Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Science Methods for Quality Improvement

Wendy Martin

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Dans le cadre du diplôme Master of Science in Data Science
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Spécialisation Data Science Methods for Quality ImprovementUniversité du Colorado à Boulder

À propos de ce cours

3 708 consultations récentes

In this course, you will learn to analyze measurement systems for process stability and capability and why having a stable measurement process is imperative prior to performing any statistical analysis. You will analyze continuous measurement systems and statistically characterize both accuracy and precision using R software. You will perform measurement systems analysis for potential, short-term and long-term statistical control and capability. Additionally, you will learn how to assess a discrete measurement and perform analyses for internal consistency, concordance between assessors, and concordance with a standard. Finally, you will learn how to make decisions on measurement systems process improvement.
This specialization can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

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Spécialisation Data Science Methods for Quality Improvement

Niveau intermédiaire

Background knowledge in statistics is helpful; visit the Data Science Methods for Quality Improvement specialization as prerequisites to this course.

Approx. 17 heures pour terminer

Anglais

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Ce que vous allez apprendre

Understand the terms and concepts associated with measurement systems analysis
Analyze measurement error to determine the potential capability of a measurement system
Analyze measurement error to determine the short-term and long-term capability of a measurement system
Analyze a measurement system for discrete data using potential, short-term, and long-term studies

Compétences que vous acquerrez

Analyze a continuous measurement system for sources of variation capability
Analyze a discrete measurement system for validity and agreement
Use RMarkdown to create a report
Make decisions about measurement systems acceptability

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Enseignant

Wendy Martin

W. Edwards Deming Professor of Management

Engineering Management Program

3 398 étudiants

3 cours

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Université du Colorado à Boulder

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Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Master of Science in Data Science de Université du Colorado à Boulder. Si vous êtes admis(e) au programme complet, vos cours sont pris en compte dans votre apprentissage diplômant.

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

2 heures pour terminer

Correlation and Association

2 heures pour terminer

9 vidéos (Total 39 min), 1 lecture, 1 quiz

9 vidéos

Introduction to Correlation and Association2 min

The Coefficient of Correlation3 min

Calculating the Coefficient of Correlation2 min

The One Sample t Test for Correlation 6 min

Fisher’s Z Test for Correlation4 min

Spearman’s Rank-Order Correlation4 min

The Point Biserial Correlation4 min

Measures of Association6 min

Calculating Measures of Association5 min

1 lecture

Welcome and Where to Find Help10 min

1 exercice pour s'entraîner

Correlation and Association1 h

Semaine

Semaine 2

5 heures pour terminer

The One Way Analysis of Variance (ANOVA) for Fixed and Random Effects

In this module, we will perform an Analysis of Variance for Fixed and Random Effects for a single factor and interpret results. We will first examine within versus between-group variation, and interpret the ANOVA source table. We will learn how to perform the ANOVA with Fixed Effects for means and dispersion, considering normality and equal/unequal variance. We'll create data visualizations of results, calculate statistical importance and perform post hoc analysis. Finally, we'll perform the ANOVA with Random Effects.

5 heures pour terminer

15 vidéos (Total 76 min)

15 vidéos

Introduction to the Analysis of Variance3 min

ANOVA Principles4 min

One Way ANOVA for Means5 min

The ANOVA Source Table5 min

Perform an ANOVA in RStudio4 min

Welch's ANOVA for Unequal Variance2 min

Data Visualization for ANOVA4 min

Statistical Importance5 min

One Way ANOVA for Dispersion6 min

Post Hoc Analysis - Tukey HSD5 min

Post Hoc Analysis - Games and Howell4 min

Roadmap for the One Way ANOVA6 min

Roadmap for the One Way ANOVA7 min

One Way ANOVA - Random Effects4 min

One Way ANOVA - Random Effects5 min

2 exercices pour s'entraîner

One Way ANOVA for Fixed Effects2 h

One Way ANOVA for Random Effects2 h

Semaine

Semaine 3

3 heures pour terminer

Introduction to Measurement Systems Analysis for Continuous Data, Potential Studies for Continuous Data

In this module, we will understand the terms and concepts associated with measurement systems analysis and analyze measurement error to determine the potential capability of a measurement system. We will explore the guidelines for measurement systems analyses and the equations for measurement error and capability. We will then calculate the sources of variation from the ANOVA determine the largest sources of variation, and determine capability in comparison to both process variation and specification tolerance. Finally, we'll create data visualizations, and interpret the results of the analysis.

3 heures pour terminer

11 vidéos (Total 60 min)

11 vidéos

Introduction to Continuous MSA4 min

Measurement Systems Capability4 min

Guidelines for Continuous MSA6 min

Sources of Variation4 min

Two Way Random Effects ANOVA4 min

Estimating Variance from Mean Squares5 min

The Components of Variance 7 min

Study Variation and Discrimination6 min

Data Visualizations7 min

Data Visualizations5 min

Interpreting Results 3 min

1 exercice pour s'entraîner

Measurement Systems Analysis and Potential Studies1h 30min

Semaine

Semaine 4

4 heures pour terminer

Short Term and Long Term Studies for Continuous Data

In this module, we will analyze measurement error to determine the short and long-term capability of a measurement system. We will build on what we have learned in the previous module, adding the evaluation of the underlying assumptions of normality, independence of part size/magnitude and measurement error, and stability of measurement error. We'll perform an ANOVA to determine sources of variation along with the determination of gauge discrimination. Finally, we'll create data visualizations, and interpret the results of the analysis.

4 heures pour terminer

7 vidéos (Total 33 min)

À propos du Spécialisation Data Science Methods for Quality Improvement

Data analysis skills are widely sought by employers, both nationally and internationally. This specialization is ideal for anyone interested in data analysis for improving quality and processes in business and industry. The skills taught in this specialization have been used extensively to improve business performance, quality, and reliability.

By completing this specialization, you will improve your ability to analyze data and interpret results as well as gain new skills, such as using RStudio and RMarkdown. Whether you are looking for a job in data analytics, operations, or just want to be able to do more with data, this specialization is a great way to get started in the field. Learners are encouraged to complete this specialization in the order the courses are presented. This specialization can be taken for academic credit as part of CU Boulder’s Master of Science in Data Science (MS-DS) degree offered on the Coursera platform. The MS-DS is an interdisciplinary degree that brings together faculty from CU Boulder’s departments of Applied Mathematics, Computer Science, Information Science, and others. With performance-based admissions and no application process, the MS-DS is ideal for individuals with a broad range of undergraduate education and/or professional experience in computer science, information science, mathematics, and statistics. Learn more about the MS-DS program at https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder.

Data Science Methods for Quality Improvement

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
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Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

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