Statistical Thinking for Industrial Problem Solving is an applied statistics course for scientists and engineers offered by JMP, a division of SAS. By completing this course, students will understand the importance of statistical thinking, and will be able to use data and basic statistical methods to solve many real-world problems. Students completing this course will be able to:
Statistical Thinking for Industrial Problem Solving, presented by JMP
von


Statistical Thinking for Industrial Problem Solving, presented by JMP
SASÜber diesen Kurs
No prior knowledge of statistics or experience with JMP software is required.
Könnte Ihr Unternehmen von Mitarbeiterweiterbildungen für gefragte Kompetenzen profitieren?
Probieren Sie Coursera for Business ausWas Sie lernen werden
How to describe data with statistical summaries, and how to explore your data using advanced visualizations.
Understand statistical intervals, hypothesis tests and how to calculate sample size.
How to fit, evaluate and interpret linear and logistic regression models.
How to build predictive models and conduct a statistically designed experiment.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Experimental Design
- Data Analysis
- Data Visualization (DataViz)
- Statistical Hypothesis Testing
- Statistics
No prior knowledge of statistics or experience with JMP software is required.
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SAS
Through innovative software and services, SAS empowers and inspires customers around the world to transform data into intelligence. SAS is a trusted analytics powerhouse for organizations seeking immediate value from their data. A deep bench of analytics solutions and broad industry knowledge keep our customers coming back and feeling confident. With SAS®, you can discover insights from your data and make sense of it all. Identify what’s working and fix what isn’t. Make more intelligent decisions. And drive relevant change.
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Course Overview
In this module you learn about the course and about accessing JMP software in this course.
Module 1: Statistical Thinking and Problem Solving
Statistical thinking is about understanding, controlling and reducing process variation. Learn about process maps, problem-solving tools for defining and scoping your project, and understanding the data you need to solve your problem.
Module 2A: Exploratory Data Analysis, Part 1
Learn the basics of how to describe data with basic graphics and statistical summaries, and how to explore your data using more advanced visualizations. You’ll also learn some core concepts in probability, which form the foundation of many methods you learn throughout this course.
Module 2B: Exploratory Data Analysis, Part 2
Learn how to use interactive visualizations to effectively communicate the story in your data. You'll also learn how to save and share your results, and how to prepare your data for analysis.
Module 3: Quality Methods
Learn about tools for quantifying, controlling and reducing variation in your product, service or process. Topics include control charts, process capability and measurement systems analysis.
Module 4: Decision Making with Data
Learn about tools used for drawing inferences from data. In this module you learn about statistical intervals and hypothesis tests. You also learn how to calculate sample size and see the relationship between sample size and power.
Module 5: Correlation and Regression
Learn how to use scatterplots and correlation to study the linear association between pairs of variables. Then, learn how to fit, evaluate and interpret linear and logistic regression models.
Module 6: Design of Experiments (DOE)
In this introduction to statistically designed experiments (DOE), you learn the language of DOE, and see how to design, conduct and analyze an experiment in JMP.
Module 7: Predictive Modeling and Text Mining
Learn how to identify possible relationships, build predictive models and derive value from free-form text.
Review Questions and Case Studies
In this module you have an opportunity to test your understanding of what you have learned.
Bewertungen
- 5 stars86,76 %
- 4 stars11,76 %
- 1 star1,47 %
Top-Bewertungen von STATISTICAL THINKING FOR INDUSTRIAL PROBLEM SOLVING, PRESENTED BY JMP
Really good course, learnt a tremendous amount.
Thanks
one of the best course for data discovery , nice example and flow of course
This course it's incredibly well structured, I relly enjoyed learning with it!
Thank you for this amazing course, I love it!! because I love this topic! thanks so much!
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
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Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Sie haben bis zu zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum beziehungsweise bis zu zwei Wochen nach Beginn der ersten Kurseinheit (bei Kursen, die gerade gestartet sind) Anspruch auf eine volle Rückerstattung, je nachdem, was später eintritt. Nach dem Erwerb eines Kurszertifikats besteht kein Anrecht mehr auf Rückerstattung, auch dann nicht, wenn Sie den Kurs innerhalb des Zeitraums von zwei Wochen abgeschlossen haben. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.
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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