Datenwissenschaft: strategischer überblick für manager

Laut den Studierenden bietet dieser Kurs eine ausgezeichnete Einführung in die Datenwissenschaft für Nicht-Techniker und Manager. Er wird als prägnanter und effektiver Überblick über die Kernkonzepte und die Rolle der Datenwissenschaft in erfolgreichen Organisationen gelobt. Viele empfanden die Konzentration auf das Management von Data-Science-Teams als besonders wertvoll. Es wird betont, dass der Kurs keine tiefgehenden technischen Kenntnisse vermittelt und somit ideal für Führungskräfte und Entscheidungsträger ist, die ein grundlegendes Verständnis entwickeln möchten. Einige weisen darauf hin, dass er nicht für diejenigen geeignet ist, die praktische Programmierkenntnisse erwerben wollen, sondern vielmehr ein solides Fundament für strategisches Verständnis legt.

Erwartet und vermittelt keine tiefgehenden technischen oder Programmierkenntnisse.

"Wer praktische Coding-Fähigkeiten sucht, ist hier falsch – der Kurs ist rein konzeptionell ausgerichtet."

"Der Kurs hält sein Versprechen, technische Informationen beiseitezulassen, was für meine Zwecke ideal war."

"Ich habe keine Programmiersprachen gelernt, aber ich weiß jetzt, worauf es in Data Science ankommt, um mein Team zu leiten."

Bietet einen schnellen und effizienten Einstieg in die Datenwissenschaft.

"Die kurze Dauer des Kurses war perfekt, um schnell ein umfassendes Bild zu erhalten."

"Ein echter Crashkurs, der das Wesentliche ohne unnötigen Ballast vermittelt."

"Ich konnte die Inhalte in nur einer Woche aufnehmen und hatte das Gefühl, gut informiert zu sein."

Beleuchtet Datenwissenschaft aus der Perspektive des Managements und der Strategie.

"Der Fokus darauf, wie man Data-Science-Projekte bewertet und Teams führt, war für meine Rolle entscheidend."

"Ich habe gelernt, wie man ein erfolgreiches oder erfolgloses Datenwissenschaftsprojekt erkennt, was sehr praxisrelevant ist."

"Der Kurs ist speziell darauf ausgelegt, Führungskräfte auf den neuesten Stand zu bringen, ohne ins Detail zu gehen."

Eine hervorragende Einführung für Führungskräfte ohne technische Vorkenntnisse.

"Ich konnte die Konzepte der Datenwissenschaft gut verstehen, ohne von technischen Details überwältigt zu werden."

"Als Manager, der ein Data-Science-Team leitet, gab mir dieser Kurs genau den Kontext, den ich brauchte."

"Der Kurs ist perfekt, um ein hohes Verständnis für Data Science und deren Anwendung in Unternehmen zu entwickeln."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Ein Crashkurs in Datenwissenschaft with these activities:

Erstellung einer Sammlung von Ressourcen zur Datenwissenschaft

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Die Erstellung einer Sammlung von Ressourcen zur Datenwissenschaft bietet dir einen zentralen Ort zum Speichern und Organisieren von Materialien, die für dein Lernen relevant sind.

Show steps

Erstelle ein Dokument oder eine Tabelle, in dem du Links zu nützlichen Artikeln, Blogs, Videos und anderen Ressourcen zur Datenwissenschaft sammelst.
Organisiere die Ressourcen nach Themen oder Kategorien.
Füge regelmäßig neue Ressourcen hinzu, die du entdeckst.

Einarbeitung in Python-Bibliotheken für die Datenwissenschaft

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Durch das Durcharbeiten geführter Tutorials zu Python-Bibliotheken für die Datenwissenschaft kannst du deine Fähigkeiten in der Datenverarbeitung, -analyse und -visualisierung verbessern.

Browse courses on Python

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Finde Online-Tutorials oder -Kurse zu Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Scikit-learn.
Folge den Tutorials Schritt für Schritt und probiere die Codebeispiele aus.
Erstelle eigene Python-Skripte, um Daten zu laden, zu bereinigen und zu analysieren.
Suche nach Foren oder Online-Communities, um Fragen zu stellen und von anderen zu lernen.

Beteiligung an Peer-Lern-Sessions

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Die Teilnahme an Peer-Lern-Sessions ermöglicht es dir, dein Verständnis des Kursmaterials zu vertiefen, indem du dich mit Gleichgesinnten austauschst und voneinander lernst.

Show steps

Gründe oder tritt einer Lerngruppe bei, die sich auf den Kursinhalt konzentriert.
Trefft euch regelmäßig, um Kursmaterialien zu besprechen, Fragen zu stellen und Wissen auszutauschen.
Präsentiere deine Erkenntnisse zu bestimmten Themen vor der Gruppe.

Two other activities

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Teilnahme an Workshops zur Datenvisualisierung

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Die Teilnahme an Workshops zur Datenvisualisierung hilft dir dabei, deine Fähigkeiten in der effektiven Darstellung und Kommunikation von Daten zu verbessern.

Browse courses on Tableau

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Suche nach Workshops zur Datenvisualisierung, die von lokalen Universitäten, Unternehmen oder Online-Plattformen angeboten werden.
Melde dich für einen Workshop an, der deinen Interessen und deinem Kenntnisstand entspricht.
Nimm aktiv am Workshop teil, stelle Fragen und probiere die gezeigten Techniken aus.

Erstellung einer Fallstudie zur Datenanalyse

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Die Erstellung einer Fallstudie zur Datenanalyse bietet dir die Möglichkeit, deine Fähigkeiten in der Datenanalyse anzuwenden, indem du ein reales Problem untersuchst und löst.

Show steps

Wähle ein Datenset aus, das dich interessiert oder das für deine Branche relevant ist.
Bereinige und analysiere die Daten, um Muster und Erkenntnisse zu identifizieren.
Erstelle Visualisierungen, um deine Ergebnisse zu präsentieren.
Schreibe einen Bericht, in dem du deine Methodik, deine Ergebnisse und deine Schlussfolgerungen darlegst.

Career center

Learners who complete Ein Crashkurs in Datenwissenschaft will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

Data Scientist

Data Scientists collect, analyze, and interpret data to draw conclusions. Data science is an intrinsic part of this role, so this course would provide you with the foundational knowledge and tools you need. You will learn the terminology, processes, and considerations involved in data science projects.

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Data Science Manager

Data Science Managers lead and manage teams of data scientists. This course would provide you with the knowledge and skills you need to be successful in this role. You will learn about the management of data science projects and teams, as well as the strategic use of data science.

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Data Analyst

Data Analysts analyze data to identify trends and patterns. In this course, you will learn the basics of data science, which will help you in your role. You will become familiar with the processes and tools used in data science and data analysis.

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Data Engineer

Data Engineers design, build, and maintain data pipelines. Data science is a key component of data engineering, and this course would provide you with the necessary knowledge. You will learn about data engineering techniques and how to apply data science techniques to data engineering projects.

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Biostatistician

Biostatisticians use data to answer questions about health and medicine. Data science is a key component of biostatistics, and this course would provide you with the necessary knowledge. You will learn about data science techniques and how to apply them to biostatistical problems.

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Machine Learning Engineer

Machine Learning Engineers build and maintain machine learning models. Machine learning is a key component of data science, and this course would provide you with the necessary knowledge. You will learn about machine learning algorithms, techniques, and tools.

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Quantitative Analyst

Quantitative Analysts use data to make investment decisions. Data science is a key component of quantitative analysis, and this course would provide you with the necessary knowledge. You will learn about data science techniques and how to apply them to quantitative analysis problems.

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Business Analyst

Business Analysts help organizations improve their performance by analyzing data and identifying opportunities for improvement. Data science is a valuable tool for business analysis, and this course would provide you with the skills and knowledge you need. You will learn about data science techniques and how to apply them to business problems.

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Risk Analyst

Risk Analysts use data to identify and assess risks. Data science is a valuable tool for risk analysis, and this course would provide you with the skills and knowledge you need. You will learn about data science techniques and how to apply them to risk analysis problems.

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Operations Research Analyst

Operations Research Analysts use data to improve the efficiency of organizations. Data science is a valuable tool for operations research, and this course would provide you with the skills and knowledge you need. You will learn about data science techniques and how to apply them to operations research problems.

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Epidemiologist

Epidemiologists investigate the causes of disease and other health problems. Data science is a valuable tool for epidemiology, and this course would provide you with the skills and knowledge you need. You will learn about data science techniques and how to apply them to epidemiological problems.

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Statistician

Statisticians use mathematical and statistical methods to collect, analyze, interpret, and present data. This course provides a basis for data science, which is necessary for the role. You will better understand statistics and how to apply them in this field.

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Financial Analyst

Financial Analysts use data to make investment recommendations. Data science is becoming increasingly important in this role, and this course would provide you with a solid foundation.

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Software Engineer

Software Engineers design, develop, and maintain software systems. Data science is becoming increasingly important in this role, and this course would provide you with a valuable foundation. You will learn about the role of data science in software development and how to apply data science techniques to software projects.

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Market Research Analyst

Market Research Analysts aid companies in reaching their target audience. You could use your knowledge of data science to analyze market trends. Data science may be a useful tool for determining customer satisfaction, identifying market opportunities, and assisting in developing marketing strategies.

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