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

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Data Science Decisions in Time: Using Data Effectively

Thomas Woolf

Instructeur : Thomas Woolf

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25 heures pour terminer
3 semaines à 8 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Control Chart
  • Catégorie : Testing for Vaccines
  • Catégorie : Wald's ideas for stopping
  • Catégorie : A:B testing
  • Catégorie : working with sequential data

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août 2024

Évaluations

11 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 5 modules dans ce cours

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.

Inclus

5 vidéos2 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

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

Inclus

3 vidéos1 lecture2 devoirs1 sujet de discussion

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.

Inclus

2 vidéos1 lecture2 devoirs1 sujet de discussion

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.

Inclus

3 vidéos1 lecture2 devoirs1 sujet de discussion

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.

Inclus

2 vidéos1 lecture3 devoirs1 sujet de discussion

Instructeur

Thomas Woolf
Johns Hopkins University
4 Cours446 apprenants

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