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Spécialisation Use Tableau for Your Data Science Workflow
Apply basic visualization techniques in Tableau. . Master visualization techniques and design strategies to present key points through graphical storytelling.
Offert par
Spécialisation Use Tableau for Your Data Science WorkflowUniversité de Californie à IrvineCe que vous allez apprendre
Explain fundamental concepts behind visualizations.
Setup and perform data analysis using industry-standard models.
Create a Tableau dashboard implementing major tasks of analytics deployment: define business goals, prepare data, select, model, and present results.
Compétences que vous acquerrez
À propos de ce Spécialisation
3 146 consultations récentes
This specialization covers the foundations of visualization in the context of the data science workflow. Through the application of interactive visual analytics, students will learn how to extract structure from historical data and present key points through graphical storytelling. Additional topics include data manipulation, visualization foundations, audience identification, ethical considerations, dashboard creation, and report generation. Demonstrations of the basic visualization techniques used in Tableau will be included with a hands-on project.
Projet d'apprentissage appliqué
Learners will incrementally develop a dashboard in Tableau of the S&P 500 as well as its major components and economic drivers. Course projects include the application of design principles and storytelling techniques. A survey of available visualization tools will be included as well.
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
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
A least one year of experience in data science and/or data analytics.
Approximativement 3 mois pour terminer
Rythme recommandé de 2 heures/semaine
Anglais
Sous-titres : Anglais
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
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
A least one year of experience in data science and/or data analytics.
Approximativement 3 mois pour terminer
Rythme recommandé de 2 heures/semaine
Anglais
Sous-titres : Anglais
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.
Cette Spécialisation compte 3 cours
Data Visualization Best Practices
In this course, we will cover the basics of visualization and how it fits into the Data Science workflow. We will focus on the main concepts behind the purpose of visualization and the design principles for creating effective, easy-to-communicate results. You will also set up your Tableau environment, practice data loading, and perform univariate descriptive analysis of the S&P 500 stock sectors.
Data Storytelling
This course will cover the more complex concepts that become involved when working beyond simple datasets. Exploring the connection between visual aspects and data understanding, we will examine how those concepts work together through data storytelling. After reviewing key points on how to avoid problematic visualizations and data misrepresentation, you will continue working in Tableau performing multivariate descriptive analysis of the S&P 500 stock sectors.
Dashboarding and Deployment
This course will take you through the various parts of analytical dashboarding: from best practices for designing a dashboard, creating a unified analytical environment, to deploying and publishing visualizations. We will briefly discuss the advanced visualization techniques and you will develop an information layout of the biggest gainers and losers in the financial markets and compare those movements to the economic data as your capstone project.
Offert par
Université de Californie à Irvine
Since 1965, the University of California, Irvine has combined the strengths of a major research university with the bounty of an incomparable Southern California location. UCI’s unyielding commitment to rigorous academics, cutting-edge research, and leadership and character development makes the campus a driving force for innovation and discovery that serves our local, national and global communities in many ways.
Foire Aux Questions
Quelle est la politique de remboursement ?
Puis-je m'inscrire à un seul cours ?
Une aide financière est-elle possible ?
Puis-je suivre le cours gratuitement ?
Ce cours est-il vraiment accessible en ligne à 100 % ? Dois-je assister à certaines activités en personne ?
Quelle est la durée nécessaire pour terminer la Spécialisation ?
What background knowledge is necessary?
Do I need to take the courses in a specific order?
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis la Spécialisation ?
What will I be able to do upon completing the Specialization?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
