Johns Hopkins University
Spezialisierung Data Science Decisions in Time

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Spezialisierung Data Science Decisions in Time

Make higher quality decisions based on learning from data in real time. Decisions often are made after all data is collected. But, many applications need decision while data is being collected.

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Überblick

  • hypothesis testing while data is arriving - think of A:B testing -

    flow control charts -an industry standard -and how they are developed and tested

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Markov Model
  • Kategorie: Clinical Trials
  • Kategorie: Decision Making
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Game Theory
  • Kategorie: Bayesian Statistics
  • Kategorie: Data-Driven Decision-Making
  • Kategorie: Precision Medicine
  • Kategorie: Statistics
  • Kategorie: Reinforcement Learning
  • Kategorie: Strategic Decision-Making
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Bioinformatics
  • Kategorie: Predictive Analytics
  • Kategorie: Data Collection
  • Kategorie: Cybersecurity
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Decision Tree Learning
  • Kategorie: Supervised Learning

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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • By the end of the course you will: (1) understand sequential testing and thus when to stop collecting data and (2) how this concept is used today.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Markov Model
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Decision Making
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Change Control
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Bayesian Statistics
Kategorie: Complex Problem Solving
Kategorie: Operations Research
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: A/B Testing
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Clinical Trials
Kategorie: Statistics
Kategorie: Information Architecture
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Strategic Decision-Making
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Predictive Analytics

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Structures
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Data Science
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Graph Theory
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Bayesian Statistics
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Program Development
Kategorie: Bioinformatics
Kategorie: Medical Science and Research
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: A/B Testing
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Applied Machine Learning

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Game Theory
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Cybersecurity
Kategorie: Water Resources
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Social Sciences
Kategorie: Systems Thinking

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Decision Making
Kategorie: Clinical Trials
Kategorie: A/B Testing
Kategorie: Personalized Service
Kategorie: Precision Medicine
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Online Advertising
Kategorie: Random Forest Algorithm
Kategorie: Strategic Decision-Making
Kategorie: Patient Treatment
Kategorie: Data Collection

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Dozent

Thomas Woolf
Johns Hopkins University
4 Kurse732 Lernende

von

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen