Специализация: общие сведения

Недавно просмотрено: 20,270
Learn modern experimental strategy, including factorial and fractional factorial experimental designs, designs for screening many factors, designs for optimization experiments, and designs for complex experiments such as those with hard-to-change factors and unusual responses. There is thorough coverage of modern data analysis techniques for experimental design, including software. Applications include electronics and semiconductors, automotive and aerospace, chemical and process industries, pharmaceutical and bio-pharm, medical devices, and many others. You can see an overview of the specialization from Dr. Montgomery here.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Начальный уровень
Прибл. 4 месяца на выполнение
Около 3 ч/неделю
Английский
Субтитры: Английский
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Начальный уровень
Прибл. 4 месяца на выполнение
Около 3 ч/неделю
Английский
Субтитры: Английский

Специализация включает несколько курсов: 4

Курс1

Курс 1

Experimental Design Basics

4.9
звезд
Оценки: 14
Рецензии: 4
Курс2

Курс 2

Factorial and Fractional Factorial Designs

Курс3

Курс 3

Response Surfaces, Mixtures, and Model Building

5.0
звезд
Оценки: 7
Рецензии: 2
Курс4

Курс 4

Random Models, Nested and Split-plot Designs

от партнера

Логотип Университет штата Аризона

Университет штата Аризона

Часто задаваемые вопросы

  • Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс и получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

  • Когда вы регистрируетесь на курс, то можете получить доступ ко всем курсам в специализации. Кроме того, вы получаете сертификат о прохождении курса.Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. Если стоимость обучения для вас слишком велика, вы можете подать заявку на финансовую помощь.

  • Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.

  • Knowledge of basic statistical methods, although the background knowledge is introduced and reviewed throughout the course as needed.

  • It is not necessary to take the courses in a specific order, but we recommend taking the courses in the order presented, as each subsequent course will build on material from previous courses.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept them for credit.

  • Design efficient and effective experiments to solve a wide variety of problems in science, engineering, and business where data collection and analysis is essential to success.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.