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Business, management · 66Intermédiaire

Business analyst

Profil à l’aise avec les chiffres qui veut éclairer les décisions.

Modélisation quantitative sur tableur, risque et scénarios, analytique client, opérations, RH et comptable, puis prévision et enquêtes marketing.

177heures de cours
18semaines à 10 h
3étapes
16cours
2universités

Compétences visées

ForecastingPredictive ModelingRegression AnalysisData-Driven Decision-MakingCustomer AnalysisPortfolio ManagementCash Flow ForecastingStrategic Decision-MakingRisk ManagementExcel FormulasFinancial ModelingMathematical Modeling

Intitulés de compétences repris de Coursera.

Métiers visés

  • Business analyst
  • Analyste de performance
  • Contrôleur de gestion

Progression

  1. 1
    University of PennsylvaniaDébutantMicrosoft Excel, Microsoft PowerPoint

    Prérequis annoncés : High-school math through pre-calculus suggested

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    CoursNiveauDuréeNote (avis)
    Fundamentals of Quantitative Modeling—10 h4,6 (9 396)
    Introduction to Spreadsheets and Models—8 h4,2 (3 893)
    Modeling Risk and Realities—9 h4,6 (2 227)
    Decision-Making and Scenarios—9 h4,6 (1 735)
    Wharton Business and Financial Modeling Capstone—16 h4,5 (525)
  2. 2
    University of PennsylvaniaDébutantMicrosoft Excel

    Prérequis annoncés : No prior experience required

    Voir les 5 cours
    CoursNiveauDuréeNote (avis)
    Customer Analytics—14 h4,6 (11 993)
    Operations AnalyticsDébutant12 h4,7 (5 150)
    People Analytics—11 h4,6 (6 194)
    Accounting Analytics—12 h4,5 (3 029)
    Business Analytics CapstoneIntermédiaire16 h4,5 (780)
  3. 3
    Emory UniversityIntermédiaireMicrosoft Excel

    Prérequis annoncés : Familiarity with business, marketing and statistics

    Voir les 6 cours

Avec Coursera Plus

Ce parcours représente 177 heures, soit environ 4 mois à 10 heures par semaine. L’abonnement Coursera Plus donne accès à la plupart de ses cours pendant cette période.

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Projets à réaliser

Après l’étape 1

Modèle de décision

Simuler sur tableur le lancement d’un produit avec Monte-Carlo et trois scénarios.

Après l’étape 2

Valeur client

Estimer la valeur vie client à partir de données de transactions publiques.

Après l’étape 3

Prévision des ventes

Construire un modèle de régression qui prévoit les ventes et le présenter à un décideur.

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