课程链接: https://www.coursera.org/learn/random-models-nested-split-plot-designs
在科研和工程实践中，设计合理的实验方案至关重要。今天为大家推荐一门来自Coursera平台的优秀课程——《随机模型、嵌套与分块设计》（Random Models, Nested and Split-plot Designs）。这门课程特别适合统计学、工程、科研人员以及对实验设计感兴趣的学习者。课程内容丰富，涵盖了随机因素的实验设计、嵌套设计和分块设计等现代方法。通过系统学习，你将掌握如何分析涉及随机因素的实验，理解测量系统的能力评估，以及应对难以更改因素的复杂设计。此外，课程还介绍了多种设计与分析技巧，帮助你在实际工作中提升实验的科学性和效率。无论你是数据分析新手还是经验丰富的研究者，这门课程都值得一试。快来Coursera学习，深入理解实验设计的核心思想，提升你的科研水平吧！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/random-models-nested-split-plot-designs
课程链接: https://www.coursera.org/specializations/data-science-methods-for-quality-improvement
近年来，数据科学在各行各业中的应用日益广泛，尤其是在质量改进领域。今天为大家推荐由科罗拉多大学博尔德分校开设的《数据科学方法用于质量改进》课程，这是一门非常实用且系统的课程，适合希望通过数据分析提升工作效率和产品质量的学习者。
课程内容丰富，涵盖了数据管理、描述、分析的基础知识（Managing, Describing, and Analyzing Data），帮助学员掌握如何正确理解和利用数据。同时，课程还深入讲解了质量改进中的稳定性与能力分析（Stability and Capability in Quality Improvement），以及测量系统分析（Measurement Systems Analysis），让学员能够全面掌握质量管理中的关键数据分析技术。
课程采用案例驱动的教学方式，结合实际操作，帮助学员将理论知识应用于实际工作中。无论你是质量工程师、数据分析师还是管理者，都能从中获得极大的帮助。课程链接在此：
[管理、描述和分析数据](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fmanaging-describing-analyzing-data)
[稳定性和能力分析](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fstability-and-capability-in-quality-improvement)
[测量系统分析](https://coursera.pxf.io/c/3416256/1164545/14726?u=https%3A%2F%2Fwww.coursera.org%2Flearn%2Fmeasurement-systems-analysis)
强烈推荐对质量管理和数据分析感兴趣的朋友们报名学习，开启你的数据驱动质量改进之路！
课程链接: https://www.coursera.org/specializations/data-science-methods-for-quality-improvement