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.

Spécialisation "Data Science Decisions in Time"

Ce spécialisation n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues. Consultez les langues disponibles.

Spécialisation "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.

Instructeur : Thomas Woolf

Inclus avec

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 mois à compléter

à 15 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

3 mois à compléter

à 15 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

hypothesis testing while data is arriving - think of A:B testing -
flow control charts -an industry standard -and how they are developed and tested

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Bayesian Statistics
Catégorie : Bioinformatics
Catégorie : Biostatistics
Catégorie : Clinical Research
Catégorie : Clinical Trials
Catégorie : Cyber Security Strategy
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Data Science
Catégorie : Decision Intelligence
Catégorie : Decision Making
Catégorie : Game Theory
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Markov Model
Catégorie : Precision Medicine
Catégorie : Reinforcement Learning
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Strategic Decision-Making
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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Spécialisation - série de 4 cours

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.

Projet d'apprentissage appliqué

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

COURS 1, 25 heures

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 : Markov Model

Catégorie : Reinforcement Learning

Catégorie : Decision Making

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Bayesian Statistics

Catégorie : Data-Driven Decision-Making

Catégorie : Model Optimization

Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting

Catégorie : Statistical Analysis

Catégorie : Statistical Methods

Catégorie : Sampling (Statistics)

Catégorie : Anomaly Detection

Catégorie : Clinical Trials

Catégorie : Probability Distribution

Data Science Decisions in Time:Sequential Hypothesis Testing

COURS 2, 24 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Statistical Hypothesis Testing

Catégorie : Data Structures

Catégorie : Algorithms

Catégorie : Probability Distribution

Catégorie : Data Science

Catégorie : Data-Driven Decision-Making

Catégorie : Image Analysis

Catégorie : Computer Vision

Catégorie : Biostatistics

Catégorie : Statistical Inference

Catégorie : Medical Imaging

Catégorie : Bioinformatics

Catégorie : A/B Testing

Catégorie : Statistical Methods

Catégorie : Bayesian Statistics

Catégorie : Magnetic Resonance Imaging

Catégorie : Reinforcement Learning

Catégorie : Program Development

Catégorie : Precision Medicine

Catégorie : Clinical Trials

Data Science Decisions in Time: Information Theory & Games

COURS 3, 24 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Game Theory

Catégorie : Algorithms

Catégorie : Cyber Security Strategy

Catégorie : Data Science

Catégorie : Cybersecurity

Catégorie : Data-Driven Decision-Making

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Decision Intelligence

Data Science Decisions in Time: Using Causal Information

COURS 4, 29 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data-Driven Decision-Making

Catégorie : Decision Making

Catégorie : Precision Medicine

Catégorie : Random Forest Algorithm

Catégorie : Clinical Trials

Catégorie : Online Advertising

Catégorie : A/B Testing

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Strategic Decision-Making

Catégorie : Health Policy

Catégorie : Data Science

Catégorie : Estimation

Catégorie : Treatment Planning

Catégorie : Medical Science and Research

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Clinical Research

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeur

Thomas Woolf

Johns Hopkins University

4 Cours1 056 apprenants

Offert par

Johns Hopkins University

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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.

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Foire Aux Questions

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.