Arizona State University
Extraire de la valeur des données sombres : ULEADD

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Arizona State University

Extraire de la valeur des données sombres : ULEADD

Curtis Thompson

Instructeur : Curtis Thompson

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant

Expérience recommandée

6 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Les apprenants acquerront des connaissances pratiques sur l'approche ULEADD pour extraire de la valeur des données.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Conception de solutions
  • Catégorie : Gestion des données
  • Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
  • Catégorie : Évaluation des besoins
  • Catégorie : Prise de décision fondée sur les données
  • Catégorie : Données non structurées
  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : Maîtrise des données
  • Catégorie : Prise de décision
  • Catégorie : Analyse des besoins

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

3 devoirs

Enseigné en Anglais

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Migration et architecture des données sombres
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

Bienvenue sur le site Extracting Value from Dark Data : ULEADD. Nous sommes ravis que vous soyez ici et espérons que vous terminerez ce cours avec une connaissance pratique de l'approche ULEADD pour extraire de la valeur des données. Bien que ce cours se concentre sur l'utilisation d'ULEADD avec des données sombres, vous découvrirez probablement que cette approche est utile dans de nombreux projets et scénarios de données.

Inclus

2 vidéos3 lectures

L'un des défis du traitement des données sombres est basé sur la façon dont nous pensons à ce que nous savons. Nous pensons savoir ce que nous savons. Nous croyons savoir ce que nous ne savons pas. Nous croyons savoir des choses qui nous sont en fait inconnues. Nous ne nous rendons peut-être pas compte qu'il y a des choses qui nous sont totalement inconnues. Pour être compétitifs, nous devons rapidement apprendre l'inconnu et trouver un moyen d'en créer de la valeur. La méthode ULEADD (Comprendre, Apprendre, Évaluer, Évaluer, Définir, Concevoir) est un moyen d'améliorer la prise de décision, de réduire les échecs et de structurer les discussions dans un environnement productif et basé sur le travail d'équipe. L'ULEADD est un cadre de découverte qui fournit une structure permettant d'identifier et d'extraire de la valeur des données qui sont généralement cachées.

Inclus

11 vidéos3 lectures1 devoir

Les étapes d'évaluation de l'ULEADD préparent le terrain pour tout ce que vous ferez lorsque vous aborderez les données sombres. Vous serez mieux positionné pour réussir en comprenant ce que vous savez et ne savez pas, ce dont vous avez besoin pour avancer, et les méthodologies qui soutiendront votre travail.

Inclus

9 vidéos3 lectures1 devoir

Les étapes de définition et de conception de l'ULEADD vous permettent de documenter ce qui doit être fait et de commencer à planifier votre solution. Ces étapes clés constituent votre plan d'action et vous permettent de disposer d'une image et d'un plan complets avant d'entamer tout travail sur les données.

Inclus

7 vidéos3 lectures1 devoir

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Instructeur

Curtis Thompson
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3 Cours479 apprenants

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