Johns Hopkins University
Data Science Decisions in Time: Using Data Effectively

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Johns Hopkins University

Data Science Decisions in Time: Using Data Effectively

Thomas Woolf

Dozent: Thomas Woolf

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 25 Stunden
3 Wochen bei 8 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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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: Control Chart
  • Kategorie: Testing for Vaccines
  • Kategorie: Wald's ideas for stopping
  • Kategorie: A:B testing
  • Kategorie: working with sequential data

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Kürzlich aktualisiert!

August 2024

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11 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Science Decisions in Time
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In diesem Kurs gibt es 5 Module

This module introduces the class and the approach to teaching it to be used for the next five weeks. We begin with simple sequential data, similar to Wald’s model: data arrives from a distribution and is not time dependent. This can be generative data. We then explore increasingly complex data from distributions collected for health or business reasons. We finish the week with connections to code work and to AI.

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5 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema

This module is the bridge into Markov Processes and Markov Chains. Thompson sampling is an old algorithm, that has been revived and is currently in-use on many challenging problems. By understanding this material and the connections to last week and to the week ahead, students will be well positioned to have mastered this first course in the specialization

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3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Diskussionsthema

Change points are locations where the previously stationary distributions of the last two modules shift to a new distribution In a manufacturing line this could be due to a new batch of materials that arrive with different characteristics, so the failure rate changes.

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2 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Diskussionsthema

Markov chains describe a sequence of state changes. They are often used to describe complex transitions between states and are a primary modeling tool for improving understanding of a complex system. We will use them as a model for how sequential data may be produced by a more complex system.

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3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Diskussionsthema

The next step in modeling ability is Markov processes with decisions. This connects to modern research in reinforcement learning and enables optimization over the sets of decisions for an optimal outcome. In this last week of the first course we will cover the basics of how these Markov Decision Processes can be parameterized and what they mean.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 Diskussionsthema

Dozent

Thomas Woolf
Johns Hopkins University
4 Kurse380 Lernende

von

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