The course is a compendium of the must-have expertise in data science for executive and middle-management to foster data-driven innovation. It consists of introductory lectures spanning big data, machine learning, data valorization and communication. Topics cover the essential concepts and intuitions on data needs, data analysis, machine learning methods, respective pros and cons, and practical applicability issues.
Data Science for Business Innovation
EIT Digitalこのコースについて
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初級レベル
約7時間で修了
英語
字幕：英語
学習内容
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
習得するスキル
Data ScienceBusiness AnalyticsDecision-MakingData AnalysisBig Data
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提供：
EIT Digital
EIT Digital is a pan-European organization whose mission is 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 talents for the future.
ミラノ工科大学（Politecnico di Milano）
Politecnico di Milano is a scientific-technological University, which trains engineers, architects and industrial designers.
シラバス - 本コースの学習内容
1時間で修了
Introduction to Data-driven Business
This module introduces the course and offers some basic overview of the topics. It presents the crucial concepts related to data science and big data and provides an outlook on how to use them in real world settings for increasing business value.
1時間で修了
3件のビデオ （合計13分）, 2 readings, 2 quizzes
3件のビデオ
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations2 分
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?6 分
2件の学習用教材
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations15 分
What's Big Data? How Does It Relate to Data Science?15 分
2の練習問題
Data-driven Decision Making for Data-centric Organizations3 分
Big Data and Data Science10 分
2時間で修了
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時間で修了
3件のビデオ （合計16分）, 3 readings, 3 quizzes
3件のビデオ
Machine Learning9 分
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning3 分
3件の学習用教材
Success Story: Data Science at Netflix30 分
Machine Learning slides20 分
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning10 分
3の練習問題
Success Story: Data Science at Netflix5 分
Machine Learning20 分
Solving Problems: Programming vs. Machine Learning30 分
3時間で修了
Data Science Methods for Business
In this module, you will learn the concepts and intuitions about the basic approaches for data analysis, including linear regression, naive Bayes, decision trees, clustering, and logistic regression. All the methods are presented starting from typical business uses and are covered in an intuitive way through a guided explanation of how the approach works on simple examples.
3時間で修了
5件のビデオ （合計25分）, 5 readings, 5 quizzes
5件のビデオ
Classification of User-generated Content to Recommend Restaurants2 分
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests2 分
Hiring Employees Using Logistic Regression8 分
K-means Clustering6 分
5件の学習用教材
Linear Regression for Product Price Prediction10 分
Classification User-generated Content to Recommend Restaurants10 分
Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests10 分
Hiring Employees Using Logistic Regression10 分
Using k-means for Clustering10 分
5の練習問題
Linear Regression30 分
Naive Bayes30 分
Decision Trees and Random Forests30 分
Logistic Regression30 分
K-means Clustering6 分
1時間で修了
Challenges and Conclusions
This module summarizes the concepts learned so far and introduces a set of challenges and risks that data-savvy managers must take into account when deciding for a data-driven strategy.
1時間で修了
2件のビデオ （合計12分）, 1 reading, 1 quiz
1件の学習用教材
Data Science Challenges20 分
1の練習問題
Data Science Challenges30 分
レビュー
DATA SCIENCE FOR BUSINESS INNOVATION からの人気レビュー
GSにより2020年1月19日
A very well done course that showcases the main technologies applied in different scenarios. It was a good introduction to the world of applied data science.
SPにより2020年5月23日
The knowledge was practical based and interesting; however better application of knowledge in real life would've been a great add-on.
TGにより2019年12月14日
There are sometimes language interpretations that make it really hard to pass the quizes.
FAにより2020年5月2日
The course is perfect, but the Quiz questions are not relatable.
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合：
- コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
- コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
修了証を購入すると何を行えるようになりますか？
修了証を購入する際、コースのすべての教材（採点課題を含む）にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。
返金ポリシーについて教えてください。
支払日から2週間後、または（開始直後のコースの場合は）コースの最初のセッションが開始されてから2週間後の、いずれかの遅い日付の期間までが全額の返金の対象となります。コースの修了証を取得した後は、2週間以内にコースを完了した場合でも返金することはできません。返金ポリシーをすべて表示します。
学資援助はありますか？
はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera（コーセラ）は学資援助を提供しています。左側の［登録］ボタンの下にある［学資援助］のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。詳細。
コースを修了することで大学の単位は付与されますか？
このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera（コーセラ）のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。
さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。
