4.3
estrelas
244 classificações

Marco Brambilla +1 mais instrutores

11.971 já se inscreveram

oferecido por

EIT Digital

Politecnico di Milano

Data Science for Business Innovation

EIT Digital

Informações sobre o curso

4.571 visualizações recentes

The Data Science for Business Innovation nano-course is a compendium of the must-have expertise in data science for executives and middle-management to foster data-driven innovation. The course explains what Data Science is and why it is so hyped. 
You will learn:
* the value that Data Science can create
* the main classes of problems that Data Science can solve
* the difference is between descriptive, predictive, and prescriptive analytics
* the roles of machine learning and artificial intelligence. 

From a more technical perspective, the course covers supervised, unsupervised and semi-supervised methods, and explains what can be obtained with classification, clustering, and regression techniques. It discusses the role of NoSQL data models and technologies, and the role and impact of scalable cloud-based computation platforms. All topics are covered with example-based lectures, discussing use cases, success stories, and realistic examples.

Following this nano-course, if you wish to further deepen your data science knowledge, you can attend the Data Science for Business Innovation live course https://professionalschool.eitdigital.eu/data-science-for-business-innovation

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Nível iniciante

Aprox. 7 horas para completar

Inglês

Sua empresa se beneficiaria do treinamento dos funcionários em habilidades sob demanda?

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O que você vai aprender

What is data science
How data science, machine learning, and data-driven innovation can benefit business outcomes
Foundational concepts and intuitions about machine learning techniques

Habilidades que você terá

Data Science
Business Analytics
Decision-Making
Data Analysis
Big Data

Prazos flexíveis

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Instrutores

Classificação do instrutor

4,38/5 (80 classificações)

Marco Brambilla

Professor

Politecnico di Milano

12.196 aprendizes

7 Cursos

Emanuele Della Valle

Associate Professor

Politecnico di Milano

11.971 aprendizes

1 Curso

oferecido por

EIT Digital

EIT Digital is a European education and innovation organisation with a mission to foster digital technology innovation and entrepreneurial talent for economic growth and quality of life. By linking education, research, and business, EIT Digital empowers digital top talent for the future.

EIT Digital provides online and face-to-face Innovation and Entrepreneurship education to raise quality, increase diversity and availability of the top-level content provided by 20 leading technical universities around Europe. The universities deliver a unique blend of the best of technical excellence and entrepreneurial skills and mindset to digital engineers and entrepreneurs at all stages of their careers. The academic partners support Coursera’s bold vision to enable anyone, anywhere, to transform their lives by accessing the world’s best learning experience. This means that EIT Digital gradually shares parts of its entrepreneurial and academic education programmes to demonstrate its excellence and make it accessible to a much wider audience. EIT Digital’s online education portfolio can be used as part of blended education settings, in both Master's and Doctorate programmes, and for professionals as a way to update their knowledge.

Politecnico di Milano

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdo89%(1,404 classificações)

Semana

Semana 1

1 hora para concluir

Introduction to Data-driven Business

1 hora para concluir

3 vídeos (Total 13 mín.), 2 leituras, 2 testes

Semana

Semana 2

2 horas para concluir

Terminology and Foundational Concepts

In this module, you will learn the foundational concepts of machine learning and data science. You will understand how these techniques can be useful in terms of increased business value for organizations, thanks to the discussion of a very well known success story, namely Netflix, which can be deemed as a completely data-driven business. You will also understand how machine learning is different from programming.

2 horas para concluir

3 vídeos (Total 16 mín.), 3 leituras, 3 testes

3 videos

Success Story: Data Science at Netflix3min

Machine Learning9min

Solving Problems: Programming vs. Machine Learning3min

3 leituras

Success Story: Data Science at Netflix30min

Machine Learning slides20min

Solving Problems: Programming vs. Machine Learning10min

3 exercícios práticos

Success Story: Data Science at Netflix5min

Machine Learning20min

Solving Problems: Programming vs. Machine Learning30min

Semana

Semana 3

3 horas para concluir

Data Science Methods for Business

3 horas para concluir

5 vídeos (Total 25 mín.), 5 leituras, 5 testes

5 videos

Linear Regression for Price Prediction4min

Classification of User-generated Content to Recommend Restaurants2min

Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests2min

Hiring Employees Using Logistic Regression8min

K-means Clustering6min

5 leituras

Linear Regression for Product Price Prediction10min

Classification User-generated Content to Recommend Restaurants10min

Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests10min

Hiring Employees Using Logistic Regression10min

Using k-means for Clustering10min

5 exercícios práticos

Linear Regression30min

Naive Bayes30min

Decision Trees and Random Forests30min

Logistic Regression30min

K-means Clustering6min

Semana

Semana 4

1 hora para concluir

Challenges and Conclusions

1 hora para concluir

2 vídeos (Total 12 mín.), 1 leitura, 1 teste

Avaliações

4.3

66 avaliações

5 stars
58,19%
4 stars
23,36%
3 stars
11,06%
2 stars
3,68%
1 star
3,68%

Principais avaliações do DATA SCIENCE FOR BUSINESS INNOVATION

por HS18 de jan de 2022

Informative, well-detailed, organized and excellent.

por CM15 de mai de 2021

Great course, great content, the quiz questions are tricky which makes it really interesting

por SP23 de mai de 2020

The knowledge was practical based and interesting; however better application of knowledge in real life would've been a great add-on.

por TR22 de mar de 2021

Great Course, simple in explanation and easy to understand.

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Perguntas Frequentes – FAQ

Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:
o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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