Bu veri bilimi kursu kimler için uygun?

Gösterge panolarını inceleyen, analiz yaptıran veya verilere dayanarak karar alan; daha iyi sorular sormak ve zayıf çıkarımları fark etmek isteyen yöneticiler, pazarlamacılar, ürün çalışanları, operasyon liderleri ve kurucular içindir. Elektronik tabloları temel düzeyde bilmeniz yeterlidir.

Bu veri bilimi kursu kimler için uygun değil?

Veri bilimci olarak çalışmaya başlamak için tam zamanlı bir eğitim arayanlara yönelik değildir. Temel eğitim dizisi kod bilgisi gerektirmez; Python ve SQL ile verilen isteğe bağlı Kod dersleri de sıfırdan başlar. Ancak bunlar, bir üniversitenin veya başka bir yükseköğretim kurumunun veri bilimi programının ya da tam zamanlı yoğun bir eğitim programının sunduğu derinliğin, proje portföyünün ve mentorluk desteğinin yerini tutmaz; ayrıca iş garantisi yoktur. Hâlihazırda veri bilimci veya mühendis olarak çalışan ve ileri düzey uzmanlık eğitimi isteyenlere de yönelik değildir. Birçok kişi iki yaklaşımı birleştirir: Temelleri ve ilk kod yazma deneyimini burada edinir, işe hazır beceriler kazanmak için daha uzun bir teknik eğitim alır.

Her modülde neler öğreneceğim?

Altı modül, birinin sorduğu sorudan verdiği karara kadar, gerçek bir analizin tüm sürecini izler.

1. İş sorusundan veri sorusuna

'Satışlar neden düşüyor?' sorusunu verilerle yanıtlanabilecek bir soruya dönüştürmek ve hangi bulguların fikrinizi değiştireceğine karar vermek.

2. Veri: nereden gelir, nasıl yanıltır?

Örneklemler, eksik veriler, ekipler arasında farklılık gösteren tanımlar ve en kolay erişilen verilerin neden çoğu zaman yanlış veriler olduğu.

3. Betimsel istatistik

Ortalamalar, medyanlar, yayılım, yüzdeler ve oranlar; her birinin hangi durumlarda asıl durumu gizlediği.

4. Görselleştirme

Soruyu yanıtlayan bir grafik seçme ve yanlışlıkla veya kasıtlı olarak yanıltıcı biçimde hazırlanmış grafikleri okuma.

5. Deneyler ve A/B testleri

Kontrol grupları, örneklem büyüklüğü, sade bir dille istatistiksel anlamlılık ve korelasyonun neden nedensellik olmadığı.

6. Analistlerle ve yapay zekayla çalışma

Analiz yönergesi yazma, sonuçları gözden geçirme ve hesaplarını kontrol ederek yapay zeka asistanlarıyla verileri inceleme.

Kişiselleştirilmiş öğrenme yolu bana nasıl uyarlanır?

Seviye belirleme değerlendirmesi; yüzdeler, ortalamalar ve grafiklerle ne kadar rahat çalıştığınızı ve hangi kararları verdiğinizi kontrol eder. Pazarlama liderinin örnekleri kampanya testleri ve dönüşüm oranlarına; operasyon yöneticisininkiler ise teslimat süreleri ve kusur oranlarına odaklanır. İstatistikleri zaten güvenle yorumluyorsanız öğrenme yolu deneylere ve çalışma talimatlarına hızla ilerler.

Hangi uygulamaları yaparım?

Kurgusal veya kamuya açık veri kümeleriyle, veri çalışmalarına ilişkin kararlar üzerinde pratik yaparsınız. Her görev, görebileceğiniz bir puanlama kılavuzuna göre değerlendirilir ve geliştirmeniz gereken noktalara ilişkin geri bildirim verilir; herhangi bir puanın yeniden incelenmesini isteyebilirsiniz.

Örnek görev: Kurgusal bir yemek kiti şirketi olan Greenbasket, iki hafta boyunca yeni bir karşılama e-postası kullanır ve bu e-postayı açan müşterilerin yeniden sipariş verme olasılığının yüzde 30 daha yüksek olduğunu bildirir. Bunun e-postanın işe yaradığını neden kanıtlamadığını açıklar ve adil bir A/B testi tasarlarsınız. Puanlama ölçütleri; kişilerin kendi kendini seçmesinden kaynaklanan sorunu belirtmenizi, bir kontrol grubu tanımlamanızı, önceden tek bir başarı ölçütü seçmenizi ve herhangi biri sonuçlara bakmadan önce testin ne kadar sürmesi gerektiğini söylemenizi kontrol eder.

Veri bilimi kursu ne kadar sürüyor?

Derslerin her biri 10 ila 15 dakika sürer. Öğrenme yolunuzun toplam süresi, seviye belirleme sonucunuza ve ne sıklıkta çalıştığınıza bağlıdır; bu yüzden sabit bir saat sayısı yoktur. İstatistik altyapısı olan biri üçüncü modülün büyük bölümünü atlayabilirken, sayılarla çalışmaya yeni başlayan biri deneylere geçmeden önce ek alıştırma yapar.

Bitirdiğimde ne elde ederim?

Son uygulamalı değerlendirmede, bir analizi eleştirmeniz ve daha iyi bir analiz için kısa bir çalışma talimatı yazmanız istenir. Başarılı olursanız profesyoneller için veri biliminin temelleri alanında tanınan bir sertifika alırsınız. Bu, akredite bir yeterlilik belgesi değildir ve teknik veri bilimi yetkinliği kazandığınızı iddia etmez.

Veri bilimi kursunun ücreti ne kadar?

Ayrı bir kurs ücreti yoktur: kurs, planınıza dahildir. Bireysel plan aylık USD 79 veya yıllık USD 790 tutarındadır. Ekip planı, 3 üyeye kadar aylık USD 189 veya yıllık USD 1,890 tutarındadır; her ek üye için aylık USD 49 veya yıllık USD 490 eklenir. 25 üyeden itibaren toplu fiyatlandırma uygulanır. 7 günlük ücretsiz deneme dahildir ve kredi kartı gerekmez.