When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Analyze Agent Performance: Build and Test

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Analyze Agent Performance: Build and Test

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Agentic AI Performance & Reliability“

Dozent: LearningMate

Bei enthalten

Mehr erfahren

2 Module

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

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

2 Module

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

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

Aggregate agent performance data and apply statistical A/B tests to objectively measure and validate improvements in AI systems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Business Intelligence
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Key Performance Indicators (KPIs)
Kategorie: Event Monitoring
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Performance Metric
Kategorie: Descriptive Analytics
Kategorie: Statistical Inference
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: CrewAI
Kategorie: AI Orchestration
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: LangChain

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Dezember 2025

Bewertungen

4 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss

Unterrichtet in Englisch

91% of learners achieved a positive career outcome

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen

Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Agentic AI Performance & Reliability“

Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.

Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module

Analyze Agent Performance: Build and Test is an intermediate course for data analysts, ML engineers, and developers tasked with optimizing AI systems. In a world where agentic AI is increasingly common, it is not enough to build an agent—you must prove its effectiveness. This course equips you with the data-driven skills to measure, monitor, and improve AI agents built with frameworks like LangChain, Autogen, and CrewAI.

You will learn to transform raw, noisy logs into actionable KPIs by applying data aggregation techniques with SQL and dbt. Through hands-on labs, you will design and execute controlled A/B experiments, comparing agent versions to identify meaningful improvements. You will master core statistical methods, including the Chi-square test, to determine whether your results are statistically significant or just random chance. You will be able to move beyond correlation to causation, making objective, evidence-based recommendations on deploying agent enhancements.

Moduldetails

This module establishes the foundation for effective AI agent performance analysis. Learners will move beyond raw system logs to create structured, high-level metrics suitable for business intelligence and monitoring. The module focuses on applying data aggregation techniques with SQL and dbt to transform operational data into meaningful key performance indicators (KPIs) like conversation counts and latency.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

2 VideosInsgesamt 11 Minuten

Defining Agent Success: From Vanity Metrics to Actionable KPIs6 Minuten
The Modern Data Stack for AI6 Minuten

1 LektüreInsgesamt 7 Minuten

Advanced Time-Series Aggregation: Windows, Bucketing, and Operational Definitions7 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 30 Minuten

Build an Agent Performance Data Model20 Minuten
Knowledge Check: Data Transformation for Business Intelligence10 Minuten

Module Description: This module equips learners with the skills to scientifically prove the effectiveness of changes to their AI agents. Learners will move from correlation to causation by designing and analyzing controlled A/B experiments. The module provides hands-on experience with statistical hypothesis testing, focusing on the Chi-square test to determine if observed performance improvements are statistically significant.