متخصصان مهندسی و تجارت اغلب به بسیاری از منابع داده دسترسی دارند. بهترین راه برای اطمینان از معتبر و قابل اعتماد بودن داده های شما این است که از قبل برای آن برنامه ریزی کنید. از طریق این کلاس، شما قادر خواهید بود برای تولید داده های دقیق و دقیق برنامه ریزی کنید، سپس از آن داده ها برای برآورد و کاهش ریسک مربوط به سرمایه گذاری های سرمایه ای استفاده کنید. این تخصص را می توان برای اعتبار آکادمیک به عنوان بخشی از مدرک کارشناسی ارشد مهندسی CU Boulder در مدیریت مهندسی (ME-EM) ارائه شده در پلت فرم Coursera در نظر گرفت. ME-EM برای کمک به مهندسان، دانشمندان و متخصصان فنی طراحی شده است تا به سمت نقش های رهبری و مدیریت در بخش های مهندسی و فنی حرکت کنند. با پذیرش مبتنی بر عملکرد و بدون فرآیند درخواست، ME-EM برای افرادی با طیف گسترده ای از تحصیلات کارشناسی و/یا تجربه حرفه ای ایده آل است. درباره برنامه ME-EM در https://www.coursera.org/degrees/me-engineering-management-boulder اطلاعات بیشتری کسب کنید.

هدف این دوره کمک به شما برای استنتاج آماری بهتر از تحقیقات تجربی است. ابتدا، نحوه تفسیر صحیح مقادیر p، اندازه اثر، فواصل اطمینان، عوامل بیز، و نسبت‌های احتمال را مورد بحث قرار می‌دهیم، و اینکه چگونه این آمار به سوالات مختلفی که ممکن است به آنها علاقه مند باشید پاسخ می‌دهند. سپس، نحوه طراحی آزمایش‌هایی را که نرخ مثبت کاذب کنترل می شود و چگونه می توان در مورد حجم نمونه برای مطالعه خود تصمیم گرفت، به عنوان مثال به منظور دستیابی به قدرت آماری بالا. متعاقباً، یاد خواهید گرفت که چگونه شواهد را در ادبیات علمی با توجه به سوگیری انتشار گسترده تفسیر کنید، برای مثال با یادگیری در مورد تجزیه و تحلیل منحنی p. در نهایت، ما در مورد چگونگی انجام فلسفه علم، ساخت نظریه، و علم تجمعی، از جمله نحوه انجام مطالعات تکرار، چرایی و نحوه پیش ثبت نام آزمایش خود، و نحوه به اشتراک گذاشتن نتایج خود با رعایت اصول علوم باز صحبت خواهیم کرد. به طور عملی، به صورت عملی، یاد خواهید گرفت که چگونه آزمون های t را شبیه سازی کنید تا بفهمید کدام مقادیر p را می توانید انتظار داشته باشید، نسبت احتمال را محاسبه کنید و آمار بیزی دو جمله ای را معرفی کنید، و در مورد ارزش پیش بینی مثبت که احتمال منتشر شده را بیان می کند، یاد خواهید گرفت. یافته های تحقیق درست است ما مشکلات مربوط به توقف اختیاری را تجربه خواهیم کرد و نحوه جلوگیری از این مشکلات را با استفاده از تحلیل های متوالی یاد خواهیم گرفت. اندازه افکت‌ها را محاسبه می‌کنید، خواهید دید که فواصل اطمینان از طریق شبیه‌سازی چگونه کار می‌کنند، و انجام تحلیل‌های توان پیشینی را تمرین می‌کنید. در نهایت، یاد خواهید گرفت که چگونه با استفاده از آزمون هم ارزی و آمار بیزی صحت فرضیه صفر را بررسی کنید و چگونه یک مطالعه را از قبل ثبت کنید و داده های خود را در چارچوب علوم باز به اشتراک بگذارید. اکنون همه ویدیوها زیرنویس چینی دارند. بیش از 30000 زبان آموز تاکنون ثبت نام کرده اند! اگر از این دوره لذت بردید، می توانم توصیه کنم آن را با دوره جدید "بهبود سوالات آماری شما" دنبال کنید.

در این دوره، ما اصول اولیه استفاده از داده ها برای تخمین و ارزیابی نظریه ها را بررسی خواهیم کرد. ما هم داده های طبقه بندی شده و هم داده های کمی را تجزیه و تحلیل خواهیم کرد، از تکنیک های یک جمعیت شروع می کنیم و برای مقایسه دو جمعیت گسترش می دهیم. ما یاد خواهیم گرفت که چگونه فواصل اطمینان ایجاد کنیم. ما همچنین از داده های نمونه برای ارزیابی اینکه آیا یک نظریه در مورد مقدار یک پارامتر با داده ها مطابقت دارد یا خیر استفاده خواهیم کرد. تمرکز اصلی بر تفسیر مناسب نتایج استنباطی خواهد بود. در پایان هر هفته، فراگیران آموخته های خود را با استفاده از پایتون در محیط دوره به کار می گیرند. در طول این جلسات مبتنی بر آزمایشگاه، فراگیران از طریق آموزش هایی با تمرکز بر مطالعات موردی خاص برای کمک به تقویت مفاهیم آماری هفته، که شامل غواصی عمیق بیشتر در کتابخانه های پایتون از جمله Statsmodels، Pandas و Seaborn است، کار خواهند کرد. این دوره از محیط نوت بوک Jupyter در Coursera استفاده می کند.