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.
Offert par
EIT Digital
Politecnico di Milano
Data Science for Business Innovation
EIT DigitalÀ propos de ce cours
23,310 consultations récentes
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau débutant
Approx. 7 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
Ce que vous allez apprendre
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
Compétences que vous acquerrez
Data ScienceBusiness AnalyticsDecision-MakingData AnalysisBig Data
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau débutant
Approx. 7 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Anglais
Offert par
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.
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
1 heure pour terminer
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 heure pour terminer
3 vidéos (Total 13 min), 2 lectures, 2 quiz
3 vidéos
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations2 min
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?6 min
2 lectures
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations15 min
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?15 min
2 exercices pour s'entraîner
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations3 min
Big Data and Data Science10 min
2 heures pour terminer
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 heures pour terminer
3 vidéos (Total 16 min), 3 lectures, 3 quiz
3 vidéos
Machine Learning9 min
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning3 min
3 lectures
Success Story: Data Science at Netflix30 min
Machine Learning slides20 min
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning10 min
3 exercices pour s'entraîner
Success Story: Data Science at Netflix5 min
Machine Learning20 min
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning30 min
3 heures pour terminer
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 heures pour terminer
5 vidéos (Total 25 min), 5 lectures, 5 quiz
5 vidéos
Classification of User-generated Content to Recommend Restaurants2 min
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests2 min
Hiring Employees Using Logistic Regression8 min
K-means Clustering6 min
5 lectures
Linear Regression for Product Price Prediction10 min
Classification User-generated Content to Recommend Restaurants10 min
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests10 min
Hiring Employees Using Logistic Regression10 min
Using k-means for Clustering10 min
5 exercices pour s'entraîner
Linear Regression30 min
Naive Bayes30 min
Decision Trees and Random Forests30 min
Logistic Regression30 min
K-means Clustering6 min
1 heure pour terminer
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 heure pour terminer
2 vidéos (Total 12 min), 1 lecture, 1 quiz
1 lecture
Data Science Challenges20 min
1 exercice pour s'entraîner
Data Science Challenges30 min
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Quelle est la politique de remboursement ?
Vous avez droit à un remboursement intégral jusqu'à deux semaines après la date de paiement ou (pour les cours qui viennent d'être lancés) jusqu'à deux semaines après le début de la première session du cours, selon la dernière de ces éventualités. Vous ne pouvez pas bénéficier d'un remboursement une fois votre Certificat de Cours obtenu, même si vous terminez le cours pendant la période de remboursement de deux semaines. Consultez notre Politique de remboursement complète.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui, Coursera fournit une Aide Financière aux étudiants n'ayant pas les moyens d'acquitter les frais. Pour en faire la demande, cliquez sur le lien Aide Financière situé sous le bouton S'inscrire ci-contre à gauche. Vous serez invité(e) à déposer une demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. En savoir plus.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
