Design, Develop and Improve Products and Processes. Be able to apply modern experimental techniques to improve existing products and processes and bring new products and processes to market faster

4.7

estrellas

223 calificaciones

Douglas C. Montgomery

8356 ya inscrito

Ofrecido Por

Programa especializado: Diseño experimentalUniversidad del Estado de Arizona

Qué aprenderás

Plan, design and conduct experiments efficiently and effectively, and analyze the resulting data to obtain valid objective conclusions.
Use response surface methods for system optimization as a follow-up to successful screening.
Use experimental design tools for computer experiments, both deterministic and stochastic computer models.
Use software tools to create custom designs based on optimal design methodology for situations where standard designs are not easily applicable.

Habilidades que obtendrás

Acerca de este Programa Especializado

6345 vistas recientes

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.

Proyecto de aprendizaje aplicado

Participants will complete a project that is typically based around their own work environment, and can use this to effectively demonstrate the application of experimental design methodology. The structure of the course and the step-by-stem process taught in the course is designed to ensure participant success.

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Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Cronograma flexible

Establece y mantén fechas de entrega flexibles.

Nivel principiante

Aproximadamente 4 meses para completarse

Ritmo sugerido de 3 horas/semana

Inglés (English)

¿Podría tu empresa beneficiarse de la capacitación de los empleados en las habilidades más demandadas?

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Cómo funciona el programa especializado

Toma cursos

Un programa especializado de Coursera es un conjunto de cursos que te ayudan a dominar una aptitud. Para comenzar, inscríbete en el programa especializado directamente o échale un vistazo a sus cursos y elige uno con el que te gustaría comenzar. Al suscribirte a un curso que forme parte de un programa especializado, quedarás suscrito de manera automática al programa especializado completo. Puedes completar solo un curso: puedes pausar tu aprendizaje o cancelar tu suscripción en cualquier momento. Visita el panel principal del estudiante para realizar un seguimiento de tus inscripciones a cursos y tu progreso.

Proyecto práctico

Cada programa especializado incluye un proyecto práctico. Necesitarás completar correctamente el proyecto para completar el programa especializado y obtener tu certificado. Si el programa especializado incluye un curso separado para el proyecto práctico, necesitarás completar cada uno de los otros cursos antes de poder comenzarlo.

Obtén un certificado

Cuando completes todos los cursos y el proyecto práctico, obtendrás un Certificado que puedes compartir con posibles empleadores y tu red profesional.

Hay 4 cursos en este Programa Especializado

Curso1

Curso 1

Experimental Design Basics

4.6

estrellas

208 calificaciones

This is a basic course in designing experiments and analyzing the resulting data. The course objective is to learn how to plan, design and conduct experiments efficiently and effectively, and analyze the resulting data to obtain objective conclusions. Both design and statistical analysis issues are discussed. Opportunities to use the principles taught in the course arise in all aspects of today’s industrial and business environment. Applications from various fields will be illustrated throughout the course. Computer software packages (JMP, Design-Expert, Minitab) will be used to implement the methods presented and will be illustrated extensively.

Curso2

Curso 2

Factorial and Fractional Factorial Designs

4.8

estrellas

59 calificaciones

Many experiments in engineering, science and business involve several factors. This course is an introduction to these types of multifactor experiments. The appropriate experimental strategy for these situations is based on the factorial design, a type of experiment where factors are varied together. This course focuses on designing these types of experiments and on using the ANOVA for analyzing the resulting data. These types of experiments often include nuisance factors, and the blocking principle can be used in factorial designs to handle these situations. As the number of factors of interest grows full factorials become too expensive and fractional versions of the factorial design are useful. This course will cover the benefits of fractional factorials, along with methods for constructing and analyzing the data from these experiments.

Curso3

Curso 3

Response Surfaces, Mixtures, and Model Building

4.7

estrellas

50 calificaciones

Factorial experiments are often used in factor screening.; that is, identify the subset of factors in a process or system that are of primary important to the response. Once the set of important factors are identified interest then usually turns to optimization; that is, what levels of the important factors produce the best values of the response. This course provides design and optimization tools to answer that questions using the response surface framework. Other related topics include design and analysis of computer experiments, experiments with mixtures, and experimental strategies to reduce the effect of uncontrollable factors on unwanted variability in the response.

Curso4

Curso 4

Random Models, Nested and Split-plot Designs

4.6

estrellas

29 calificaciones

Many experiments involve factors whose levels are chosen at random. A well-know situation is the study of measurement systems to determine their capability. This course presents the design and analysis of these types of experiments, including modern methods for estimating the components of variability in these systems. The course also covers experiments with nested factors, and experiments with hard-to-change factors that require split-plot designs. We also provide an overview of designs for experiments with response distributions from nonnormal response distributions and experiments with covariates.

Instructor

Douglas C. Montgomery

Regents’ Professor of Engineering, ASU Foundation Professor of Engineering

School of Computing, Informatics, and Decision Systems Engineering

15.932 alumnos

4 cursos

Ofrecido por

Universidad del Estado de Arizona

Arizona State University has developed a new model for the American Research University, creating an institution that is committed to excellence, access and impact. ASU measures itself by those it includes, not by those it excludes. ASU pursues research that contributes to the public good, and ASU assumes major responsibility for the economic, social and cultural vitality of the communities that surround it.

Preguntas Frecuentes

¿Cuál es la política de reembolsos?
Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.
¿Puedo inscribirme en un solo curso?
¡Sí! Para empezar, haz clic en la tarjeta del curso que te interesa e inscríbete. Puedes inscribirte y completar el curso para obtener un certificado que puedes compartir o puedes acceder al curso como oyente para ver los materiales del curso de manera gratuita. Cuando cancelas la suscripción de un curso que forma parte de un programa especializado, se cancela automáticamente la suscripción de todo el programa especializado. Visita el panel del estudiante para realizar un seguimiento de tu progreso.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.
¿Puedo tomar este curso de manera gratuita?
Cuando te inscribes en el curso, tienes acceso a todos los cursos del programa especializado y obtienes un certificado cuando completas el trabajo. Si solo deseas leer y ver el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente de manera gratuita. Si no puedes pagar la tarifa, puedes solicitar ayuda económica.
¿Este curso es 100 % en línea? ¿Necesito asistir a alguna clase en persona?
Este curso es completamente en línea, de modo que no necesitas ir a un aula en persona. Puedes acceder a tus lecciones, lecturas y tareas en cualquier momento y cualquier lugar a través de Internet o tu dispositivo móvil.
¿Cuánto tiempo se necesita para completar un programa especializado?
There are 15 modules, spread across 4 courses. Each module is based on one chapter of the textbook. The specialization can be completed in approximately 4 months.
What background knowledge is necessary?
Knowledge of basic statistical methods, although the background knowledge is introduced and reviewed throughout the course as needed.
Do I need to take the courses in a specific order?
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.
¿Recibiré crédito universitario por completar el programa especializado?
Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept them for credit.
What will I be able to do upon completing the Specialization?
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.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Estudiante.

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