Evaluate and Reproduce Data Findings Fast is an intermediate-level course designed for data scientists, analysts, and ML/AI practitioners who need to ensure their analytical work is both efficient and trustworthy. In today’s fast-paced environment, analyses that cannot be easily reproduced create bottlenecks, erode confidence, and slow down team innovation. This course equips you with the essential skills to tackle two critical questions: "Have we collected enough data?" and "Can others trust and replicate our findings?"
Evaluate and Reproduce Data Findings Fast
Profitez d'une croissance illimitée avec un an de Coursera Plus pour 199 $ (régulièrement 399 $). Économisez maintenant.
Evaluate and Reproduce Data Findings Fast
Ce cours fait partie de Spécialisation Agentic AI Performance & Reliability
Instructeur : LearningMate
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
2 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Learners will apply statistical analysis for sampling and build reproducible data workflows using parameterization and data versioning.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Data Mining
- Catégorie : Software Documentation
- Catégorie : Data Collection
- Catégorie : Data-Driven Decision-Making
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Analytics
- Catégorie : Data Strategy
- Catégorie : Sample Size Determination
- Catégorie : Analytical Skills
- Catégorie : Jupyter
- Catégorie : Research and Design
- Catégorie : Version Control
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Data Science
Détails à connaître
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Récemment mis à jour !
décembre 2025
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
Ce cours fait partie de la Spécialisation Agentic AI Performance & Reliability
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Il y a 2 modules dans ce cours
This module lays the foundation for making strategic data collection decisions. Learners will explore the statistical relationship between sample size, noise, and confidence intervals to determine when "enough is enough." Through simulations and analysis, they will learn to identify the point of diminishing returns, enabling them to advise against costly and unnecessary data acquisition efforts and recommend efficient sampling strategies.
Inclus
1 vidéo1 lecture2 devoirs
This module provides the technical skills to ensure analytical work is transparent, verifiable, and ready for collaboration. Learners will transform a standard Jupyter Notebook into a professional, reproducible workflow. They will implement parameterization to make their analysis flexible and use Data Version Control (DVC) to track datasets, ensuring that any teammate can replicate their findings precisely.
Inclus
2 vidéos1 lecture2 devoirs1 laboratoire non noté
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeur
Offert par
En savoir plus sur Data Analysis
Statut : Essai gratuit
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : PrévisualisationEmory University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Foire Aux Questions
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.
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.
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.
Plus de questions
Aide financière disponible,
¹ Certains travaux de ce cours sont notés par l'IA. Pour ces travaux, vos Données internes seront utilisées conformément à Notification de confidentialité de Coursera.