Let's start with the importance of data storytelling and the elements you need to tell stories with data. You'll learn best practices to influence how decisions are made before learning how to translate technical results into stories for non-technical stakeholders.


Fundamentals of storytelling

The story begins

Building a story

Translating technical results

A non-tech story

Be aware

Impacting the decision-making process

Is it a true story?

Structured to impact

A story to compare

Storytelling with Data

Deepen your storytelling knowledge. Learn how to avoid common mistakes when telling stories with data by tailoring your presentations to your audience. Then learn best practices for including visualizations and choosing between oral or written formats to make sure your presentations pack a punch!


Selecting the right data

The truth about salaries

Earning interests

Showing relevant statistics

Salary variation

On a payroll

It's not significant

Visualizations for different audiences

Salary development

Salary on demand

Choosing the appropriate format

A communication problem

Should we meet?

When in doubt

Preparing to Communicate the Data

Now that you understand how to prepare for communicating findings, it’s time to learn how to structure your reports. You'll also learn the importance of reproducibility (work smarter, not harder) and how to get to the point when describing your findings. You’ll then get to apply all you’ve learned to a real-world use case as you create a compelling report on credit risk.


Types of reports

Something to report

In summary

Reproducibility and references

Replicate me

Same results

Write precise and clear reports

Half-empty glass

Strong words

Case study: report on credit risk

Credit me

Report my credit

Structuring Written Reports

You'll finish by learning simple techniques to structure a presentation, communicate insights, and inspire your audience to take action. Lastly, you'll learn how to improve your communication style and prepare to handle questions from your audience.


Merencanakan presentasi lisan

Options

True

False

Apakah ini rencananya?

Kerangka presentasi

Rencana yang efektif!

Menyusun slide presentasi

Membangun warna

Terlalu banyak teks

Opsi

Praktik terbaik

Hindari

Bangunan yang tepat

Menyampaikan presentasi

Benar

Salah

Praktikkan

Menghindari kesalahan umum

Kesalahan yang sebenarnya

Kesalahan umum

Yang boleh dan yang jangan

Selamat!

Building Compelling Oral Presentations

Anda telah menganalisis data, menjalankan model, dan membuat prediksi. Sekarang, saatnya menghadirkan data Anda! Menyajikan temuan kepada pemangku kepentingan agar mereka dapat mengambil keputusan berbasis data adalah keterampilan penting bagi semua data scientist. Dalam kursus ini, Anda akan belajar menggunakan storytelling untuk terhubung dengan audiens dan membantu mereka memahami isi presentasi—agar mereka dapat mengambil keputusan yang tepat. Melalui latihan praktis, Anda akan mempelajari kelebihan dan kekurangan format lisan dan tertulis. Anda juga akan meningkatkan kemampuan menerjemahkan hasil teknis menjadi cerita yang menarik, menggunakan data yang tepat, visualisasi, dan teknik presentasi langsung. Mulailah belajar dan tingkatkan kemampuan data storytelling Anda hari ini.

Video dilengkapi transkrip langsung yang dapat Anda tampilkan dengan mengklik "Show transcript" di kiri bawah video.									
Glosarium kursus dapat ditemukan di sisi kanan pada bagian sumber daya.
									
Untuk memperoleh kredit CPE, Anda perlu menyelesaikan kursus dan mencapai skor 70% pada asesmen yang memenuhi syarat. Anda dapat menuju ke asesmen dengan mengklik ajakan kredit CPE di sisi kanan.									

Understanding Data Science

Understanding Data Visualization

Tidak ada yang suka melihat spreadsheet! Hidupkan data Anda. Tingkatkan presentasi dan ubah data jadi wawasan.

Konsep Komunikasi Data

Analis Data Asisten dalam SQL

Associate Data Scientist di R

Associate Data Scientist  dalam Python

Kenaikan gaji sektor swasta selama 5 tahun terakhir

Analisis gaji pengembang perangkat lunak dari berbagai perusahaan

Prakiraan gaji untuk sektor perangkat lunak dalam 5 tahun ke depan

Karyawan akan keluar karena gaji di perusahaan lain lebih tinggi

Perusahaan harus menawarkan rentang gaji yang kompetitif untuk mempertahankan talenta

Rencana yang efektif!

Konsep Komunikasi Data

Latihan interaktif praktis