Vzdělávací systém Coursera mne čím dál více baví. Narážím navíc na čím dál zajímavější kurzy. Jenže na všechny nemám čas a nechci si je nadšeně zapisovat, jen abych za měsíc zjistil, že jsem prošvihl půlku termínů. Na studium bohužel nejsem číslo pět. Proto jsem si sepsal ty kurzy, které bych si normálně přihlásil, s myšlenkou, že by se mohly líbit aspoň vám. Vynechal jsem kurzy, které jsem již popsal dříve.
Nářadíčko datového analytika
- The Data Scientist’s Toolbox
- Autorem je Jeff Leek z Univerzity Johna Hopkinse. Je fajn – už jsem u něj studoval Computing for Data Analysis.
- Kurz trvá 4 týdny, náročnost je prý 4 hodiny týdně.
- Každý měsíc se otevírá nové kolo.
- Nejdříve se probírá teorie, jak přetavit data do akceschopných poznatků.
- Poté se kurz zaměřuje na ovládnutí potřebného nářadí: verzování, markdown, git, GitHub, R a RStudio.
- Může být super, pokud máte základy R, víte, že s R budete pracovat dennodenně a ještě jste si nedělali napojení na verzovací systémy.
- Na tento kurz navazuje celá specializace Data Science s 10 kurzy celkem. Máte-li volný semestr, neváhejte. Za dolary si můžete připlatit i za certifikát.
Datové produkty
- Developing Data Products
- Jeden z kurzů výše uvedené specializace, který chci vypíchnout.
- Během 4 týdnů (5 hodin náročnosti týdně) by vás měli naučit ovládat Shiny a jiné balíčky R pro tvorbu interaktivních grafů a aplikací.
Data jako argument
- Reasoning, Data Analysis and Writing
- Specializace od Duke University zaměřená na správné využití dat při argumentaci a rozhodování. Od profesorů z filosofické katedry, takže s jistě zajímavého pohledu.
- Líbily by se mi akorát první dvě části: Think Again: How to Reason and Argue (12 týdnů, 6 hodin týdně) a Data Analysis and Statistical Inference (10 týdnů, 10 hodin týdně).
- Čekal bych, že si tím ujasním logiku využití dat, jak přes data vyjasnit situaci a kterak popisovat pravděpodobnosti. Nikdo si nechce naběhnout na trvale udržitelnou krávu.
- Třetí kurz je zaměřený na lepší psaní analýz. Protože je to hodnocené v angličtině, neřešil bych.
Koncepty analýzy dat
- Core Concepts in Data Analysis
- Snad první MOOC z Ruské federace. Ruská angličtina starého páprdy Borise Mirkina by mohla být legrační. Je super, že Coursera expanduje.
- Délka kurzu 8 týdnů, náročnost 8 hodin týdně.
- Očekával bych velmi teoretické probírání základů, se kterým se analytici dennodenně setkávají (histogramy, korelace, kontingenční tabulky).
- V druhé části kurzu je Analýza hlavních komponent (PCA), clustrování a klasifikace přes Naïve Bayes.
- Nuda pro statistiky, užitečné pro teoretické bastlíře jako jsem já.
Doporučovací systémy
- Introduction to Recommender Systems
- Kurz od Univerzity v Minnesotě.
- Zatím není vypsán další termín, ale dají se prohlížet videa z minulého roku.
- Délka 14 týdnů, náročnost 10 hodin týdně.
- Koncepty a algoritmy doporučovacích systémů. Nejspíše bez programování.
- Kolaborativní filtrování a další techniky.
Úvod do marketingu
- An Introduction to Marketing
- Whartonova škola na Pennsylvánské Univerzitě je dlouhodobě zaměřena na analýzu zákaznických dat.
- Délka 9 týdnů, 6 hodin týdně.
- Peter Fader je můj nový (předloni jsem na něj narazil poprvé) objev, který je tematicky blízký zákaznicky orientovanému podnikání (a s tím související analýzou dat a technologiemi).
- Nemyslete si, že to bude úplný úvod do marketingu. Má to být na úrovni kurzu pro MBA.
- Kromě částí Branding a Market Strategies je tam veledůležitá třítýdenní část Customer Centricity – tvorba konkurenční výhody díky orientaci na zákazníka; ziskovost takového přístupu; vazba na koncept práce se zákazníky.
- Budete-li sledovat tuto část univerzity, dozvíte se, že mají i Customer Analytics Initiative, přes kteroužto se můžete dostat např. k reálnému datasetu z herního prostředí.
- Je-li vaše role na pomezí analýzy dat a marketingu, tento kurz si zapište a zaměřte se na prostřední část od Petera Fadera.
Pokud víte o nějakém dalším zajímavém kurzu, kterého bych se mohl
neúčastnit, připište jej do komentářů 
