Johns Hopkins University
Spezialisierung Data Science Decisions in Time

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Johns Hopkins University

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.

Thomas Woolf

Dozent: Thomas Woolf

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

3 Monate
Pro Woche 15 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

  • 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: Predictive Analytics
  • Kategorie: Bioinformatics
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Game Theory
  • Kategorie: Bayesian Statistics
  • Kategorie: Analytics
  • Kategorie: Reinforcement Learning
  • Kategorie: Cybersecurity
  • Kategorie: Precision Medicine
  • Kategorie: Strategic Decision-Making
  • Kategorie: Business Analytics
  • Kategorie: Decision Tree Learning

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
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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: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Strategic Decision-Making
Kategorie: Predictive Analytics
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Bayesian Statistics
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Probability Distribution

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Algorithms
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Data Science
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: A/B Testing
Kategorie: Medical Imaging
Kategorie: Medical Science and Research
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Program Development
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Bioinformatics
Kategorie: Bayesian Statistics
Kategorie: Magnetic Resonance Imaging
Kategorie: Computational Thinking

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Game Theory
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Cybersecurity
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Science

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Clinical Trials
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Random Forest Algorithm
Kategorie: A/B Testing
Kategorie: Online Advertising
Kategorie: Treatment Planning
Kategorie: Personalized Service
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Precision Medicine
Kategorie: Medical Science and Research
Kategorie: Data Science
Kategorie: Analytics
Kategorie: Strategic Decision-Making
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Decision Tree Learning

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Dozent

Thomas Woolf
Johns Hopkins University
4 Kurse668 Lernende

von

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Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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