MOOC-Zusammenfassung

Data to Insight: an Introduction to Data Analysis

A hands-on introduction to analyzing and visualizing data in search of valuable insights. Gain useful practical and thinking skills in data analysis efficiently

• Dauer: 27.03. (8 Wochen)
• Preis: frei
• Link: https://www.futurelearn.com/courses/data-to-insight

Das Interface bei Futurelearn ist sehr ansprechend gestaltet und bietet einen sehr guten Überblick zum aktuellen Stand, zur jeweiligen Thematik sowie weiterführende Links und Informationen.
Nach kurzen einführenden Artikeln, gibt es die ersten Aufgaben Software zu installieren und Programme auszuprobieren. In den ersten Kursteilen ging es darum aus Twitter zu einem selbst gewählten Schlagwort alle Meldungen abzugreifen und in ein Google-Dokument herunter zu speichern. Im nächsten Schritt ging es darum die Daten zu „säubern“ und aufzubereiten, um sie dann visualisieren zu können. Zwischendurch gibt es immer wieder die Möglichkeit direkt auf der jeweiligen Kursstufe Fragen an die Peers oder auch an die Moderatoren zu stellen. Nachdem die Kurse nicht wirklich in ihrer Mitgliederanzahl beschränkt ist, kann die Vorstellungsrunde schnell unübersichtlich werden. Allerdings funktioniert es gut, auf den Input der anderen Mitglieder einzugehen, insbesondere wenn es assoziative Aufgaben sind, oder es sich um Recherchearbeiten handelt, bei der jeder seine Ergebnisse posten soll.
Allerdings ist es ein gewisser Nachteil von FutureLearn, dass der Großteil der Kurse innerhalb der festgesetzten Zeit absolviert werden muss. Wenn man also später einsteigt und man es nicht mehr schafft den Arbeitsaufwand in der vorgegebenen Frist zu absolvieren kann man nicht mehr auf die Daten oder Inhalte zugreifen. Um weitermachen zu können und unlimitierten Zugriff zu erhalten müsste man daher ein Kursupgrade kaufen.

„Your access to this course has expired. To get unlimited access and restore your progress upgrade for €74.“

 

 

Udacity: A/B Testing
This course will cover the design and analysis of A/B tests, also known as split tests, which are online experiments used to test potential improvements to a website or mobile application. Two versions of the website are shown to different users – usually the existing website and a potential change. Then, the results are analyzed to determine whether the change is an improvement worth launching. This course will cover how to choose and characterize metrics to evaluate your experiments, how to design an experiment with enough statistical power, how to analyze the results and draw valid conclusions, and how to ensure that the the participants of your experiments are adequately protected.

• Built by Google
• https://de.udacity.com/course/ab-testing–ud257/

In dem Kurs geht es um statistische Testverfahren, die z.b. im Bereich Usability oder Interfacedesign genutzt werden. Das Design von Udacity ist etwas auffallender als bei Futurelearn, wirkt allerdings durch eine Vielzahl von Scrollbars eher unübersichtlicher. Es zeigt Informationen an, die nicht permanent notwendig sind und nimmt dafür mehr Platz ein.

Nach einer Vorstellung der Moderatorinnen werden die Kursformalitäten besprochen. Danach gibt es eine Einführung in die Thematik A/B Testing und anschließend die erste Aufgabe, in Form eines Single-Choice Tests, der über das Video gelegt wird. In den weitergehenden Aufgaben muss man dann auch die Antworten der Peers bewerten.

Es ist gut gelöst, dass man immer angezeigt bekommt, wie lange man ca. noch für ein ganze Kapitel an Zeit benötigt, in diesem Fall schwankt es zwischen drei bis sieben Stunden. Außerdem erfährt man an der Kopfleiste der Seite, bei dem jeweiligen Kurs den Gesamtfortschritt in Prozent.

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