本课程为基本分析任务提供了实用的理解和框架，包括数据提取、清理、操作和分析。课程介绍了管理分析项目的 OSEMN 周期，您还将学习公司如何利用数据洞察力改进决策的真实案例。
数据分析导论
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
此课程作为 的一部分提供
在注册此课程时，您还需要选择一个特定的合作项目。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 通过 Meta 获得可共享的职业证书
该课程共有5个模块
本周，您将了解什么是数据分析以及数据分析师的工作。您将了解 OSEMN 框架以及重要的业务指标、关键绩效指标及其对企业的价值。
涵盖的内容
13个视频5篇阅读材料4个作业
在第二周，你们将学习如何发现不同的数据来源以及如何评估其有效性。您还将探索不同的数据格式。通过学习数据清理过程中的步骤以及如何处理数据集中的缺失或错误数据，您将开始应用 OSEMN 框架。
涵盖的内容
16个视频3篇阅读材料4个作业
本周将进入 OSEMN 的探索和建模阶段。您将学习如何检查和汇总数据以及评估数据关系。您将了解数据建模的目的以及数据模型和数据可视化的常见类型。
涵盖的内容
15个视频2篇阅读材料4个作业
本周，您将学习如何解释您的工作数据，并将分析结果与特定业务目标联系起来。您还将学习如何为您的数据演示创建一个故事，以解释和吸引听众。
涵盖的内容
15个视频1篇阅读材料5个作业
在本选修 Module 中，您将了解什么是生成式 AI 及其功能。您还将了解如何将 GenAI 应用于不同的业务场景，以及在使用过程中遇到的问题。然后，您将探索如何将 GenAI 纳入数据分析工作，以简化流程并提高数据质量。
涵盖的内容
8个视频4篇阅读材料3个作业1个讨论话题
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提供方
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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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学生评论
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SG
已于 Oct 2, 2024审阅
Best module to understand the Fundamentals of Data Analysis and much more. I love the way of teaching and doing exercises
AR
已于 Aug 13, 2024审阅
This course is good for the beginners who knows nothing about this field. They can start this course
UU
已于 May 15, 2024审阅
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University of Illinois Urbana-Champaign
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。