Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Science Methods for Quality Improvement

4.5
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Wendy Martin

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von

Teil des Abschlusses Master of Science in Data Science
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Spezialisierung Data Science Methods for Quality ImprovementUniversity of Colorado Boulder

Über diesen Kurs

8.146 kürzliche Aufrufe

In this course, you will learn the basics of understanding the data you have and why correctly classifying data is the first step to making correct decisions. You will describe data both graphically and numerically using descriptive statistics and R software. You will learn four probability distributions commonly used in the analysis of data. You will analyze data sets using the appropriate probability distribution. Finally, you will learn the basics of sampling error, sampling distributions, and errors in decision-making.
This course can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

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Spezialisierung Data Science Methods for Quality Improvement

Stufe „Anfänger“

Beginner level; no previous experience necessary.

Ca. 18 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

Calculate descriptive statistics and create graphical representations using R software
Solve problems and make decisions using probability distributions
Explore the basics of sampling and sampling distributions with respect to statistical inference
Classify types of data with scales of measurement

Kompetenzen, die Sie erwerben

analyzing data
describing data
using R
graphing data

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Dozent

Dozentenbewertung

4,2/5 (10 Bewertungen)

Wendy Martin

W. Edwards Deming Professor of Management

Engineering Management Program

3.618 Lernende

3 Kurse

von

University of Colorado Boulder

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Science in Data Science von University of Colorado Boulder. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Data and Measurement

3 Stunden zum Abschließen

7 Videos (Gesamt 48 min), 2 Lektüren, 2 Quiz

7 Videos

Welcome to Managing, Describing and Analyzing Data1m

Types of Data and Measurement Scales6m

Measurement Scales: Nominal and Ordinal6m

Measurement Scales: Interval, Ratio and Absolute6m

Measurement as a Process, The Big 5 Aspects of Data10m

Sampling Concepts6m

Working in RStudio10m

2 Lektüren

Welcome and Where to Find Help 10m

Attention Learners: R Code / File Resources10m

2 praktische Übungen

Week 1 Practice Assessment30m

Assessment: Data and Measurement45m

Woche

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Describing Data Graphically and Numerically

5 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 85 min)

11 Videos

Create a Run Chart9m

Frequency Distributions7m

Frequency Polygons and Histograms7m

Histogram Patterns and Density Plots7m

Box and Whisker Plots7m

Measures of Central Tendency Mean9m

Measures of Central Tendency: Median, Mode7m

Measures of Position8m

Measures of Dispersion 7m

Measures of Shape6m

Measures of Relationship6m

3 praktische Übungen

Week 2 Practice Assessment30m

Assessment: Describing Data Graphically1h 15m

Assessment: Describing Data Numerically1h 15m

Woche

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Probability and Probability Distributions

4 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 70 min)

Woche

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Sampling Distributions, Error and Estimation

3 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 55 min)

Bewertungen

4.5

8 Bewertungen

5 stars
65,21 %
4 stars
26,08 %
3 stars
4,34 %
1 star
4,34 %

Top-Bewertungen von MANAGING, DESCRIBING, AND ANALYZING DATA

von MW12. März 2021

The instructor is clear and easy to follow. The lessons are succinct. It helps to be familiar with the topics already.

von BT18. Apr. 2021

We learned some theory and practiced in R. A perfect combination!

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Über den Spezialisierung Data Science Methods for Quality Improvement

Data analysis skills are widely sought by employers, both nationally and internationally. This specialization is ideal for anyone interested in data analysis for improving quality and processes in business and industry. The skills taught in this specialization have been used extensively to improve business performance, quality, and reliability.

By completing this specialization, you will improve your ability to analyze data and interpret results as well as gain new skills, such as using RStudio and RMarkdown. Whether you are looking for a job in data analytics, operations, or just want to be able to do more with data, this specialization is a great way to get started in the field. Learners are encouraged to complete this specialization in the order the courses are presented. This specialization can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

Data Science Methods for Quality Improvement

Häufig gestellte Fragen

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Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.

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