Make better organizational decisions. Improve the bottom line by viewing issues from a data perspective

4.6

estrelas

164 classificações

Peter Baumgartner +2 mais instrutores

5.917 já se inscreveram

oferecido por

Universidade de Buffalo

Universidade Estadual de Nova York

Programa de cursos integrados Data-Driven Decision Making (DDDM)Universidade de Buffalo

O que você vai aprender

Identify gaps in data collection processes needed to drive improvements
Compare and contrast data analysis and visualization tools for generating metrics dashboards
Define techniques to validate performance metrics and data integrity
Prepare and present multiple examples of data-driven decision making

Habilidades que você terá

Sobre este Programa de cursos integrados

4.265 visualizações recentes

This specialization explains why it is important to leverage data when contemplating organizational choices, and supplies the tools at the heart of data-driven decision making (DDDM). The three-course series explores how technology enables the collection and organization of unprecedented amounts of data, and how to dissect that data to gain powerful insights. Course topics include analyzing process maps for driving improvement, software for maximizing data analysis, statistical process control, creating metrics dashboards and translating data stories, and the connection between operations technology metrics and organizational performance. Content touches on leadership’s role in instituting an internet of things (IoT) strategy in manufacturing and service environments. Lessons feature case studies highlighting ROI achieved through DDDM, and the cultural changes required for success. To learn more about the specialization, check out a video overview at https://www.youtube.com/watch?v=Oi4mmeSWcVc&list=PLQvThJe-IglyYljMrdqwfsDzk56ncfoLx&index=11.

Projeto de Aprendizagem Aplicada

Each course concludes with a project whereby learners apply DDDM theory to real-world scenarios, while concurrently considering implications for their own organizations. Projects may lead to measurable improvements in quality, cost, efficiency, operational flexibility, capital investments, time-to-market, customer satisfaction, or other key performance indicators.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

Cursos 100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Cronograma flexível

Definição e manutenção de prazos flexíveis.

Nível iniciante

Aproximadamente 3 meses para ser concluído

Ritmo sugerido de 3 horas/semana

Inglês

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

Experimente o Coursera for Business

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Como funciona o programa de cursos integrados

Fazer cursos

Um programa de cursos integrados do Coursera é uma série de cursos para ajudá-lo a dominar uma habilidade. Primeiramente, inscreva-se no programa de cursos integrados diretamente, ou avalie a lista de cursos e escolha por qual você gostaria de começar. Ao se inscrever em um curso que faz parte de um programa de cursos integrados, você é automaticamente inscrito em todo o programa de cursos integrados. É possível concluir apenas um curso — você pode pausar a sua aprendizagem ou cancelar a sua assinatura a qualquer momento. Visite o seu painel de aprendiz para controlar suas inscrições em cursos e progresso.

Projeto prático

Todos os programas de cursos integrados incluem um projeto prático. Você precisará completar com êxito o(s) projeto(s) para concluir o programa de cursos integrados e obter o seu certificado. Se o programa de cursos integrados incluir um curso separado para o projeto prático, você precisará completar todos os outros cursos antes de iniciá-lo.

Obtenha um certificado

Ao concluir todos os cursos e completar o projeto prático, você obterá um certificado que pode ser compartilhado com potenciais empregadores e com sua rede profissional.

Este Programa de cursos integrados contém 3 cursos

Curso1

Curso 1

Data-Driven Process Improvement

4.6

estrelas

145 classificações

By the end of this course, learners are empowered to implement data-driven process improvement objectives at their organization. The course covers: the business case for IoT (Internet of Things), the strategic importance of aligning operations and performance goals, best practices for collecting data, and facilitating a process mapping activity to visualize and analyze a process’s flow of materials and information. Learners are prepared to focus efforts around business needs, evaluate what the organization should measure, discern between different types of IoT data and collect key performance indicators (KPIs) using IoT technology. Learners have the opportunity to implement process improvement objectives in a mock scenario and consider how the knowledge can be transferred to their own organizational contexts.

Material includes online lectures, videos, demos, project work, readings and discussions. This course is ideal for individuals keen on developing a data-driven mindset that derives powerful insights useful for improving a company’s bottom line. It is helpful if learners have some familiarity with reading reports, gathering and using data, and interpreting visualizations. It is the first course in the Data-Driven Decision Making (DDDM) specialization. To learn more about the specialization, check out a video overview at https://www.youtube.com/watch?v=Oi4mmeSWcVc&list=PLQvThJe-IglyYljMrdqwfsDzk56ncfoLx&index=11.

Curso2

Curso 2

Data Analysis and Visualization

4.7

estrelas

79 classificações

By the end of this course, learners are provided a high-level overview of data analysis and visualization tools, and are prepared to discuss best practices and develop an ensuing action plan that addresses key discoveries. It begins with common hurdles that obstruct adoption of a data-driven culture before introducing data analysis tools (R software, Minitab, MATLAB, and Python). Deeper examination is spent on statistical process control (SPC), which is a method for studying variation over time. The course also addresses do’s and don’ts of presenting data visually, visualization software (Tableau, Excel, Power BI), and creating a data story.

Material features online lectures, videos, demos, project work, readings and discussions. This course is ideal for individuals keen on developing a data-driven mindset that derives powerful insights useful for improving a company’s bottom line. It is helpful if learners have some familiarity with reading reports, gathering and using data, and interpreting visualizations. It is the second course in the Data-Driven Decision Making (DDDM) specialization. To learn more about the specialization, check out a video overview at https://www.youtube.com/watch?v=Oi4mmeSWcVc&list=PLQvThJe-IglyYljMrdqwfsDzk56ncfoLx&index=11.

Curso3

Curso 3

Applied Analytics and Data for Decision Making

4.6

estrelas

76 classificações

By the end of this course, learners are prepared to identify and test the best solutions for improving performance and integrating concepts from operational excellence methodologies for optimum data-driven decision making. The course begins with a focus on deciphering the root cause of problems through a variety of tools before determining and assessing best-fit solutions. Learners discover how to apply ISO, Lean and Six Sigma in the pursuit of aligning organizational operations data with performance standards. Hospitality, manufacturing and e-commerce case studies help illustrate how to build data literacy while ensuring privacy and data ethics measures are in place.

Material features online lectures, videos, demos, project work, readings and discussions. This course is ideal for individuals keen on developing a data-driven mindset that derives powerful insights useful for improving a company’s bottom line. It is helpful if learners have some familiarity with reading reports, gathering and using data, and interpreting visualizations. It is the third course in the Data-Driven Decision Making (DDDM) specialization. To learn more about the specialization, check out a video overview at https://www.youtube.com/watch?v=Oi4mmeSWcVc&list=PLQvThJe-IglyYljMrdqwfsDzk56ncfoLx&index=11.

Instrutores

oferecido por

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Universidade Estadual de Nova York

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Perguntas Frequentes – FAQ

Qual é a política de reembolso?
Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.
Posso me inscrever em um único curso?
Sim! Para começar, clique na carta de curso que lhe interessa e se inscreva. Você pode se inscrever e concluir o curso para ganhar um certificado compartilhável ou você pode auditar para ver os materiais do curso de graça. Quando você se inscrever em um curso que faz parte de uma especialização, você está automaticamente inscrito para a especialização completa. Visite o seu painel de aluno para acompanhar o seu progresso.
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.
Posso fazer o curso gratuitamente?
Quando se inscrever no curso, você terá acesso a todos os cursos na Especialização e ganhará um certificado quando concluir o trabalho. Se você só quiser ler e visualizar o conteúdo do curso, pode auditar o curso gratuitamente. Se não puder pagar a taxa, você pode solicitar ajuda financeira.
Este curso é realmente 100% on-line? Eu preciso assistir alguma aula pessoalmente?
Este curso é totalmente on-line, então não existe necessidade de aparecer em uma sala de aula pessoalmente. Você pode acessar suas palestras, leituras e atribuições a qualquer hora e qualquer lugar, via web ou dispositivo móvel.
Quanto tempo é necessário para concluir a Especialização?
Time to completion varies based on your schedule, but learners can expect to complete the specialization within 3 months.
What background knowledge is necessary?
Learners should have basic business acumen and an interest in how the Internet of Things can be used to develop and deploy a data-driven strategy within an organization. Learners should have some familiarity with reading reports, gathering and using data, and interpreting visualizations.
Do I need to take the courses in a specific order?
We strongly urge learners to take the courses in the following order: (1) Operational Context and Data; (2) Data Analysis and Visualization; and (3) Applied Analytics and Data for Decision Making.
Vou ganhar créditos universitários por concluir a Especialização?
No.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
Identify gaps in data collection processes needed to drive improvements
Compare and contrast data analysis and visualization tools for generating metrics dashboards
Define techniques to validate performance metrics and data integrity
Prepare and present multiple examples of data-driven decision making

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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