Czas wyruszyć w drogę ku płynności w świecie danych! Na początku kursu dowiesz się, czym jest płynność w pracy z danymi i czym różni się od umiejętności danych. Odkryjesz także rezultaty płynności danych oraz elementy potrzebne do jej osiągnięcia – zarówno na poziomie indywidualnym, jak i organizacyjnym.

Czym jest biegłość w pracy z danymi?

Elementy biegłości w pracy z danymi

Biegłość w danych a alfabetyzacja danych

Efekty biegłości w pracy z danymi

Dyskusje wokół danych

Działania z danymi

Osiąganie biegłości w pracy z danymi

Wspierający ekosystem danych

Wyznaczanie celów dla biegłości w pracy z danymi

Droga do płynności w świecie danych

Indywidualna płynność w pracy z danymi obejmuje umiejętności, które pozwalają podejmować skuteczne decyzje oparte na danych. W tym rozdziale poznasz sposoby, w jakie osoby biegłe w pracy z danymi identyfikują problemy biznesowe, przekształcają je w pytania analityczne, efektywnie pracują z danymi i komunikują wnioski, by móc działać.

Rozwiązywanie problemów biznesowych z pomocą danych

Identyfikowanie problemów za pomocą KPI

Drzewo KPI w praktyce!

Formułowanie pytań analitycznych

Eksploracja i opis danych

Zapewnianie jakości danych

Efektywna praca z danymi

Wykorzystywanie wiedzy analitycznej

Rozwiązania analityczne w praktyce

Dobre praktyki współpracy

Interpretowanie i komunikowanie wyników

Praktyki skutecznej komunikacji

Rozwiązywanie problemu z wykorzystaniem danych

Osoby biegłe w pracy z danymi

W tym rozdziale zagłębisz się w różne elementy kształtujące płynność organizacji w pracy z danymi. Poznasz zachowania charakterystyczne dla kultury opartej na danych, a także rolę silnego ekosystemu danych wspierającego tę płynność – w tym infrastruktury danych, narzędzi oraz procesów i struktury organizacyjnej.

Budowanie kultury opartej na danych

Opcje

Trafne

Nietrafne

Liderzy promujący płynność w pracy z danymi

Wspólny język i rozumienie danych

Włączenie danych do codziennych nawyków

Nieistotne

Nawyki pracy z danymi w praktyce!

Solidna infrastruktura danych

Terminy z zakresu infrastruktury danych

Elementy wspierające infrastrukturę danych

Sekcja: standardy danych

Sekcja: zarządzanie danymi

Nie powinno być omawiane

Standardy danych i praktyki zarządzania danymi

Narzędzia i technologie wspierające pracę z danymi

Zalety narzędzi BI

Narzędzia i technologie

Wybór odpowiedniego narzędzia

Skalowalne procesy i struktura organizacyjna

Współpraca

Kontrola jakości

Udostępnianie wniosków

Wdrażanie procesów na rzecz biegłości danych

Narzędzia i technologie danych

Infrastruktura danych

Procesy i organizacja

Budowanie ekosystemu danych

Podsumowanie

 Organizacja biegła w pracy z danymi

Dane są wszędzie, a w dzisiejszym świecie opartym na danych płynność w ich obsłudze to konieczność – nie tylko dla poszczególnych osób, ale i dla całych organizacji. Płynność w świecie danych to nie tylko rozumienie danych – to umiejętność efektywnej pracy z nimi i wykorzystywania ich do podejmowania trafnych decyzji. Ten kurs koncepcyjny wyposaży cię w najlepsze praktyki i kluczowe umiejętności niezbędne do opanowania tej kompetencji!

Zaczniesz od poznania pojęcia płynności w świecie danych i tego, czym różni się od umiejętności danych. Dowiesz się też, dlaczego ta kompetencja jest tak ważna w dzisiejszym świecie. Poznasz framework pozwalający osiągnąć płynność w pracy z danymi – zarówno na poziomie indywidualnym, jak i organizacyjnym!

Następnie odkryjesz zachowania osób biegłych w pracy z danymi oraz umiejętności, którymi się posługują – od identyfikowania problemów biznesowych po skuteczne komunikowanie wniosków na potrzeby podejmowania decyzji.

Kurs zakończysz, zagłębiając się w elementy organizacji sprawnie operującej danymi. Poznasz zachowania i nawyki kultury opartej na danych oraz sposoby jej kształtowania. Na koniec dowiesz się, jak silny ekosystem obejmujący infrastrukturę, narzędzia i procesy może wspierać płynność organizacji w pracy z danymi!


Dane są wszędzie, a w dzisiejszym świecie opartym na danych biegłość w pracy z danymi to konieczność — nie tylko dla osób indywidualnych, ale także dla całych organizacji. Biegłość w pracy z danymi to nie tylko rozumienie danych; to także umiejętność efektywnej pracy z danymi i wykorzystywania ich do podejmowania decyzji opartych na danych. Ten ekscytujący kurs koncepcyjny wyposaży Cię w najlepsze praktyki i niezbędne umiejętności potrzebne do opanowania biegłości w pracy z danymi!
<br><br>

<h2>Czym jest Data Fluency?</h2>
Zaczniesz od poznania znaczenia biegłości w pracy z danymi oraz różnicy między nią a umiejętnością korzystania z danych. Dowiesz się też, jak ważna jest dziś biegłość w pracy z danymi. Zostaniesz wprowadzony do frameworku, który pokazuje, jak osiągnąć biegłość w pracy z danymi — zarówno na poziomie indywidualnym, jak i organizacyjnym!
<br><br>

<h2>Zachowania biegłe w pracy z danymi </h2>
Następnie odkryjesz zachowania osób biegle posługujących się danymi oraz umiejętności, z których korzystają — od pierwszego kroku, jakim jest identyfikowanie problemów biznesowych za pomocą danych, aż po skuteczne komunikowanie wniosków wspierających podejmowanie decyzji.
<br><br>

<h2>Organizacje biegle posługujące się danymi</h2>
Na koniec zagłębisz się w elementy organizacji biegle posługującej się danymi. Odkryjesz zachowania i nawyki kultury biegłej w danych oraz dowiesz się, jak taką kulturę kształtować. Na koniec dowiesz się, jak silny ekosystem obejmujący infrastrukturę, narzędzia i procesy może wspierać biegłość organizacji w zakresie danych!

Introduction to Data Literacy

Opanuj biegłość w danych! Ucz się umiejętności, zrozum zachowania i buduj kulturę danych.

Płynność w świecie danych

Opanuj biegłość w danych! Poznaj umiejętności dla osób i organizacji, zrozum zachowania i buduj kulturę opartą na danych.

Oliver, data scientist, musi zbudować silnik rekomendacji do personalizowania sugestii produktowych na podstawie zachowań użytkowników

Liam, analityk danych, pobiera dane klientów z bazy danych w celu przygotowania raportu segmentacji klientów

Sophie, menedżerka finansów, potrzebuje przeanalizować rentowność linii produktów zabawkarskich, uwzględniając przychody i kalkulacje kosztów

Emma, analityczka danych, musi stworzyć miesięczny dashboard sprzedaży do śledzenia przychodów i analizy najlepiej sprzedających się kategorii zabawek

Lucas, data scientist, chce wypchnąć zmiany w kodzie swojego modelu uczenia maszynowego do wspólnego repozytorium, aby móc współpracować z zespołem

Wybór odpowiedniego narzędzia

Płynność w świecie danych

Interaktywne ćwiczenie praktyczne