Diese Specialization deckt die Grundlagen der Visualisierung im Kontext des Data Science Workflows ab. Durch die Anwendung interaktiver visueller Analysen lernen die Studenten, wie sie Strukturen aus historischen Daten extrahieren und Schlüsselpunkte durch grafisches Storytelling präsentieren können. Weitere Themen sind Datenmanipulation, Grundlagen der Visualisierung, Identifizierung der Zielgruppe, ethische Überlegungen, Erstellung von Dashboards und Erstellung von Berichten. Die grundlegenden Visualisierungstechniken von Tableau werden anhand eines praktischen Projekts demonstriert.
Spezialisierung für Verwenden Sie Tableau für Ihren Data Science Workflow
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Spezialisierung für Verwenden Sie Tableau für Ihren Data Science Workflow
Wenden Sie grundlegende Visualisierungstechniken in Tableau an.. Beherrschen Sie Visualisierungstechniken und Designstrategien, um wichtige Punkte durch grafisches Storytelling zu präsentieren.
Dozent: Majed Al-Ghandour
5.067 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.1
(25 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Stufe Anfänger
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Was Sie lernen werden
Erklären Sie die grundlegenden Konzepte hinter Visualisierungen
Einrichtung und Durchführung von Datenanalysen unter Verwendung von Industriestandardmodellen.
Erstellen Sie ein Tableau-Dashboard, in dem Sie die wichtigsten Aufgaben des Analyseeinsatzes umsetzen: Geschäftsziele definieren, Daten aufbereiten, auswählen, modellieren und Ergebnisse präsentieren.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Descriptive Analytics
- Application Deployment
- Tableau Software
- Data Presentation
- Data Analysis
- Interactive Data Visualization
- Analytical Skills
- Descriptive Statistics
- Exploratory Data Analysis
- Histogram
- Data Ethics
- Plot (Graphics)
- Data Visualization Software
- Network Analysis
- Data Storytelling
- Scatter Plots
- Statistical Visualization
- Geospatial Information and Technology
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
12 Praxisübungen
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of California, Irvine.
Spezialisierung - 3 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Tableau Software
Kategorie: Statistische Visualisierung
Kategorie: Deskriptive Analytik
Kategorie: Histogramm
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Deskriptive Statistik
Kategorie: Plot (Grafiken)
Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Tableau Software
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Datenintegrität
Kategorie: Streudiagramme
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Statistische Visualisierung
Kategorie: Wärmekarten
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Was Sie lernen werden
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Tableau Software
Kategorie: Dashboard
Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
Kategorie: Netzwerkanalyse
Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
Kategorie: Geografische Informationen und Technologie
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Finanzielle Daten
Kategorie: Daten Präsentation
Kategorie: Finanzielle Analyse
Kategorie: Daten-Storytelling
Kategorie: Analytische Fähigkeiten
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Dozent
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Felipe M.
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
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Larry W.
Lernender seit 2021
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Häufig gestellte Fragen
9 Wochen
Mindestens ein Jahr Erfahrung in Datenwissenschaft und/oder Datenanalyse. Studenten, die nicht über die empfohlene Erfahrung verfügen, sollten sich die Grundlagen der Data Science Specialization ansehen: https://commercepillar.top/specializations/data-science-fundamentals
Es wird empfohlen, dass Sie die Kurse in der Reihenfolge belegen, in der sie in der Reihe erscheinen.
Weitere Fragen
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