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Make Data-Driven Decisions

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Make Data-Driven Decisions

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Rating: 5 (18 reviews)

Ce cours fait partie de Spécialisation "Google Data-Driven Decision Making"

Instructeur : Google Career Certificates

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Inclus avec En savoir plus

3 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

18 avis

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 heures à compléter

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niveau Débutant

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Ce que vous apprendrez

Discuss the importance and benefits of dashboards and reports to the data analyst with reference to Tableau and spreadsheets
Explain the difference between quantitative and qualitative data including reference to their use and specific examples
Compare and contrast data-driven decision making with data-inspired decision making
Discuss the use of data in the decision-making process

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analytics
Catégorie : Key Performance Indicators (KPIs)
Catégorie : Performance Measurement
Catégorie : Decision Making
Catégorie : Strategic Decision-Making
Catégorie : Business Intelligence Software
Catégorie : Data Literacy
Catégorie : Small Data
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Dashboard Creation
Catégorie : Business Metrics
Catégorie : Data Analysis Software
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Performance Analysis

Détails à connaître

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Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 3 modules dans ce cours

In this course, you'll learn to contextualize qualitative and quantitative data to improve business decisions. You'll explore data collection tools, compare data-driven and data-inspired approaches, and understand why analysis can sometimes fail. You'll examine performance metrics and use data visualization to communicate the story behind the numbers. You'll study dashboard types, design principles, and mathematical thinking strategies to spot patterns to solve problems. Finally, you'll practice selecting the right analytical tools for different datasets based on their characteristics.

By the end of this course, you will be able to: • Discuss the importance and benefits of dashboards and reports to the data analyst with reference to Tableau and spreadsheets • Explain the difference between quantitative and qualitative data including reference to their use and specific examples • Compare and contrast data-driven decision making with data-inspired decision making • Discuss the use of data in the decision-making process • Differentiate between data and metrics, giving specific examples • Demonstrate an understanding of what is involved in using a mathematical approach to analyze a problem

Analysts contextualize individual data points and interpret them to inform business decisions. Qualitative and quantitative data are crucial elements of this process. You'll learn about data collection tools, how to compare data-driven and data-inspired decisions, and why data analysis can fail.

Inclus

3 vidéos3 lectures1 devoir

Data visualization and metrics are widely utilized to convert raw data into useful information. You'll learn tools for visualizing data, the types of dashboards, and how metrics are used to measure performance.

Inclus

2 vidéos2 lectures2 devoirs

Mathematical thinking helps break down problems into smaller parts and identify the right tools for analysis, which often depend on dataset size. You'll also explore the characteristics, challenges, and benefits of big and small data.

Inclus

1 vidéo1 lecture2 devoirs

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Data-Driven Decision-Making for Agile Organizations
Spécialisation
Statut : Essai gratuit

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Révisé le 1 oct. 2025

Sencillamente muy buen curso, es sencillo, y a la vez profundo.

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Data analytics is the collection, transformation, and organization of these facts to draw conclusions, make predictions, and drive informed decision-making.

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You don't need to be a math all-star to succeed in this certificate. You need to be curious and open to learning with numbers (the language of data analysts). Being a strong data analyst is more than just math, it's about asking the right questions, finding the best sources to answer your questions effectively, and illustrating your findings clearly in visualizations.

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