À propos de ce Spécialisation
75,107 consultations récentes

Cours en ligne à 100 %

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Planning flexible

Définissez et respectez des dates limites flexibles.

Niveau débutant

Approx. 3 mois pour terminer

8 heures/semaine recommandées

Anglais

Sous-titres : Anglais, Espagnol, Chinois (simplifié), Mongol

Ce que vous allez apprendre

  • Check

    Explain how data is used for recruiting and performance evaluation

  • Check

    Model supply and demand for various business scenarios

  • Check

    Solve business problems with data-driven decision-making

  • Check

    Understand the tools used to predict customer behavior

Compétences que vous acquerrez

Customer AnalyticsAnalyticsBusiness AnalyticsDecision Tree

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Comment fonctionne la Spécialisation

Suivez les cours

Une Spécialisation Coursera est une série de cours axés sur la maîtrise d'une compétence. Pour commencer, inscrivez-vous directement à la Spécialisation ou passez en revue ses cours et choisissez celui par lequel vous souhaitez commencer. Lorsque vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Il est possible de terminer seulement un cours : vous pouvez suspendre votre formation ou résilier votre abonnement à tout moment. Rendez-vous sur votre tableau de bord d'étudiant pour suivre vos inscriptions aux cours et vos progrès.

Projet pratique

Chaque Spécialisation inclut un projet pratique. Vous devez réussir le(s) projet(s) pour terminer la Spécialisation et obtenir votre Certificat. Si la Spécialisation inclut un cours dédié au projet pratique, vous devrez terminer tous les autres cours avant de pouvoir le commencer.

Obtenir un Certificat

Lorsque vous aurez terminé tous les cours et le projet pratique, vous obtiendrez un Certificat que vous pourrez partager avec des employeurs éventuels et votre réseau professionnel.

how it works

Cette Spécialisation compte 5 cours

Cours1

Analytique des clients

4.5
6,951 évaluations
1,477 avis
Cours2

Operations Analytics

4.7
3,492 évaluations
642 avis
Cours3

People Analytics

4.5
3,397 évaluations
586 avis
Cours4

Analyse comptable

4.5
2,018 évaluations
352 avis

Enseignants

Avatar

Noah Gans

Anheuser-Busch Professor of Management Science, Professor of Operations, Information and Decisions
The Wharton School
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Ron Berman

Assistant Professor of Marketing
The Wharton School
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Senthil Veeraraghavan

Associate Professor of Operations, Information and Decisions
The Wharton School
Avatar

Peter Fader

Professor of Marketing and Co-Director of the Wharton Customer Analytics Initiative
The Wharton School
Avatar

Eric Bradlow

Professor of Marketing, Statistics, and Education, Chairperson, Wharton Marketing Department, Vice Dean and Director, Wharton Doctoral Program, Co-Director, Wharton Customer Analytics Initiative
The Wharton School
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Matthew Bidwell

Associate Professor of Management
The Wharton School
Avatar

Martine Haas

Associate Professor of Management
The Wharton School
Avatar

Wharton Teaching Staff

Educators
The Wharton School
Avatar

Cade Massey

Practice Professor
The Wharton School
Avatar

Sergei Savin

Associate Professor of Operations, Information and Decisions
The Wharton School
Avatar

Brian J Bushee

The Geoffrey T. Boisi Professor
Accounting
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Christopher D. Ittner

EY Professor of Accounting
Accounting
Avatar

Raghu Iyengar

Associate Professor of Marketing
The Wharton School

À propos de Université de Pennsylvanie

The University of Pennsylvania (commonly referred to as Penn) is a private university, located in Philadelphia, Pennsylvania, United States. A member of the Ivy League, Penn is the fourth-oldest institution of higher education in the United States, and considers itself to be the first university in the United States with both undergraduate and graduate studies. ...

Foire Aux Questions

  • Oui ! Pour commencer, cliquez sur la carte du cours qui vous intéresse et inscrivez-vous. Vous pouvez vous inscrire et terminer le cours pour obtenir un Certificat partageable, ou vous pouvez accéder au cours en auditeur libre afin d'en visualiser gratuitement le contenu. Si vous vous abonnez à un cours faisant partie d'une Spécialisation, vous êtes automatiquement abonné(e) à la Spécialisation complète. Visitez votre tableau de bord d'étudiant(e) pour suivre vos progrès.

  • Ce cours est entièrement en ligne : vous n'avez donc pas besoin de vous présenter physiquement dans une salle de classe. Vous pouvez accéder à vos vidéos de cours, lectures et devoirs en tout temps et en tout lieu, par l'intermédiaire du Web ou de votre appareil mobile.

  • Cette Spécialisation n'est pas associée à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Spécialisation pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus.

  • Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in about 5-6 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.

  • 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’ll gain a deeper understanding of how big data and analytics are used in four key areas: marketing (customer analytics), human resources and talent management (people analytics), operations, and finance. You can use this knowledge to create new business strategies using data, participate in conversations about analytics, transition to a new career, or improve your own business. You will also have a strong foundation for further study related to analytics and big data.

  • You will need a full-featured version of Microsoft Excel for some assignments. You should also have a working knowledge of Excel’s basic functions.

  • No previous knowledge or experience in business or analytics is required. This Specialization is designed for anyone interested in understanding how decisions are made using big data.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.