Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.1
17 avis
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Expérience recommandée
Niveau intermédiaire
Des connaissances de base en statistiques sont utiles ; visitez le site Gestion, description et analyse des données comme prérequis à ce cours. R / RStudio requis.
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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
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Il y a 5 modules dans ce cours
Dans ce cours, vous apprendrez à analyser les données en termes de stabilité du processus et de contrôle statistique et pourquoi il est impératif d'avoir un processus stable avant d'effectuer des tests d'hypothèses statistiques. Vous créerez des diagrammes de contrôle statistique de processus pour les données continues et discrètes en utilisant le logiciel R. Vous analyserez des ensembles de données pour le contrôle statistique en utilisant des règles de contrôle basées sur la probabilité. En outre, vous apprendrez à évaluer un processus en ce qui concerne sa capacité à répondre aux spécifications, internes ou externes, et à prendre des décisions concernant l'amélioration du processus. Ce cours peut être suivi pour obtenir des crédits académiques dans le cadre du Master of Science in Data Science (MS-DS) de CU Boulder offert sur la plate-forme Coursera. Le MS-DS est un diplôme interdisciplinaire qui réunit des professeurs des départements de mathématiques appliquées, d'informatique, de sciences de l'information et d'autres départements du CU Boulder. Avec des admissions basées sur la performance et aucun processus de candidature, le MS-DS est idéal pour les personnes ayant un large éventail d'études de premier cycle et / ou d'expérience professionnelle en informatique, en sciences de l'information, en mathématiques et en statistiques. Pour en savoir plus sur le programme MS-DS, consultez le site https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.
Dans ce module, vous apprendrez à définir un processus et à le décomposer en composants dans le but d'identifier les sources potentielles de variation. Vous apprendrez à classer les variations en causes communes et spéciales à l'aide d'une carte de contrôle. Vous découvrirez la fonction de perte de Taguchi et son lien avec la philosophie de la qualité, ainsi que son association avec les cycles de contrôle des produits et des processus. Vous apprendrez l'anatomie de base d'une carte de contrôle ainsi que le processus utilisé pour créer une carte de contrôle et les erreurs courantes rencontrées lors de l'utilisation d'une carte de contrôle dans la pratique. Vous serez en mesure de calculer une taille d'échantillon appropriée et de déterminer si un processus est maîtrisé ou non sur la base de règles statistiques.
Inclus
13 vidéos3 lectures1 devoir2 sujets de discussion
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13 vidéos•Total 80 minutes
Travailler avec RStudio•10 minutes
Variation du processus•6 minutes
Variation de cause commune et de cause spéciale•7 minutes
Objectif d'une carte de contrôle•5 minutes
Conformité Qualité•6 minutes
Les cycles de contrôle des produits et des processus•6 minutes
Domination du processus•5 minutes
Notions de base sur les cartes de contrôle•5 minutes
Création d'une carte de contrôle - Étapes 1 et 2•5 minutes
Création d'une carte de contrôle - Étape 2 (suite)•6 minutes
Création d'une carte de contrôle - Étape 3•5 minutes
Création d'une carte de contrôle - Étape 4•6 minutes
Création d'une carte de contrôle - Étapes 5, 6 et 7•8 minutes
3 lectures•Total 21 minutes
Mises à jour des cours et soutien à l'accessibilité•1 minute
Obtenez des crédits académiques pour votre travail !•10 minutes
Soutien aux cours•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Variation des processus, contrôle des processus et cartes de contrôle•30 minutes
2 sujets de discussion•Total 20 minutes
Présentez-vous !•10 minutes
Variation des processus, contrôle des processus et cartes de contrôle•10 minutes
Xbar et R / Xbar et S Charts / X et MR Charts
Module 2•2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous apprendrez à sélectionner la carte appropriée en fonction de la taille de l'échantillon et du type de données. Vous apprendrez à créer et à interpréter des cartes de contrôle avec des sous-groupes pour des données variables, ainsi qu'à les créer dans R. Vous créerez et interpréterez également des cartes de contrôle avec une taille d'échantillon d'une donnée normalement distribuée. Vous apprendrez à surveiller d'autres statistiques à l'aide des graphiques individuels et des graphiques à plages mobiles. Enfin, vous interpréterez les cartes de contrôle pour le contrôle statistique / la stabilité.
Inclus
11 vidéos1 lecture1 devoir1 sujet de discussion
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11 vidéos•Total 66 minutes
Graphiques de moyenne et d'étendue - Partie 1•4 minutes
Graphiques de moyenne et d'étendue - Partie 2•5 minutes
Graphiques de moyenne et d'étendue - Partie 3•7 minutes
Graphiques de moyenne et d'écart-type - Partie 1•5 minutes
Graphiques de la moyenne et de l'écart-type - Partie 2•5 minutes
Graphiques individuels et à plages mobiles - Partie 1•5 minutes
Graphiques individuels et à plages mobiles - Partie 2•5 minutes
Graphiques individuels et à plages mobiles - Partie 3•8 minutes
Graphiques individuels et à plages mobiles - Partie 4•5 minutes
Mise en place des processus dominants•8 minutes
Processus dominés par les machines•8 minutes
1 lecture•Total 5 minutes
LISEZ-MOI D'ABORD•5 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Xbar et R / Xbar et S Charts / X et MR Charts•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Xbar et R / Xbar et S Charts / X et MR Charts•10 minutes
Graphiques en X et à plages mobiles pour les données non distribuées normalement
Module 3•2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous apprendrez à créer un graphique en X et un graphique à plage mobile lorsque la distribution sous-jacente n'est pas normalement distribuée. Vous apprendrez à calculer les limites de contrôle pour les graphiques X et MR avec une distribution transformée log-normale et une distribution exponentielle. En outre, vous apprendrez à ajuster une distribution aux données et à calculer les limites de contrôle associées à la distribution sélectionnée. Enfin, vous interpréterez les cartes de contrôle pour le contrôle statistique / la stabilité.
Inclus
12 vidéos1 devoir1 sujet de discussion
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12 vidéos•Total 58 minutes
Introduction•4 minutes
Données transformées en journal - Partie 1•5 minutes
Données transformées en journal - Partie 2•5 minutes
Données exponentielles - Partie 1•5 minutes
Données exponentielles - Partie 2•4 minutes
Données exponentielles - Partie 3•9 minutes
Introduction à l'ajustement de la distribution•4 minutes
Test d'adéquation - Une distribution•4 minutes
Test d'adéquation - Distributions multiples•5 minutes
La distribution Johnson - Partie 1•4 minutes
La distribution Johnson - Partie 2•6 minutes
Sélection du meilleur ajustement et création de la carte de contrôle•3 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Graphiques en X et à plages mobiles pour les données non distribuées normalement•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Graphiques en X et à plages mobiles pour les données non distribuées normalement•10 minutes
Capacité de traitement
Module 4•2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous apprendrez à comparer la variation du processus aux spécifications du client. Vous apprendrez les trois indices associés aux mesures de capabilité et les trois indices associés aux mesures de performance. En outre, vous apprendrez à évaluer la capabilité et la performance lorsque les données ne sont pas normalement distribuées.
Inclus
16 vidéos1 devoir1 sujet de discussion
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16 vidéos•Total 73 minutes
Contrôle des processus et capacité des processus•3 minutes
Indices de capacité•5 minutes
Cpm et la fonction de perte de Taguchi•3 minutes
Mesures de capacité et mesures de performance•3 minutes
Capacités / Performances - Graphique Xbar et R Partie 1•6 minutes
Capacités / Performances - Graphique Xbar et R Partie 2•5 minutes
Capacités / Performances - Graphique Xbar et s Partie 1•5 minutes
Capacités / Performances - Xbar et s chart Partie 2•6 minutes
Capacité / performance - diagramme X et MR•4 minutes
Capacité / Performance - Données transformées Partie 1•6 minutes
Capacités / Performances - Données transformées Partie 2•6 minutes
Capacités / Performances - Données transformées Partie 3•2 minutes
Capacités / Performances - Exponentiel Partie 1•6 minutes
Capacités / Performances - Exponentiel Partie 2•5 minutes
Capacités / Performances - Montage de distribution Partie 1•4 minutes
Capacités / Performances - Montage de distribution Partie 2•3 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Capacité de traitement•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Capacité de traitement•10 minutes
Cartes de contrôle pour les données discrètes
Module 5•2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous apprendrez à créer et à analyser des cartes de contrôle pour des données discrètes. Vous apprendrez à différencier les données binomiales des données de Poisson afin de sélectionner la carte de contrôle appropriée. En outre, vous apprendrez à évaluer la capacité à l'aide d'un modèle de probabilité discret approprié.
Inclus
12 vidéos1 devoir1 sujet de discussion
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12 vidéos•Total 67 minutes
Introduction aux diagrammes de contrôle d'attributs•4 minutes
p Charts - Partie 1•6 minutes
graphiques - Partie 2•5 minutes
graphiques - Partie 3•8 minutes
graphiques des pn - Partie 1•4 minutes
graphiques des pn - Partie 2•5 minutes
graphiques des pn - Partie 3•10 minutes
graphiques c - Partie 1•5 minutes
graphiques - Partie 2•4 minutes
graphiques c - Partie 3•4 minutes
u Charts - Part 1•4 minutes
u Charts - Part 2•6 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Cartes de contrôle discrètes / à attributs•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Cartes de contrôle discrètes / à attributs•10 minutes
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Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹
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¹La réussite de la candidature et de l'inscription est requise. Les conditions d'admissibilité s'appliquent. Chaque établissement détermine le nombre de crédits reconnus en complétant ce contenu qui peut compter pour les exigences du diplôme, en tenant compte de tout crédit existant que vous pourriez avoir. Cliquez sur un cours spécifique pour plus d'informations.
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Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.
CU Boulder est une communauté dynamique de chercheurs et d'apprenants sur l'un des campus universitaires les plus spectaculaires du pays. En tant que l'un des 34 établissements publics américains membres de la prestigieuse Association des universités américaines (AAU), nous sommes fiers de notre tradition d'excellence universitaire, avec cinq lauréats du prix Nobel et plus de 50 membres d'académies académiques prestigieuses.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
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’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.’
Avis des étudiants
4.1
17 avis
5 stars
61,11 %
4 stars
16,66 %
3 stars
5,55 %
2 stars
11,11 %
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Affichage de 3 sur 17
Z
ZL
5·
Révisé le 1 août 2022
Good case study for the proactice of the SPC with the R programing! It is quite challendge but happy to pass the course finally!
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