این دوره مقدماتی بر برنامه نویسی پایتون را که با Python Programming Essentials آغاز شده است، ادامه خواهد داد. ما در مورد نمایش داده های مختلف، از جمله رشته ها، لیست ها و تاپل ها، که هسته همه برنامه های پایتون را تشکیل می دهند، یاد خواهیم گرفت. همچنین نحوه دسترسی به فایل ها را به شما آموزش می دهیم که به شما امکان می دهد داده ها را در برنامه های خود ذخیره و بازیابی کنید. این مفاهیم و مهارت ها به شما در دستکاری داده ها و نوشتن برنامه های پیچیده تری پایتون کمک می کند. در پایان دوره، می توانید برنامه های پایتون بنویسید که می توانند داده های ذخیره شده در فایل ها را دستکاری کنند. این امر تخصص برنامه نویسی پایتون شما را گسترش می دهد و به شما امکان می دهد طیف گسترده ای از اسکریپت ها را با استفاده از پایتون بنویسید. این دوره از Python 3 استفاده می کند. در حالی که بیشتر برنامه های Python همچنان از Python 2 استفاده می کنند، Python 3 آینده زبان برنامه نویسی Python است. این دوره به معرفی محیط های اصلی توسعه پایتون دسکتاپ می پردازد و به شما امکان می دهد برنامه های پایتون را مستقیماً بر روی رایانه خود اجرا کنید. این انتخاب یک انتقال آرام از محیط های توسعه آنلاین را امکان پذیر می کند.

این دوره همچنین می تواند برای اعتبار آکادمیک به عنوان ECEA 5607، بخشی از مدرک کارشناسی ارشد CU Boulder در مهندسی برق، اخذ شود. معرفی دوره را نمایش می دهد این دوره عمیقاً در دستگاه‌های نمایشگر الکترونیکی، از جمله کریستال‌های مایع، الکترولومینسانس، پلاسما، دیودهای ساطع نور آلی و نمایشگرهای مبتنی بر خیس شدن الکتریکی، غوطه‌ور خواهد شد. شما در مورد اصول مختلف طراحی، هزینه ها و تعهدات، و همچنین انواع برنامه های کاربردی در دنیای واقعی اپتیک حرفه ای خواهید آموخت. نتایج یادگیری دوره در پایان این دوره شما قادر خواهید بود… (1) انتخاب یک فناوری نمایش برای یک برنامه خاص (LIDAR، تصویربرداری، میکروسکوپ و غیره) (2) طراحی سیستمی پیرامون محدودیت های یک فناوری نمایش داده شده (یعنی آدرس دهی) (3) سیستمی را طراحی کنید که قرارداد را به حداکثر برساند

جمع آوری داده های خوب بر روی نمونه های خوب ساخته شده است. اما نمونه ها را می توان به روش های مختلفی انتخاب کرد. نمونه‌ها می‌توانند انتخاب تصادفی یا راحت افراد، سوابق، یا شبکه‌ها یا واحدهای دیگر باشند، اما کیفیت این نمونه‌ها را زیر سوال می‌بریم، به‌ویژه اینکه این روش‌های انتخاب برای نتیجه‌گیری خوب در مورد یک جامعه پس از جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها چه معنایی دارند. نمونه‌ها را می‌توان بر اساس قضاوت محقق با دقت بیشتری انتخاب کرد، اما بعد از آن سؤال می‌شود که آیا این قضاوت می‌تواند توسط عوامل شخصی مغرضانه باشد. نمونه‌ها را می‌توان به روش‌های آماری دقیق و دقیق، با استفاده از روش‌های انتخاب تصادفی و کنترل برای ارائه نمایش صدا و کنترل هزینه، رسم کرد. این آخرین نوع نمونه ها هستند که در این دوره مورد بحث قرار خواهند گرفت. نمونه‌گیری تصادفی ساده را که می‌توان برای نمونه‌گیری افراد یا سوابق استفاده کرد، نمونه‌گیری خوشه‌ای که می‌تواند برای نمونه‌گیری از گروه‌های افراد یا سوابق یا شبکه‌ها استفاده شود، طبقه‌بندی که می‌تواند برای نمونه‌های تصادفی ساده و خوشه‌ای اعمال شود، انتخاب سیستماتیک و چند مرحله‌ای طبقه‌بندی شده را بررسی خواهیم کرد. نمونه ها این دوره با مروری کوتاه بر نحوه برآورد و خلاصه عدم قطعیت نمونه گیری تصادفی به پایان می رسد.

"یادگیری آماری برای علم داده" دوره پیشرفته ای است که برای تجهیز متخصصان کار به دانش و مهارت های لازم برای برتری در زمینه علم داده طراحی شده است. از طریق آموزش جامع در مورد موضوعات کلیدی مانند روش‌های کوچک کردن، تحلیل رگرسیون پارامتری، مدل‌های خطی تعمیم‌یافته، و مدل‌های افزایشی کلی، دانش‌آموزان می‌آموزند که چگونه روش‌های نمونه‌گیری مجدد را برای به دست آوردن اطلاعات اضافی در مورد مدل‌های برازش، بهینه‌سازی روش‌های برازش برای بهبود دقت پیش‌بینی و تفسیرپذیری اعمال کنند. و مزایا و رویکرد مدل های غیر خطی را شناسایی کنید. این دوره برای هر کسی که به دنبال ارتقاء مهارت یا انتقال به یک حرفه در علم داده است، انتخاب مناسبی است. این دوره را می توان برای اعتبار آکادمیک به عنوان بخشی از مدرک کارشناسی ارشد CU Boulder در علوم داده (MS-DS) که در پلت فرم Coursera ارائه می شود، گذراند. MS-DS یک مدرک بین رشته‌ای است که اعضای هیئت علمی بخش‌های ریاضیات کاربردی، علوم کامپیوتر، علوم اطلاعات و سایرین در CU Boulder را گرد هم می‌آورد. با پذیرش مبتنی بر عملکرد و بدون فرآیند درخواست، MS-DS برای افرادی با طیف وسیعی از تحصیلات کارشناسی و/یا تجربه حرفه‌ای در علوم کامپیوتر، علوم اطلاعات، ریاضیات و آمار ایده‌آل است. درباره برنامه MS-DS در https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder اطلاعات بیشتری کسب کنید.

در این دوره کوتاه، چه، چرا و چگونه نمونه سازی را یاد خواهید گرفت. پس از پایان دوره، شما با نحوه ایجاد نمونه های اولیه، چرایی استفاده از آنها و ابزارهای موجود برای ایجاد آنها آشنا خواهید شد.

این دوره همچنین می تواند برای اعتبار آکادمیک به عنوان ECEA 5347، بخشی از مدرک کارشناسی ارشد علوم CU Boulder در مهندسی برق، اخذ شود. نمونه سازی سریع دومین کلاس از سه کلاس در تخصص طراحی رابط جاسازی شده (EID)، یک نسخه آنلاین از کلاس EID در محوطه دانشگاه است که در طراحی سیستم های جاسازی شده فارغ التحصیل تدریس می شود. این دوره بر روی نمونه سازی سریع دستگاه ها و سیستم ها و روش ها، شیوه ها و اصول مربوطه تمرکز دارد که به شما کمک می کند تا اطمینان حاصل شود که طراحی رابط تعبیه شده شما همان چیزی است که کاربران شما هم به آن نیاز دارند و هم می خواهند. این کلاس شامل مقدمه‌ای بر نمونه‌سازی سریع، نمونه‌سازی اولیه دستگاه و رابط کاربر سیستم، دستگاه‌های نمونه‌سازی، و ملاحظات و دیدگاه‌های طراحی برای دستگاه‌ها است. محتوا از بهترین شیوه‌های طراحی عمومی تا ویژگی‌های خاص دستگاه‌های تعبیه‌شده با انواع مختلف و طعم‌های خاص رابط کاربری را شامل می‌شود، اما همه برای پشتیبانی از توسعه دستگاه‌های جاسازی شده ارائه شده‌اند. این کلاس شامل پروژه‌های عملی است که به شما امکان می‌دهد برخی از روش‌های استاندارد را در توسعه نرم‌افزاری از رابط‌های کاربر گرافیکی اولیه برای دستگاه‌هایی با استفاده از Qt و HTML امتحان کنید. این دوره را می توان برای اعتبار آکادمیک به عنوان ECEA 5347، بخشی از مدرک کارشناسی ارشد CU Boulder در مهندسی برق اخذ کرد.

سلام، همه! به این دوره آموزشی در مورد مواد و ابزار نمونه سازی سریع خوش آمدید. این بخشی از تخصص Prototyping و Tooling سریع است. در این دوره، ویژگی ها و کاربردهای مناسب انواع مواد اولیه از جمله مقوا، پلاستیک، چوب و آلومینیوم را پوشش خواهم داد. همچنین برخی از اشکال رایج ماشین‌کاری سنتی مورد استفاده در ساخت نمونه‌های اولیه و همچنین ابزارهای ساخت پیشرفته‌تر مانند چاپگرهای سه بعدی، برش‌های لیزری و موارد دیگر را پوشش خواهم داد. در پایان این دوره، شما باید درک بهتری از نقاط قوت و ضعف مواد اولیه نمونه سازی رایج و فرآیندهای ساخت و همچنین موقعیت هایی که در آن استفاده از آنها مناسب تر است، داشته باشید. امید است که با درک بهتر این مواد و ماشین آلات، بتوانید نمونه های اولیه با کیفیت بالا را بهتر توسعه دهید. من برای تدریس این دوره هیجان‌زده هستم زیرا واقعاً به محتوای آن علاقه دارم. بنابراین بدون هیچ مقدمه ای، بیایید به دنیای نمونه سازی سریع شیرجه بزنیم!

یک روند در حال ظهور در هوش مصنوعی در دسترس بودن فناوری‌هایی است که در آن از اتوماسیون برای انتخاب بهترین مدل، انجام مهندسی ویژگی و بهبود عملکرد مدل از طریق بهینه‌سازی فراپارامتر استفاده می‌شود. این اتوماسیون نمونه‌سازی سریع مدل‌ها را فراهم می‌کند و به Data Scientist اجازه می‌دهد تا تلاش‌های خود را بر روی استفاده از دانش دامنه برای تنظیم دقیق مدل‌ها متمرکز کند. این دوره زبان آموز را از طریق ایجاد یک خط لوله خودکار سرتاسر ساخته شده توسط ابزار آزمایشی AutoAI استودیو Watson، توضیح می دهد که فناوری زیربنایی در حال کار را که توسط IBM Research توسعه داده شده است، توضیح می دهد. تمرکز روی کار با یک نوت بوک پایتون است که به طور خودکار تولید می شود. به فراگیران مجموعه داده های آزمون برای دو مورد استفاده ارائه می شود. این دوره برای تمرین دانشمندان داده در نظر گرفته شده است. در حالی که این دوره قابلیت‌های هوش مصنوعی خودکار IBM Watson Studio را با AutoAI به نمایش می‌گذارد، این دوره مفاهیم یادگیری ماشین یا علم داده را توضیح نمی‌دهد. برای موفقیت باید دانش زیر را داشته باشید: گردش کار علم داده پیش پردازش داده ها مهندسی ویژگی الگوریتم های یادگیری ماشین بهینه سازی هایپرپارامتر اقدامات ارزیابی برای مدل ها کتابخانه Python و scikit-learn (از جمله کلاس Pipeline)

در این دوره شما یاد می گیرید که چگونه رابط های کاربری را برای رسیدگی به کاربران و وظایف شناسایی شده در تحقیقات کاربر طراحی و نمونه سازی کنید. از طریق مجموعه ای از سخنرانی ها و تمرین ها، شما روش های نمونه سازی کاغذی و سایر تکنیک های نمونه سازی کم وفاداری را یاد خواهید گرفت و تمرین خواهید کرد. شما اصولی را از طراحی گرافیکی، از جمله الگوهای طراحی، یاد خواهید گرفت و به کار خواهید برد. شما یاد خواهید گرفت که یک منطق طراحی بنویسید. و شما یاد خواهید گرفت که چگونه برای جمعیت ها و موقعیت های خاص، از جمله اصول و شیوه های طراحی قابل دسترس، طراحی کنید.

استراتژی نوآوری در مورد ایجاد ارزش منحصر به فرد برای مصرف کنندگان با ارائه یک محصول عالی است که نیازهای آنها را برآورده می کند. این دوره مفاهیم و ابزارهای اساسی استراتژی را معرفی می کند که شرکت ها را قادر می سازد تا نوآوری های فناوری را برای مزیت رقابتی مدیریت کنند. این کار را ابتدا با در نظر گرفتن منابع تغییر تکنولوژیکی و نحوه استفاده از فناوری ها برای ایجاد ارزش شرکت انجام می دهد. سپس مکانیسم‌های مختلف استخراج ارزش از فناوری‌ها را بررسی می‌کند، هم حقوقی (به عنوان مثال، حق ثبت اختراع، رازداری تجاری، و غیره) و هم استراتژیک (به عنوان مثال، زمان سررسید، دارایی‌های مکمل، و غیره). ما اصول استراتژی فناوری را از طریق مطالعه و مطالعات موردی در هر دو شرکت تاسیس شده و کارآفرین در طیف وسیعی از صنایع مبتنی بر فناوری بررسی خواهیم کرد. شما قادر خواهید بود: - مفاهیم و چارچوب های استراتژی اساسی را برای شرکت های مبتنی بر فناوری بیاموزید - بکارگیری تئوری ها و چارچوب ها در جهت تحلیل و تدوین استراتژی ها برای ایجاد و گرفتن ارزش از طریق نوآوری های تکنولوژیکی - توانایی تفکر استراتژیک و تصمیم گیری در شرایط عدم اطمینان و ریسک را توسعه دهید - ایجاد مهارت در انجام تحقیقات تحلیلی و تهیه گزارشات حرفه ای - توسعه مهارت ها در مدیریت تیم های متنوع و کار تحت محدودیت های زمانی و منابع این دوره بخشی از مجموعه برنامه های آنلاین کالج تجارت Gies، از جمله iMBA و iMSM است. درباره پذیرش در این برنامه‌ها بیشتر بیاموزید و بررسی کنید که چگونه می‌توان در صورت پذیرش در یک برنامه تحصیلی در https://degrees.giesbusiness.illinois.edu/idegrees/ از کار Coursera شما استفاده کرد.

ممکن است متوجه شده باشید که آنچه جدید است اغلب متفاوت از آنچه در طول زمان پذیرفته شده است، چه در بازار باشد، چه در فناوری، چه در میان مردم و شرکت ها، رفتار می کند. این دوره به شما کمک می کند دیدگاهی در مورد مدیریت نوآوری ایجاد کنید. به این معنی که شما توانایی خود را برای رهبری و طراحی سازمان خود در اجرای موثر ابتکارات نوآوری و دستیابی به هدف استراتژیک آنها ایجاد خواهید کرد. برای انجام این کار، مجموعه‌ای از چارچوب‌ها، ابزارها و مفاهیمی را یاد می‌گیرید که می‌تواند به شما در رفع چندین چالش مهم در مدیریت نوآوری کمک کند. اولین چالش در رابطه با نحوه اجرای موفقیت آمیز تلاش های نوآوری در شرکت های مستقر و در کنار کسب و کارهای مستقر است. سپس جزئیات مدیریت نوآوری را هنگامی که فناوری های مخرب درگیر هستند، بررسی می کنید. موضوعات دیگر شامل رهبری تیم های توسعه محصول جدید، برنامه ریزی و ارزیابی ابتکارات نوآوری، و مدیریت نوآوری در سراسر مرزهای سازمانی است، همانطور که در اتحادها یا شرکت های مجازی اتفاق می افتد. شما قادر خواهید بود: - تجزیه و تحلیل نوآوری ها و تأثیر آنها بر سازمان ها - دیدگاهی مبتنی بر تحقیق در مورد نوآوری بیان کنید - از چارچوب ها، ابزارها و مفاهیم برای مقابله با چالش هایی که در نوآوری به وجود می آیند استفاده کنید این دوره بخشی از مجموعه برنامه های آنلاین کالج تجارت Gies، از جمله iMBA و iMSM است. درباره پذیرش در این برنامه‌ها بیشتر بیاموزید و بررسی کنید که چگونه می‌توان در صورت پذیرش در یک برنامه تحصیلی در https://degrees.giesbusiness.illinois.edu/idegrees/ از کار Coursera شما استفاده کرد.

آیا تا به حال در مورد خواندن یا نوشتن یک طرح کسب و کار واقعا هیجان زده شده اید؟ شما ممکن است هیجان زده شروع کرده باشید، اما من شرط می بندم که اینطور نمانده اید. بیایید صادق باشیم - برنامه های تجاری خسته کننده هستند و اغلب نادیده گرفته می شوند. زیبایی بوم مدل کسب و کار یک صفحه ای این است که تمرکز معناداری را به همراه دارد. این به ما کمک می‌کند تا ایده‌های خود را سازماندهی کنیم و بحث‌های بهتری را با اجبار به ویژگی‌ها و آوردن ارتباط بین محرک‌های کلیدی کسب‌وکار در پیش‌زمینه انجام دهیم. نوآوری مستلزم آن است که یک دست روی یک نیاز یا مشکل اساسی متمرکز باشد در حالی که دست دیگر به سرعت راه حل های مختلف را آزمایش می کند. برای این کار، بوم مدل کسب و کار بسیار نوآورانه است: تغییر مدل و امتحان کردن چیزها با چیزی که در یک صفحه قرار دارد بسیار ساده تر است. در این دوره آموزشی که در دانشکده تجارت Darden در دانشگاه ویرجینیا توسعه یافته و توسط اساتید برتر تدریس می شود، ابزارهای کلیدی را از دنیای تفکر طراحی و استارتاپ ناب برای نزدیک شدن به Canvas با تفکر، تمرکز و موارد بالاتر یاد خواهید گرفت. همه یک رویکرد آزمایش محور برای نوآوری مدل کسب و کار است.

خوش آمدید! دانشگاه نورث ایسترن با همکاری با غول‌های صنعت فناوری، کورتیس کارلسون و لن پولیزوتو، تجربه دوره‌ای کوتاه مدت را برای شما به ارمغان می‌آورد. ایجاد مشاغل با حل ارزش پیشنهادی - کرت و لن مسئول یکپارچه‌سازی فناوری نرم‌افزاری در پشت دستیار هوشمند فرمان صوتی اپل و ایجاد استاندارد برای تلویزیون با کیفیت بالا هستند - که امروزه برای میلیاردها نفر به عنوان سیری و HDTV شناخته می‌شود. پس چرا بیش از 50 درصد کسب و کارها شکست می خورند؟ به این دلیل است که آنها ارزش های مشتریان خود را تشخیص نمی دهند. کورت و لن را تماشا کنید که 4 گروه از حرفه‌ای‌ها را که هرکدام از صنایع، فناوری، استارت‌آپ، آموزش و بازاریابی کاملاً متفاوت هستند، یاد بگیرید و در کنار آن‌ها بیاموزید زیرا از روش خلق ارزش برای افزایش قدرت ارزش پیشنهادی سازمان خود استفاده می‌کنند. مزایای اجرای یک روش خلق ارزش را ارزیابی کنید که می تواند بر ابتکارات تجاری استراتژیک شما تأثیر بگذارد تا بتوانید با موفقیت پیشنهاد ارزش کسب و کار خود را ایجاد کنید.

بینش هایی را در مورد هدایت فرآیند نوآوری از تولید ایده تا تجاری سازی ایجاد کنید. ایجاد دانش در مورد چگونگی ایجاد استراتژی برای ارائه نوآوری به بازار. یک نمونه کار نوآوری و بوم مدل کسب و کار برای سرمایه گذاری خود ایجاد کنید. ما چارچوبی را برای بررسی فرآیند نوآوری ایجاد می کنیم و به سرعت به بررسی نحوه ارائه موفقیت آمیز نوآوری به بازار می پردازیم. سوالات کلیدی که در این دوره پاسخ داده می شوند عبارتند از: * شاخص های کلیدی فرصت های نوآوری چیست؟ * چه مراحلی برای کارآفرینان برای آوردن نوآوری ها به بازار ضروری است؟ * چه استراتژی های نوآوری برای سرمایه گذاری های جدید برای ایجاد و حفظ مزیت رقابتی ارزشمند است؟ با این دوره، دانش آموزان نمونه ای از ایده ها و تکنیک های بررسی شده در مقطع کارشناسی ارشد دانشگاه مریلند در کارآفرینی فناوری، یک برنامه نوآورانه و 100٪ آنلاین را تجربه می کنند. در http://mte.umd.edu/landing بیشتر بیاموزید.

سیر تکامل سرمایه گذاری هوش مصنوعی و مدیریت ثروت آنلاین را کاوش کنید. سرمایه‌گذاری و مدیریت ثروت آنلاین هرگز آسان‌تر نبوده است، اما سرمایه‌گذاری هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند و چه چالش‌هایی وجود دارد؟ در این دوره، بررسی خواهید کرد که چگونه فناوری روش سرمایه گذاری ما را تغییر داده است. شما تکامل پلتفرم‌های مدیریت ثروت آنلاین مبتنی بر هوش مصنوعی، مشاوران رباتیک را در نظر خواهید گرفت و یاد خواهید گرفت که چگونه کار می‌کنند و چرا موفق هستند. با حرکت از استراتژی‌های سرمایه‌گذاری مبتنی بر داده‌های مبتنی بر انسان به شبکه‌های عصبی، توانایی هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری سرمایه‌گذاری را ارزیابی می‌کنید و نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در تصمیم‌گیری‌های معاملاتی کشف خواهید کرد.

دو مورد از عمیق ترین چالش های تجاری ما دیجیتالی شدن و پایداری است. آنها به سرعت در حال تغییر روش تجارت ما در حال حاضر و در آینده هستند. بنابراین، در دوره نوآوری دیجیتال پایدار، فرصت‌های تجاری را بررسی می‌کنیم که زمانی که استراتژی خود را با اهداف پایداری هماهنگ می‌کنیم، می‌توانند باز شوند. دانش در مورد: * درک چارچوب زمینه ای پایدار * روش ها و ابزارهای کسب و کار شما برای رسیدگی به چالش های مختلف پایداری * چگونه فناوری های دیجیتال می توانند به شما در حمایت از توسعه پایدار در تجارت و جامعه کمک کنند * موارد موجود و در حال ظهور راه حل های پایدار با قابلیت دیجیتال رهبران دوره شما، مدیر برنامه - Staffan Movin، و Jan Agri - Senior Advisor Circular Economy، شما را از دیدگاه های مختلف این رشته راهنمایی می کنند و روش ها و ابزارهای مورد نیاز را بر اساس یافته های تحقیقات کاربردی در اختیار شما قرار می دهند. همچنین بینش‌های ارزشمندی را از رهبران و کارشناسان اصلی کسب‌وکار دریافت خواهید کرد. به عنوان مثال، شما ملاقات خواهید کرد: - بیورن استیگسون، رئیس سابق شورای تجارت جهانی برای توسعه پایدار (WBCSD) - Elaine Weidman Grunewald، مدیر اجرایی پایداری، نویسنده، عضو هیئت مدیره، موسس مرکز پایداری هوش مصنوعی و معاون سابق اریکسون - هنریک هنریکسون، رئیس و مدیرعامل سابق اسکانیا - Annika Ramsköld، معاون رئیس جمهور پایداری، Vattenfall. پس از اتمام این دوره، می توانید با دوره حرفه ای زنده، نوآوری دیجیتال پایدار، دانش خود را عمیق تر کنید. برای اطلاعات بیشتر و جزئیات ثبت نام این لینک را دنبال کنید: https://professionalschool.eitdigital.eu/sustainable-digital-innovation

این دوره آموزشی «نوآوری مخرب فین‌تک: پیامدهایی برای جامعه» به شما کمک می‌کند تا درک کنید که چگونه نوآوری‌های مخرب فرصت‌هایی را در صنعت مالی ایجاد می‌کنند و تأثیر آن بر جامعه به‌ویژه شغل شما. شما می توانید بررسی و تجزیه و تحلیل کنید که چگونه نوآوری های فین تک بر شرکت های مرتبط با خدمات فین تک تأثیر می گذارد و چگونه می تواند بر روی شغل شما در امور مالی تأثیر بگذارد. شما در مورد اینکه چگونه وام‌دهی همتا به همتا صنعت مالی را در کشورهای مختلف مختل می‌کند، تنوع تاثیر فین‌تک در مقایسه شرق با غرب، شرکت‌های بزرگ در مقابل شرکت‌های کوچک و نسل‌های مختلف و غیره، نحوه پیش‌بینی روند فین‌تک در بازارهای مختلف را خواهید آموخت. و در نهایت چه کاری باید انجام دهید تا شغل خود را دنبال کنید و موقعیت خود را در صنعت فین‌تک تضمین کنید.

نوآوری فراتر از فناوری، محصولات و فرآیندها است. چشم انداز رقابتی جدید مستلزم دیدگاهی جامع تر و استراتژیک تر، مبتنی بر مفهوم مدل های کسب و کار است. این دوره به شما امکان دسترسی به رویکرد Odyssey 3.14 را می دهد، چارچوبی پیشگام که به شما کمک می کند مدل های کسب و کار را ابداع یا دوباره ابداع کنید. این رویکرد بسیار نوآورانه توسط Laurence Lehmann-Ortega و Hélène Musikas ایجاد شده است و ثابت کرده است که روشی بسیار ارزشمند برای کارآفرینان تازه کار، مدیران واحدهای تجاری و کارآفرینان داخلی است. این یک چارچوب و جعبه ابزار عملی و بسیار مؤثر برای ایجاد، اختراع یا اختراع مجدد مدل های کسب و کار به روشی بسیار منظم ارائه می دهد. این رویکرد با یک فرو رفتن عمیق در 3 ستون مدل کسب و کار شروع می شود: - ارزش پیشنهادی (مشتریان ما چه کسانی هستند و چه چیزی به آنها ارائه می کنیم؟) - معماری ارزش (چگونه سازماندهی شده ایم تا این ارزش پیشنهادی را به آنها ارائه دهیم. مشتریان ما در زمان مقرر) - ​​معادله سود (چگونه همسویی بین 2 ستون اول سود ایجاد می کند) سپس 14 جهت به منظور اختراع یا اختراع مجدد یک مدل کسب و کار بررسی می شود. نمونه‌هایی از این دستورالعمل‌ها عبارتند از: «کاهش هزینه‌های کلی مشتریان»، «اصلاح جریان درآمد»، «معرفی شخص ثالث»، «حذف مرحله‌ای در زنجیره ارزش» و «کاوش در منابع جدید». این دستورالعمل‌ها که با مثال‌های متعدد، هر دو نمادین (Ikea، Tetra Pack، Grameen Bank…) و جدیدتر (Airbnb، Zopa، Drive Now…) نشان داده شده‌اند، خلاقیت شما را برای کشف دقیق تمام مسیرهای نوآوری ممکن تحریک می‌کنند. نوآوری تبدیل به یک ماجراجویی، یک اودیسه می شود ... از این رو نام رویکرد! Odyssey 3.14 حاصل بیش از 15 سال تحقیق، مشاوره و تدریس است. بیش از 150 شرکتی که با موفقیت مدل کسب و کار خود را اختراع یا دوباره اختراع کرده اند، به طور کامل مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفته اند و شما را تشویق می کنند تا مدل کسب و کار جدید و نوآورانه خود را توسعه دهید. این دوره بخشی از برنامه MSIE در HEC است. اگر آن را دوست داشتید، در مشورت با دوره های دیگر برنامه دریغ نکنید.

تخریب زمین یک مشکل گسترده در سراسر جهان است که پیامدهای جدی برای محیط زیست و کل جامعه دارد. بدتر شدن تخریب زمین ناشی از فعالیت های انسانی، رفاه دو پنجم بشریت را تضعیف می کند، باعث انقراض گونه ها و تشدید تغییرات آب و هوایی می شود. اما پتانسیل عظیمی برای بازسازی مناظر وجود دارد: حدود دو میلیارد هکتار زمین، تقریباً دو برابر چین، قابل بازسازی است. در این MOOC ما بر روی پتانسیل نوآوری مدل کسب و کار برای چالش بازسازی چشم انداز در مقیاس بزرگ تمرکز می کنیم. ما یک رویکرد مشارکتی را در پیش می گیریم و پلی بین محیط زیست و اقتصاد ایجاد می کنیم. فراگیران می توانند مدل کسب و کار نوآورانه خود را برای بازسازی منظر با 4 بازده طراحی کنند: بازگشت سرمایه طبیعی، بازگشت سرمایه اجتماعی، بازگشت الهام و بازگشت سرمایه مالی. شما از ایده پردازی به سمت اجرای موفق حرکت می کنید. هر مرحله با سه مورد واقعی از بازسازی منظره در اسپانیا، ایسلند و پرتغال نشان داده شده است. ما عناصر زیر را در یک دوره 8 هفته ای برجسته می کنیم: 1. فرمولاسیون چشم انداز 2. تجزیه و تحلیل سیستم ها 3. تجزیه و تحلیل سهامداران 4. تحلیل فرصت 5. طراحی مدل کسب و کار 6. اعتبار سنجی راه حل 7. ارزیابی و نظارت 8. بازتاب و تکرار این MOOC فرصتی معنادار برای شروع مشارکت در دهه سازمان ملل در احیای اکوسیستم (https://www.decadeonrestoration.org/) فراهم می کند، که هدف آن جلوگیری، توقف و معکوس کردن تخریب اکوسیستم ها در هر قاره و هر اقیانوس است. . مشارکت شما اکنون بیش از هر زمان دیگری مرتبط است! این MOOC بر اساس MOOC "رویکرد تجاری برای بازسازی چشم‌انداز پایدار" ساخته شده است، اما می‌تواند به‌صورت مستقل نیز دنبال شود. در اولین MOOC شما دانش جامعی در مورد تخریب چشم انداز و احیای منظر از منظر علم طبیعی و از دیدگاه اقتصاد و مدیریت به دست می آورید. (https://www.coursera.org/learn/landscape-restoration-sustainable-development/home/welcome) این MOOC ها توسط ENABLE، کنسرسیومی از: دانشگاه اراسموس روتردام، کامنلند، برنامه آموزشی بازسازی زمین دانشگاه سازمان ملل متحد، شورای تحقیقات ملی اسپانیا (CSIC-CEBAS) و دانشکده تجارت و اقتصاد نوا طراحی شده اند. ENABLE توسط برنامه Erasmus+- اتحادیه اروپا تامین مالی شد.

در این دوره، تئوری های اقتصادی اساسی در پشت نوآوری مراقبت های بهداشتی و نحوه بهینه سازی عملکرد مراقبت های بهداشتی یا سازمان خود را خواهید آموخت. این دوره برای کمک به درک عملی از چارچوب های نظری اقتصاد رفتاری و مدیریت عملیات در محیط مراقبت های بهداشتی طراحی شده است، این دوره به شما کمک می کند تا از این چارچوب ها برای ارزیابی اقدامات مراقبت های بهداشتی و به کارگیری نوآوری در حین مدیریت ریسک استفاده کنید. شما همچنین بهترین شیوه‌ها را برای ارزیابی شیوه‌های نوآورانه خود، با استفاده از نمونه‌های واقعی موفقیت برای مشاهده مفاهیم در عمل، کشف خواهید کرد. در پایان این دوره، شما مهارت های خود را در بهینه سازی عملیات مراقبت های بهداشتی تقویت خواهید کرد و قادر خواهید بود مجموعه مناسبی از ارزیابی ها و سوالات را برای دستیابی به بهترین شیوه های نوآورانه در سازمان خود ایجاد کنید.