Will I earn university credit for completing the Specialization?

Currently this is a specialization being offered as part of Coursera. There is no direct university credit for the course.

Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

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.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. 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. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Spezialisierung „Data Science Decisions in Time“

spezialisierung ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

Wir übersetzen es in weitere Sprachen. Sehen Sie sich die Sprachen an, die wir anbieten.

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.

Dozent: Thomas Woolf

Bei Mehr erfahren enthalten

4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

3 months to complete

unter 15 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

3 months to complete

unter 15 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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: Clinical Trials
Kategorie: Algorithms
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Data Science
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Precision Medicine
Kategorie: Probability Distribution
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Game Theory
Kategorie: Decision Making
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Markov Model
Kategorie: Cybersecurity
Kategorie: Bayesian Statistics
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Random Forest Algorithm
Kategorie: A/B Testing

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Unterrichtet in Englisch

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.

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

This specialization is for data scientists, applied mathematics, statisticians, or computer scientists, involved with decision making from data. The four courses build a firm foundation in how decisions can be meaningfully made, with confidence, on data collected in a streaming application. The level is intermediate, assuming basic math and statistics skills.

Übungsprojekt

Learners will have four programming exercises and a term project to help with mastering the material. This will lead to an ability to apply these concepts to real world problem settings. The four courses of the specialization will each include real world examples that will help you to see how these ideas have been applied.

Data Science Decisions in Time: Using Data Effectively

KURS 1, 25 Stunden

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: Markov Model

Kategorie: Reinforcement Learning

Kategorie: Decision Making

Kategorie: Bayesian Statistics

Kategorie: Data-Driven Decision-Making

Kategorie: Data Analysis

Kategorie: Probability Distribution

Data Science Decisions in Time:Sequential Hypothesis Testing

KURS 2, 24 Stunden

Was Sie lernen werden

This is part of our specialization on Making Decision in Time. For this second course we start with a landmark paper from Chernoff and build new insights into the ideas that his paper sparked. The ending point should bring new code and new algorithm insights into perspective, and use, by many computer and data scientists.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Structures

Kategorie: Algorithms

Kategorie: Program Development

Kategorie: Image Analysis

Kategorie: Statistical Hypothesis Testing

Kategorie: Magnetic Resonance Imaging

Data Science Decisions in Time: Information Theory & Games

KURS 3, 24 Stunden

Was Sie lernen werden

This is part of our specialization on Making Decision in Time. For this third course we start with an intriguing study on SFPark and build new insights into the ideas that flow from this direction. The ending point should bring new code and new algorithm insights into perspective, and use, by many computer and data scientists.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Game Theory

Kategorie: Algorithms

Kategorie: Data Science

Kategorie: Cybersecurity

Kategorie: Machine Learning

Data Science Decisions in Time: Using Causal Information

KURS 4, 29 Stunden

Was Sie lernen werden

This is the fourth course in the specialization and is aimed at those with basic knowledge of statistics, probability and linear algebra. It will prove to be especially interesting for those with datasets that are being used to make decisions: either business, medical, or technology based.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data-Driven Decision-Making

Kategorie: Decision Making

Kategorie: Clinical Trials

Kategorie: Precision Medicine

Kategorie: Online Advertising

Kategorie: A/B Testing

Kategorie: Random Forest Algorithm

Kategorie: Data Science

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozent

Thomas Woolf

Johns Hopkins University

4 Kurse1.196 Lernende

von

Johns Hopkins 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.“

Was führt Sie heute zu Coursera?

Meine Karriere starten

Meine Karriere ändern

In meiner derzeitigen Rolle wachsen

Themen außerhalb der Arbeit erkunden

Schalten Sie den Zugang zu mehr als 10.000 Kursen mit einem Abonnement frei
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich den über 4.700 globalen Unternehmen an, die Coursera for Business wählen

Häufig gestellte Fragen

It is estimated that each course will take 3-5 weeks. Your time through the course is up to you, there is no forced time limit.

The course assumes basic math and statistics.

The courses build from the first to the fourth. It is not required to take them in order, but it may be easier to follow the flow done in that order.

The course will help you to better understand how decisions can be made based upon real-time data collection. This pre-supposes that you have a framework for the analysis and interpretation of the data. Based on that framework, and we cover several routes in the specialization, you can interpret what the streaming data is telling you about the system that is producing the data.