این دوره به مرحله اندازه گیری و بخش هایی از مرحله تجزیه و تحلیل فرآیند شش سیگما DMAIC (تعریف، اندازه گیری، تجزیه و تحلیل، بهبود و کنترل) می پردازد. شما با ابزارهای ناب برای تجزیه و تحلیل فرآیند، تجزیه و تحلیل حالت شکست و اثرات (FMEA)، تجزیه و تحلیل سیستم اندازه گیری (MSA) و تکرارپذیری و تکرارپذیری سنج (GR&R) آشنا خواهید شد و با آمار اولیه آشنا خواهید شد. این دوره ابزارهای مفید مرحله اندازه گیری و تجزیه و تحلیل را تشریح می کند و به شما یک نمای کلی از آمار مربوط به فرآیند شش سیگما ارائه می دهد. ماژول آمار یک نمای کلی از مفاهیم را در اختیار شما قرار می دهد و چندین مثال به شما داده می شود تا ببینید چگونه این مفاهیم را به کار ببرید. هر ماژول شامل خواندن، بحث، ویدئوهای سخنرانی، و آزمون ها خواهد بود تا مطمئن شوید که مطالب و مفاهیم مورد مطالعه را درک می کنید. برنامه درسی کاربردی ما بر اساس آخرین کتاب راهنمای شش سیگما تایید شده (ویرایش دوم) ساخته شده است و دانش آموزان اصول شش سیگما را توسعه می دهند / یاد می گیرند. ثبت‌نام شامل دسترسی آنلاین به محتوای دوره، پروژه‌ها و منابع است، اما شامل متن همراه The Certified Six Sigma Handbook (ویرایش دوم) نمی‌شود. برای تکمیل تکالیف نیازی به متن همراه نیست. با این حال، متن کتاب راهنمای شناخته شده ای است که توسط متخصصان این حوزه استفاده می شود. همچنین، این یک متن بسیار توصیه شده برای کسانی است که مایل به پیشرفت در شش سیگما هستند و در نهایت از آژانس های حرفه ای مانند انجمن کیفیت آمریکا (ASQ) گواهینامه دریافت می کنند.

به تازگی برای سال 2024 به روز شده است! Mathematics for Machine Learning and Data Science یک برنامه آنلاین پایه است که توسط DeepLearning.AI ایجاد شده و توسط Luis Serrano تدریس می شود. در یادگیری ماشینی، شما مفاهیم ریاضی را از طریق برنامه نویسی به کار می برید. و بنابراین، در این تخصص، مفاهیم ریاضی را که با استفاده از برنامه نویسی پایتون یاد می گیرید، در تمرینات آزمایشگاهی عملی به کار خواهید برد. به عنوان یک زبان آموز در این برنامه، برای موفقیت به مهارت های برنامه نویسی پایتون اولیه تا متوسط ​​نیاز دارید. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود: • با استفاده از مفاهیم احتمال، متغیرهای تصادفی، و توزیع احتمال، عدم قطعیت ذاتی در پیش‌بینی‌های مدل‌های یادگیری ماشین را توصیف و کمی کنید. • درک بصری و شهودی خواص توزیع‌های احتمال رایج در یادگیری ماشین و علم داده مانند توزیع‌های برنولی، دوجمله‌ای و گاوسی • روش‌های آماری رایج مانند برآورد حداکثر احتمال (MLE) و حداکثر تخمین پیشینی (MAP) را برای مشکلات یادگیری ماشین اعمال کنید. • ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین با استفاده از تخمین های بازه ای و حاشیه خطاها • استفاده از مفاهیم آزمون فرضیه های آماری در آزمون های رایج در علم داده مانند آزمون AB • تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی را روی یک مجموعه داده برای یافتن، اعتبارسنجی و کمی کردن الگوها انجام دهید. بسیاری از مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده در زمینه ریاضیات به کمک نیاز دارند، و حتی تمرین‌کنندگان با تجربه نیز می‌توانند از کمبود مهارت‌های ریاضی عقب‌مانده شوند. این تخصص از آموزش نوآورانه در ریاضیات استفاده می‌کند تا به شما کمک کند تا سریع و شهودی یاد بگیرید، با دوره‌هایی که از تجسم‌های ساده برای پیگیری استفاده می‌کنند تا به شما کمک کنند تا ببینید که چگونه ریاضیات پشت یادگیری ماشین واقعاً کار می‌کند.  ما به شما توصیه می کنیم سطح ریاضی دبیرستان (توابع، جبر پایه) و آشنایی با برنامه نویسی (ساختارهای داده، حلقه ها، توابع، دستورات شرطی، اشکال زدایی) داشته باشید. تکالیف و آزمایشگاه‌ها در پایتون نوشته شده‌اند، اما این دوره تمام کتابخانه‌های یادگیری ماشینی را که استفاده می‌کنید معرفی می‌کند.

این چهارمین دوره از هفت دوره در گواهی تحلیل داده های پیشرفته گوگل است. در این دوره، خواهید فهمید که چگونه متخصصان داده از آمار برای تجزیه و تحلیل داده ها و به دست آوردن بینش های مهم استفاده می کنند. شما مفاهیم کلیدی مانند آمار توصیفی و استنباطی، احتمال، نمونه گیری، فواصل اطمینان و آزمون فرضیه را بررسی خواهید کرد. همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه از پایتون برای تجزیه و تحلیل آماری استفاده کنید و مانند یک متخصص داده، یافته های خود را به اشتراک بگذارید. کارمندان Google که در حال حاضر در این زمینه کار می‌کنند، با ارائه فعالیت‌های عملی که وظایف مرتبط را شبیه‌سازی می‌کنند، به اشتراک گذاشتن نمونه‌هایی از کارهای روزانه‌شان، و کمک به شما در تقویت مهارت‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها برای آماده شدن برای حرفه‌تان، شما را در این دوره راهنمایی می‌کنند. فراگیرانی که هفت دوره در این برنامه را تکمیل می کنند، مهارت های مورد نیاز برای درخواست برای مشاغل علوم داده و تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته را خواهند داشت. این گواهی مستلزم آگاهی قبلی از اصول، مهارت‌ها و ابزارهای تحلیلی پایه است که در گواهی تجزیه و تحلیل داده‌های Google پوشش داده شده است. در پایان این دوره، شما: -کاربرد آمار در علم داده را شرح دهید -از آمار توصیفی برای خلاصه کردن و کشف داده ها استفاده کنید محاسبه احتمال با استفاده از قوانین اساسی داده های مدل با توزیع احتمال -کاربرد روش های مختلف نمونه گیری را شرح دهید -محاسبه توزیع های نمونه -فواصل اطمینان را بسازید و تفسیر کنید -آزمون های فرضیه را انجام دهید