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Spezialisierung „Product Analytics Unlocked: Metrics to Meaningful Insight“

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Spezialisierung „Product Analytics Unlocked: Metrics to Meaningful Insight“

Build Product Analytics for Data-Driven Growth.

Transform user behavior data into strategic business decision that drive measurable product success.

Bei Coursera Plus enthalten

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Build scalable SQL data pipelines that transform millions of product events into optimized analytical datasets for business intelligence.

  • Apply advanced statistical techniques including clustering algorithms, A/B testing, and survival analysis for user segmentation and retention.

  • Design interactive dashboards and diagnostic frameworks that identify funnel bottlenecks and communicate performance insights effectively

  • Develop strategic prioritization skills using RICE methodology and data storytelling to influence product roadmaps and business decisions.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Business Intelligence
  • Kategorie: Conversion Funnel Analysis
  • Kategorie: Customer Analysis
  • Kategorie: Customer Retention
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Data Presentation
  • Kategorie: Data Storytelling
  • Kategorie: Data Warehousing
  • Kategorie: Decision Making
  • Kategorie: Performance Metric
  • Kategorie: Product Strategy
  • Kategorie: Resource Allocation
  • Kategorie: SQL
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Strategic Prioritization

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Pandas (Python Package)
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

März 2026

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Data Pipelines and SQL for Product Analytics

Data Pipelines and SQL for Product Analytics

KURS 1, 9 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Build scalable data pipelines using SQL and Pandas to transform 10+ million rows of raw event data into structured analytics datasets.

  • Design and optimize star schemas with Type-2 slowly changing dimensions to track historical changes in product analytics data.

  • Compare and implement advanced SQL window functions across different dialects like Presto and Spark for cross-platform compatibility.

  • Evaluate existing data warehouse schemas and propose performance refinements using aggregation techniques and indexing strategies.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: SQL
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Star Schema
Kategorie: JSON
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Verification And Validation
Kategorie: Query Languages
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Big Data
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Database Design
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Performance Analysis
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Apache Airflow

Was Sie lernen werden

  • Apply k-means clustering to segment users and create actionable profiles that inform targeted marketing strategies and product decisions.

  • Design A/B tests with proper power analysis and identify common biases that can invalidate experimental results and business insights.

  • Calculate and compare N-day vs rolling retention metrics to evaluate user engagement and distinguish between seasonal and churn patterns.

  • Build Kaplan-Meier survival curves to analyze retention across user groups and determine statistical significance of differences.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Customer Retention
Kategorie: Analytics
Kategorie: Driving engagement
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Sample Size Determination
Kategorie: Performance Measurement
Kategorie: Customer Analysis
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Analysis
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Product Management
Kategorie: Trend Analysis
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Strategic Decision-Making
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Customer Insights
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: User Research
Dashboarding and Funnel Analytics for Product Insights

Dashboarding and Funnel Analytics for Product Insights

KURS 3, 10 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Build interactive dashboards that translate business KPI requests into self-service analytics tools with drill-through functionality.

  • Create retention heatmaps with event annotations and evaluate visualizations for accessibility and clarity improvements.

  • Design optimized user activation funnels by selecting critical events and identifying process redundancies for consolidation.

  • Apply statistical methods to analyze engagement metrics and validate predictive relationships between activation and retention.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Conversion Funnel Analysis
Kategorie: Customer Retention
Kategorie: Process Analysis
Kategorie: Dashboard Creation
Kategorie: Interactive Data Visualization
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Performance Metric
Kategorie: Process Design
Kategorie: Process Mapping
Kategorie: Business Requirements
Kategorie: Customer Analysis
Kategorie: Requirements Analysis
Kategorie: Key Performance Indicators (KPIs)
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Web Analytics
Kategorie: Requirements Elicitation
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Heat Maps
Kategorie: Marketing Analytics

Was Sie lernen werden

  • Design tracking systems by translating product features into event schemas and diagnose funnel regressions to pinpoint user drop-off causes.

  • Apply RICE prioritization framework to evaluate features and create decision memos linking data trends to strategic roadmap recommendations.

  • Analyze churn logs to identify attrition root causes and establish success criteria with counter-metrics for new product features.

  • Build predictive models using decision trees and logistic regression, then present insights using structured data storytelling frameworks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Conversion Funnel Analysis
Kategorie: Strategic Prioritization
Kategorie: Root Cause Analysis
Kategorie: Resource Allocation
Kategorie: Prioritization
Kategorie: User Flows
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Customer Analysis
Kategorie: Customer Retention
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Performance Analysis
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Product Roadmaps
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Analytics
Kategorie: Data Capture
Kategorie: Web Analytics
Kategorie: Performance Metric
Kategorie: Forecasting

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

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Chaitanya A.

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