इकाइयाँ
1. अर्थमिति और सांख्यिकी में कृत्रिम बुद्धिमत्ता: भूमिकाएँ, सीमाएँ, प्रमाणीकरण और गोपनीयता 2. डेटा सफ़ाई और तैयारी: गुम डेटा, आउटलेयर और कोडिंग 3. खोजपूर्ण डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ रेखांकन और व्याख्या 4. रेखीय प्रतिगमन: मॉडल निर्माण, गुणांक व्याख्या और धारणाएँ 5. प्रतिगमन निदान और उल्लंघन: संरेखता, विषमलैंगिकता, स्वसहसंबंध 6. परिकल्पना परीक्षण और पी-वैल्यू: महत्व, शक्ति और एकाधिक तुलनाएँ 7. पी-हैकिंग, हार्किंग और सांख्यिकीय अखंडता: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के युग में नुकसान 8. समय श्रृंखला विश्लेषण: स्थिरता, ARIMA और पूर्वानुमान 9. कारण और नीति विश्लेषण: DiD, IV, RDD और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस 10. कोड जनरेशन और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता: आर/पायथन, संस्करण और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता 11. रिपोर्ट लेखन, संचार और नैतिकता: परिणाम प्रस्तुत करना और संचार सीमाएँ
इकाई 10 / 11

कोड जनरेशन और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता: आर/पायथन, संस्करण और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता

लाभ:

  • कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा उत्पादित आर/पायथन विश्लेषण कोड को पढ़कर और परीक्षण करके सत्यापित करने और बीज, संस्करण लॉक और फ़ोल्डर संरचना के साथ एक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य परियोजना स्थापित करने की क्षमता
  • संस्करण नियंत्रण (जीआईटी), साक्षर प्रोग्रामिंग (आर मार्कडाउन/क्वार्टो/ज्यूपिटर) और कृत्रिम बुद्धिमत्ता समर्थन के साथ पर्यावरण प्रबंधन का उपयोग करने की क्षमता, विश्लेषण को शुरू से अंत तक प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य बनाती है।
  • एआई कोड (मिसजॉइन, लीक, मिस्ड फिल्टर) में मौन त्रुटियों को पकड़ने के लिए यूनिट परीक्षण और विवेक जांच करने की क्षमता