Tag: データ収集

ソーシャルサーベイのための質問票デザインコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/questionnaire-design こんにちは、読者の皆さん!今日は、Courseraで提供されている「ソーシャルサーベイのための質問票デザイン」コースについてご紹介したいと思います。このコースは、質問票のデザインと評価の基本要素を学ぶ素晴らしい機会です。 このコースでは、質問に対する反応プロセス、行動頻度に関する質問の課題と選択肢、質問を評価するための実践的な技術、特定の調査方法における質問票の特徴、標準化面接と会話型面接の方法まで幅広くカバーされます。 コースのシラバスは以下のようになっています: Unit 1: 標準化面接の概観 – 概念の明確化から質問の作成までのプロセスを学びます。 Unit 2: 反応プロセス – 理解、情報の retrieval、判断、回答の各ステップを探求します。 Unit 3: 事実に関する質問の作成 – 敏感な質問の扱いやプライバシーについて学ぶことが出来ます。 Unit 4: 態度を測定する – コンテキスト効果や異なるスケールの使い方について理解を深めます。 Unit 5: 質問票のテスト…

デジタルマーケティングキャップストーンコースのレビューとお勧め

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/digital-marketing-capstone デジタルマーケティングキャップストーンコースのレビュー 皆さんこんにちは!今日はCourseraで提供されている「デジタルマーケティングキャップストーン」コースについてレビューしたいと思います。このコースはデジタルマーケティングの専門化に関する四週間の集大成で、これまでに学んだ原則を実際に応用するために設計されています。 コースの概要 このキャップストーンコースでは、架空の電子機器を販売する企業のデジタルマーケティングキャンペーンを実行するための実践的な経験を提供します。過去のコースで学んだ分析とチャネルの戦略を基にして、企業の目標を特定し、最適な顧客へのアプローチ方法を研究しました。 シラバス モジュール1:クライアント/ブランド分析クライアントと問題の概要を学び、キャンペーンに向けたリサーチを開始します。 モジュール2:消費者の意思決定プロセス消費者の意思決定プロセスをマッピングし、データ収集の計画を立てます。 モジュール3:データの収集と分析マーケティングキャンペーンのための基盤を準備します。 モジュール4:チャネルとコンテンツ戦略キャンペーンに使用するデジタルチャネルとマーケティング戦略を特定します。 モジュール5:テストとコントロール計画提案されたデジタルマーケティング戦略を測定するための計画を発表します。 モジュール6:デジタルマーケティングプランの最終提出これまでのモジュールを総括した最終報告書を作成します。 なぜこのコースをお勧めするのか? このコースでは、理論だけでなく実践的なスキルを身につけることができるため、デジタルマーケティングに興味がある方には特におすすめです。また、リアルなケーススタディを通じて、実際のビジネスシナリオで必要な能力を習得できます。 デジタルマーケティングの分野でのキャリアを真剣に考えている方には、ぜひ受講を検討してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/digital-marketing-capstone

Courseraのデータ収集コースレビュー: 調査デザインとデータ品質の深い理解を得る

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-collection-methods 皆さん、こんにちは!今日は、Courseraで提供されている「データ収集:オンライン、電話、対面」というコースについて詳しくレビューしたいと思います。このコースは、データ収集の決定が調査エラーにどのように影響するかを理解するために実施された研究を紹介しています。具体的なデータ収集方法の「やり方」を教えるのではなく、調査デザインの決定とデータ品質に関する文献をレビューし、代替調査デザインがどうデータに影響するかを学べる内容となっています。 ### コース概要 このコースは以下のような4つのモジュールで構成されています: モジュール1: 調査データ収集の古典的モード このモジュールでは、調査データ収集の方法についての重要な概念を紹介します。調査エラーの主要な源と、それがどのように特定のモードによって影響されるかを学びます。 モジュール2: 自己管理型オンラインデータ収集 自己管理型の調査方法の利点と欠点を理解し、どのようにこれらのモードがデータ収集に影響するかを探ります。 モジュール3: インタビュアーとインタビュー インタビュアーの役割やインタビューに関するさまざまなアプローチを探り、正確な回答に及ぼす影響を学びます。インタビューの利点とコストを自給型データ収集と比較することができるようになります。 モジュール4: 新興モードと新しいデータソース モバイルウェブ調査やSMSテキストインタビューなどの新しいデータ収集モードや、センシングデータや行政データ、ソーシャルメディアなどの代替データソースに注目します。これにより、現在の調査手法に関して研究者が注力している問題について理解を深めることができます。 このコースは、調査設計の重要性を理解し、データの質を向上させるための貴重な知見を提供してくれます。実務の場でも役立つ内容が盛りだくさんですので、興味がある方にはぜひ受講をおすすめします! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-collection-methods

Pythonでのデータ収集と処理に関するコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-collection-processing-python コース概要 「Data Collection and Processing with Python」は、インターネット上のサービスからデータを取得し、処理する方法を学ぶための素晴らしいコースです。このコースは、Pythonのリスト内包表現に焦点を当て、深く入れ子になったデータからのデータ抽出と処理の実践機会を提供します。さらに、Pythonのrequestsモジュールを使用してREST APIとインタラクションを行う方法、そしてAPIのドキュメントで何を探すべきかについても学びます。最終プロジェクトでは、flickrの写真共有サイト用の「タグレコメンダー」を構築します。 コースのシラバス ネストデータとネスト反復: コースの最初の週では、Runestone教科書のビデオ講義とアクティビティを通じて、より複雑なデータ構造を学びます。この週の終わりには、JSON形式のデータを処理し、ネストされたデータを使用して値を抽出する方法を学びます。 マップ、フィルター、リスト内包表現: 二週目では、データの変換やフィルタリングのための関数を使用する方法を学びます。マップとフィルター関数のコンビネーションを使い、リスト内包表現を通じてデータを蓄積する方法を習得します。 インターネットAPI: 三週目には、APIを用いてインターネットからデータをリクエストする方法について学びます。この週の終わりには、いくつかのAPIからデータにアクセスし、リクエストしたデータをキャッシュする方法を理解します。 おすすめの理由 このコースは、プログラミングの基礎を理解している方に最適です。特に、APIを通じてデータを取得することや、データ処理のタスクを効率的に行いたい方には非常に役立ちます。実際のプロジェクトを通じて学ぶことで、スキルの習得がより効果的になります。 私はこのコースを通じて、Pythonを用いたデータ操作の重要なテクニックを習得し、さまざまなAPIを使って自分のデータプロジェクトを進める自信がつきました。ぜひ、皆さんも参加してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-collection-processing-python