Data science is a team sport. As a data science executive it is your job to recruit, organize, and manage the team to success. In this one-week course, we will cover how you can find the right people to fill out your data science team, how to organize them to give them the best chance to feel empowered and successful, and how to manage your team as it grows.
제공자:
Executive Data Science 특화 과정존스홉킨스대학교이 강좌에 대하여
최근 조회 43,784회
학습자 경력 결과
50%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
32%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
12%
가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 2번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
완료하는 데 약 6시간 필요
영어
자막: 영어, 아랍어
귀하가 습득할 기술
Team BuildingData ScienceManagementTeam Management
학습자 경력 결과
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가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
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가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
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가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
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존스홉킨스대학교
The mission of The Johns Hopkins University is to educate its students and cultivate their capacity for life-long learning, to foster independent and original research, and to bring the benefits of discovery to the world.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 6시간 필요
Building a Data Science Team
Welcome to Building a Data Science Team! This course is one module, intended to be taken in one week. the course works best if you follow along with the material in the order it is presented. Each lecture consists of videos and reading materials and every lecture has a 5 question quiz. You need to get 4 out of 5 or better on the quiz to pass. Overall the quizzes are worth 17% of your grade each, with the exception of the last quiz, which is worth 15%. I'm excited to have you in the class and look forward to your contributions to the learning community. Click Discussions to see forums where you can discuss the course material with fellow students taking the class. Be sure to introduce yourself to everyone in the Meet and Greet forum.If you have questions about course content, please post them in the forums to get help from others in the course community. For technical problems with the Coursera platform, visit the Learner Help Center.Good luck as you get started, and I hope you enjoy the course! -Jeff
완료하는 데 6시간 필요
17개 동영상 (총 83분), 8 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
17개의 동영상
The Data Team2m
When Do You Need Data Science?3m
Data Engineer: Qualifications & Skills5m
Data Scientist: Qualifications & Skills8m
Data Science Manager: Qualifications & Skills4m
Where To Find The Data Team2m
Interviewing For Data Science5m
Onboarding the Data Science Team5m
Managing the Data Science Team7m
Evaluating Success of the Team6m
Embedded Teams vs. Dedicated Groups5m
How Does Data Science Interact with Other Groups3m
Empowering Others to Use Data5m
Common Interaction Difficulties6m
Common Internal Difficulties7m
Wrap-Up1m
8개의 읽기 자료
Lecture materials and related reading10m
Lecture Materials and Related Reading10m
Lecture Materials and Related Reading10m
Lecture Materials and Related Reading10m
Lecture Materials and Related Reading10m
Lecture Materials and Related Reading10m
Lecture Materials and Related Reading10m
Post-Course Survey10m
6개 연습문제
Defining the data science team30m
Data team qualifications30m
Assembling the team30m
Management strategies30m
Working with other teams30m
Common difficulties30m
검토
BUILDING A DATA SCIENCE TEAM의 최상위 리뷰
NN 제공2017년 12월 14일
This course was an exceptional experience where it introduces me to building a data science team, its challenges, nuances and also what kind of approach to take while building and sustaining the team.
PV 제공2017년 1월 22일
Good overview of forming Data science team. The challenges are typical of any SDLC project. However I was looking to glean some specific challenges between DSc team and product or marketing teams.
RV 제공2016년 5월 21일
Good but should come after the Managing Data Analysis for understanding better what the people you hire are actually going to do. Preventing the "Dilbertification" of the data science manager.
JS 제공2017년 3월 11일
Extremely practical and essentially human, this was really interesting to better understand the different roles and how to help data science teams to work together, highly recommended
Executive Data Science 특화 과정 정보
Assemble the right team, ask the right questions, and avoid the mistakes that derail data science projects.
자주 묻는 질문
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