4.3
estrellas
226 calificaciones

Marco Brambilla +1 instructores más

11.314 ya inscrito

ofrecido por

EIT Digital

Politecnico di Milano

Data Science for Business Innovation

EIT Digital

Acerca de este Curso

7339 vistas recientes

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

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Nivel principiante

Aprox. 7 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Francés (French), Portugués (europeo), Ruso (Russian), Inglés (English), Español (Spanish)

Qué aprenderás

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 obtendrás

Data Science
Business Analytics
Decision-Making
Data Analysis
Big Data

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Instructores

Calificación del instructor

4,38/5 (80 calificaciones)

Marco Brambilla

Professor

Politecnico di Milano

11.314 alumnos

1 curso

Emanuele Della Valle

Associate Professor

Politecnico di Milano

11.314 alumnos

1 curso

ofrecido 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

Politecnico di Milano is a scientific-technological University, which trains engineers, architects and industrial designers.

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido88%(1,252 calificaciones)

Semana

Semana 1

1 hora para completar

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 hora para completar

3 videos (Total 13 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios

Semana

Semana 2

2 horas para completar

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 completar

3 videos (Total 16 minutos), 3 lecturas, 3 cuestionarios

Semana

Semana 3

3 horas para completar

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 horas para completar

5 videos (Total 25 minutos), 5 lecturas, 5 cuestionarios

5 videos

Linear Regression for Price Prediction4m

Classification of User-generated Content to Recommend Restaurants2m

Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests2m

Hiring Employees Using Logistic Regression8m

K-means Clustering6m

5 lecturas

Linear Regression for Product Price Prediction10m

Classification User-generated Content to Recommend Restaurants10m

Product Recommendation Using Decision Trees and Random Forests10m

Hiring Employees Using Logistic Regression10m

Using k-means for Clustering10m

5 ejercicios de práctica

Linear Regression30m

Naive Bayes30m

Decision Trees and Random Forests30m

Logistic Regression30m

K-means Clustering6m

Semana

Semana 4

1 hora para completar

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 hora para completar

2 videos (Total 12 minutos), 1 lectura, 1 cuestionario

Reseñas

4.3

62 reseña

5 stars
58,99 %
4 stars
23,43 %
3 stars
10,46 %
2 stars
3,34 %
1 star
3,76 %

Principales reseñas sobre DATA SCIENCE FOR BUSINESS INNOVATION

por MA11 de feb. de 2021

Good course for understanding the general concept of data science

por HS18 de ene. de 2022

Informative, well-detailed, organized and excellent.

por UN18 de ene. de 2022

Data Science is the future and this course has given a fundamental principles of this technology.

por BK6 de abr. de 2022

I learnt alot about algorithms, statsistics and data science through this course. Thank you to the professors

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Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
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Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.
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