Tomada de decisões baseadas em dados para empresas
Descubra como tomar melhores decisões de negócios aplicando frameworks de dados práticos—sem codificação.
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Descrição do Curso
Explore os fundamentos da alfabetização de dados
A alfabetização em dados é uma habilidade essencial para todas as funções em uma organização, não apenas para cientistas e analistas de dados. Como as empresas coletam mais dados do que nunca, é fundamental que todos possam ler e analisar esses dados com eficiência.Aplicar a tomada de decisão orientada por dados
Neste curso, você aprenderá os fundamentos da tomada de decisão orientada por dados e aplicará essas habilidades a três exemplos reais do mundo das finanças, marketing e operações. Você também aprenderá como descobrir novos insights e oportunidades aplicando estruturas de oferta e demanda, custo e benefício, e risco e recompensa; adquirindo habilidades práticas para ajudar você a prosperar no novo mundo orientado por dados.Treinar 2 ou mais pessoas?
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Estrutura de tomada de decisão orientada por dados
GratuitoNeste capítulo, você se familiarizará com a estrutura de decisão orientada por dados. Você aprenderá mais sobre os diferentes tipos de análise de dados e seus objetivos. Ao final, você poderá ver onde cada decisão se encaixa na estrutura.
Boas-vindas!50 xpEstruturação de um problema orientado por dados100 xpSondagem de uma análise100 xpAnálise como uma jornada50 xpMaturidade analítica100 xpArmadilhas comuns50 xpAplicação dos métodos e objetivos50 xpIdentificar o método50 xpIdentificar o objetivo50 xpClassificação do restante do curso100 xp - 2
Aplicação de dados para informar o marketing
Vamos aplicar a decisão orientada por dados em um contexto de marketing. Você usará dados para otimizar os gastos com anúncios, identificar oportunidades de arbitragem para o tráfego do site e até mesmo como prever lançamentos de novos produtos com dados limitados, mas relevantes.
Exemplos de marketing50 xpEncontrar o melhor modelo50 xpFoco no crescimento50 xpFoco na aquisição eficiente50 xpFoco na lucratividade50 xpArbitragem de anúncios50 xpExemplos de arbitragem de ID100 xpIdentificar a oportunidade de arbitragem50 xpCalcular o lucro50 xpPrevisão de produtos orientada por dados50 xpEscolha os análogos de P, Q e M corretos50 xpPainel de modelagem de difusão50 xp - 3
Identificando oportunidades financeiras com dados
Aprender a usar dados para informar decisões em finanças pode ser satisfatório e lucrativo. Neste capítulo, você analisará as oportunidades de investimento usando dados de crédito ao consumidor, imóveis e até mesmo em um mercado não tradicional de colecionáveis.
Investimento tradicional: risco versus recompensa50 xpPara que serve a taxa livre de risco?50 xpUse um gráfico semelhante ao CAPM para escolher seu investimento50 xpOutros investimentos em ativos tradicionais50 xpCalcular a renda bruta do aluguel50 xpAnalise o melhor investimento por taxa de capitalização50 xpSelecione a melhor oportunidade de investimento50 xpInvestimentos não tradicionais: Magic the Gathering50 xpDefinição de uma simulação50 xpEncontre o preço máximo a ser pago50 xpCalcule o lucro esperado50 xp - 4
Operações comerciais orientadas por dados
No capítulo final, você aplicará os dados para criar um cálculo do mercado total endereçável para uma startup, aprenderá sobre as curvas de oferta e demanda usadas para contratação de pessoal e como identificar áreas de melhoria orientadas para o cliente. Isso proporcionará a você uma experiência prática sobre como identificar oportunidades de otimização e dar suporte às operações comerciais existentes.
Mercado total endereçável50 xpTAM: dimensionamento de mercado de cima para baixo50 xpTAM: dimensionamento de mercado de baixo para cima50 xpCurva de demanda: refeições e bebidas50 xpDemanda de alimentos rápida (e furiosa)50 xpExaminando uma previsão50 xpCurva de oferta: atendentes para seu restaurante50 xpRevisando o Erlang-C100 xpTome uma decisão de agendamento orientada por dados!50 xpContribuição do cliente para melhorar sua operação50 xpDados para concentrar esforços e treinamento (1)50 xpDados para concentrar esforços e treinamento (2)50 xpResumo50 xp
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pré-requisitos
Machine Learning for BusinessTed Kwartler
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Adjunct Professor, Harvard University
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