この専門講座について
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100%オンラインコース

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

フレキシブルなスケジュール

柔軟性のある期限の設定および維持

初級レベル

約7か月で修了

推奨6時間/週

英語

字幕:英語, アラビア語, 中国語(簡体), ベトナム語, 韓国語, ロシア語, スペイン語...

習得するスキル

Binary ClassificationData AnalysisTableau SoftwareSQL

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フレキシブルなスケジュール

柔軟性のある期限の設定および維持

初級レベル

約7か月で修了

推奨6時間/週

英語

字幕:英語, アラビア語, 中国語(簡体), ベトナム語, 韓国語, ロシア語, スペイン語...

専門講座の仕組み

コースを受講しましょう。

Coursera(コーセラ)の専門講座は、一連のコース群であり、技術を身に付ける手助けとなります。開始するには、専門講座に直接登録するか、コースを確認して受講したいコースを選択してください。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、自動的にすべての専門講座にサブスクライブされます。1つのコースを修了するだけでも結構です。いつでも、学習を一時停止したり、サブスクリプションを終了することができます。コースの登録状況や進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

実践型プロジェクト

すべての専門講座には、実践型プロジェクトが含まれています。専門講座を完了して修了証を獲得するには、成功裏にプロジェクトを終了させる必要があります。専門講座に実践型プロジェクトに関する別のコースが含まれている場合、専門講座を開始するには、それら他のコースをそれぞれ終了させる必要があります。

修了証を取得

すべてのコースを終了し、実践型プロジェクトを完了すると、修了証を獲得します。この修了証は、今後採用企業やあなたの職業ネットワークと共有できます。

how it works

この専門講座には5コースあります。

コース1

Business Metrics for Data-Driven Companies

4.6
5,412件の評価
1,085件のレビュー
コース2

Mastering Data Analysis in Excel

4.2
2,953件の評価
656件のレビュー
コース3

Data Visualization and Communication with Tableau

4.7
2,019件の評価
427件のレビュー
コース4

Managing Big Data with MySQL

4.7
2,473件の評価
552件のレビュー

講師

Avatar

Daniel Egger

Executive in Residence and Director, Center for Quantitative Modeling
Pratt School of Engineering, Duke University
Avatar

Jana Schaich Borg

Assistant Research Professor
Social Science Research Institute

業界パートナー

Industry Partner Logo #0

デューク大学(Duke University)について

Duke University has about 13,000 undergraduate and graduate students and a world-class faculty helping to expand the frontiers of knowledge. The university has a strong commitment to applying knowledge in service to society, both near its North Carolina campus and around the world....

よくある質問

  • はい。まず始めに興味のあるコースカードをクリックして登録します。コースに登録して修了することによって、共有できる修了証を取得するか、無料でコースを聴講してコースの教材を確認することができます。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、専門講座全体に自動的にサブスクライブされます。進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。

  • このコースは完全にオンラインで提供されているため、実際に教室に出席する必要はありません。Webまたはモバイル機器からいつでもどこからでも講義、学習用教材、課題にアクセスできます。

  • この専門講座では大学の単位は付与されませんが、一部の大学では専門講座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。

  • Time to completion can vary based on your schedule, but most learners are able to complete the Specialization in 6-7 months.

  • Each course in the Specialization is offered on a regular schedule, with sessions starting about once per month. If you don't complete a course on the first try, you can easily transfer to the next session, and your completed work and grades will carry over.

  • No prior experience with analytics or programming is required. This Specialization is intended for anyone with an interest in data analysis and its applications in business decision-making.

  • We recommend taking the courses in the order presented, as each subsequent course will build on material from previous courses.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

  • You will be able to frame practical business questions that can be answered with data, visualize analytical insights in an informative and compelling fashion, and translate and persuasively communicate insights into actionable recommendations for decision-makers.

  • You will need access to Microsoft Excel 2007 (or a more recent version of Microsoft Excel). We will be using the free Solver plugin for optimization problems, and this functionality is not available in alternative online tools such as Google Sheets. The Specialization will also make use of freely-downloadable software packages such as Tableau.

  • Yes! We will teach you all the analytical and software tools you need to succeed not only in this class, but also as a business analyst.

  • Yes. Our goal is to give you tools to help you navigate business data analyses of all kinds, even if you have never worked with that type of data before or do not have experience with the associated type of business.

  • Yes. In fact, chances are high that you have never seen the majority of the content in this class. Applying quantitative skills to business contexts requires software, skills, and domain knowledge you are not likely to have been exposed to in graduate school.

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。