ইউনিট
1. ইকোনোমেট্রিক্স এবং পরিসংখ্যানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: ভূমিকা, সীমানা, প্রমাণীকরণ এবং গোপনীয়তা 2. ডেটা ক্লিনিং এবং প্রিপারেশন: মিসিং ডেটা, আউটলায়ার্স এবং কোডিং 3. অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণ এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সহ গ্রাফিং এবং ব্যাখ্যা 4. লিনিয়ার রিগ্রেশন: মডেল বিল্ডিং, সহগ ব্যাখ্যা এবং অনুমান 5. রিগ্রেশন ডায়াগনস্টিকস এবং লঙ্ঘন: সমন্বিততা, ভিন্ন ভিন্নতা, স্বয়ংক্রিয় সম্পর্ক 6. হাইপোথিসিস টেস্টিং এবং পি-মান: তাৎপর্য, শক্তি এবং একাধিক তুলনা 7. পি-হ্যাকিং, হার্কিং এবং পরিসংখ্যানগত অখণ্ডতা: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে ক্ষতি 8. সময় সিরিজ বিশ্লেষণ: স্থিতিশীলতা, ARIMA এবং পূর্বাভাস 9. কার্যকারণ এবং নীতি বিশ্লেষণ: DiD, IV, RDD এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা 10. কোড জেনারেশন এবং রিপ্রোডিসিবিলিটি: আর/পাইথন, ভার্সনিং এবং রিপ্রোডিসিবিলিটি 11. প্রতিবেদন লেখা, যোগাযোগ, এবং নীতিশাস্ত্র: ফলাফল উপস্থাপন এবং যোগাযোগের সীমানা
ইউনিট 10 / 11

কোড জেনারেশন এবং রিপ্রোডিসিবিলিটি: আর/পাইথন, ভার্সনিং এবং রিপ্রোডিসিবিলিটি

লাভ:

  • কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা উত্পাদিত R/Python বিশ্লেষণ কোড পড়া এবং পরীক্ষা করে যাচাই করার ক্ষমতা এবং বীজ, সংস্করণ লক এবং ফোল্ডার কাঠামো সহ একটি পুনরুত্পাদনযোগ্য প্রকল্প স্থাপন
  • কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সমর্থন সহ সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ (Git), লিটারেট প্রোগ্রামিং (R Markdown/Quarto/Jupyter) এবং পরিবেশ ব্যবস্থাপনা ব্যবহার করার ক্ষমতা, বিশ্লেষণকে শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত পুনরুত্পাদনযোগ্য করে তোলে
  • এআই কোডে নীরব ত্রুটি ধরার জন্য ইউনিট টেস্টিং এবং স্যানিটি চেকিং করার ক্ষমতা (মিসজোইন, লিক, মিস ফিল্টার)