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
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Statistical Thinking for Industrial Problem Solving, presented by JMP
Dozent: Mia Stephens
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.9
(88 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 44 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
96%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
Was 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
- Kategorie: Statistics
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Experimental Design
- Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
- Kategorie: Data Visualization
Wichtige Details
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Bewertungen
229 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 10 Module
In this module you learn about the course and about accessing JMP software in this course.
Das ist alles enthalten
3 Videos4 Lektüren1 App-Element
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.
Das ist alles enthalten
26 Videos3 Lektüren16 Aufgaben1 App-Element7 Plug-ins
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.
Das ist alles enthalten
50 Videos31 Aufgaben1 App-Element4 Plug-ins
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.
Das ist alles enthalten
36 Videos2 Lektüren31 Aufgaben2 App-Elemente2 Plug-ins
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.
Das ist alles enthalten
41 Videos3 Lektüren26 Aufgaben2 App-Elemente2 Plug-ins
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.
Das ist alles enthalten
47 Videos2 Lektüren38 Aufgaben2 App-Elemente5 Plug-ins
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.
Das ist alles enthalten
43 Videos2 Lektüren30 Aufgaben2 App-Elemente5 Plug-ins
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.
Das ist alles enthalten
36 Videos2 Lektüren25 Aufgaben2 App-Elemente4 Plug-ins
Learn how to identify possible relationships, build predictive models and derive value from free-form text.
Das ist alles enthalten
39 Videos2 Lektüren30 Aufgaben2 App-Elemente
In this module you have an opportunity to test your understanding of what you have learned.
Das ist alles enthalten
2 Aufgaben1 App-Element
Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.8 (36 Bewertungen)von
Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren
University of Pennsylvania
Arizona State University
University of Michigan
Stanford University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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.“
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 31. Okt. 2024
VG
5
Geprüft am 3. Juli 2020
JR
5
Geprüft am 28. Apr. 2024
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Häufig gestellte Fragen
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