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

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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: Data Science
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Precision Medicine
  • Kategorie: Clinical Trials
  • Kategorie: Cybersecurity
  • Kategorie: Reinforcement Learning
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Markov Model
  • Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
  • Kategorie: Decision Tree Learning
  • Kategorie: Algorithms
  • Kategorie: Game Theory

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Johns Hopkins University.

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: Sampling (Statistics)
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Markov Model
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Bayesian Statistics
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Reinforcement Learning

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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

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Dozent

Thomas Woolf
Johns Hopkins University
4 Kurse652 Lernende

von

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Felipe M.
Lernender seit 2018
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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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