ಘಟಕಗಳು
1. ಅರ್ಥಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ: ಪಾತ್ರಗಳು, ಗಡಿಗಳು, ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ 2. ಡೇಟಾ ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ತಯಾರಿ: ಕಾಣೆಯಾದ ಡೇಟಾ, ಔಟ್‌ಲೈಯರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕೋಡಿಂಗ್ 3. ಪರಿಶೋಧನಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ದೃಶ್ಯೀಕರಣ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಗ್ರಾಫಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ 4. ಲೀನಿಯರ್ ರಿಗ್ರೆಷನ್: ಮಾಡೆಲ್ ಬಿಲ್ಡಿಂಗ್, ಗುಣಾಂಕ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ಊಹೆಗಳು 5. ರಿಗ್ರೆಶನ್ ಡಯಾಗ್ನೋಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳು: ಕೊಲಿನಿಯರಿಟಿ, ಹೆಟೆರೊಸೆಡೆಸ್ಟಿಸಿಟಿ, ಆಟೋಕೊರೆಲೇಶನ್ 6. ಕಲ್ಪನೆಯ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು p-ಮೌಲ್ಯ: ಮಹತ್ವ, ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಬಹು ಹೋಲಿಕೆಗಳು 7. ಪಿ-ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಹಾರ್ಕಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಸಮಗ್ರತೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಯುಗದಲ್ಲಿ ಮೋಸಗಳು 8. ಸಮಯ ಸರಣಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಸ್ಥಾಯಿತ್ವ, ARIMA ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆ 9. ಕಾರಣ ಮತ್ತು ನೀತಿ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಡಿಐಡಿ, IV, ಆರ್ಡಿಡಿ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ 10. ಕೋಡ್ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ: ಆರ್/ಪೈಥಾನ್, ಆವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ 11. ವರದಿ ಬರವಣಿಗೆ, ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ: ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಗಡಿಗಳನ್ನು ಸಂವಹನ ಮಾಡುವುದು
ಘಟಕ 10 / 11

ಕೋಡ್ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ: ಆರ್/ಪೈಥಾನ್, ಆವೃತ್ತಿ ಮತ್ತು ಪುನರುತ್ಪಾದನೆ

ಲಾಭಗಳು:

  • ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ R/Python ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಓದುವ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಬೀಜ, ಆವೃತ್ತಿ ಲಾಕ್ ಮತ್ತು ಫೋಲ್ಡರ್ ರಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸಬಹುದಾದ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು
  • ಆವೃತ್ತಿ ನಿಯಂತ್ರಣ (Git), ಸಾಕ್ಷರ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ (R Markdown/Quarto/Jupyter) ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಪರಿಸರ ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ
  • AI ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಮೂಕ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ವಿವೇಕ ತಪಾಸಣೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ (ತಪ್ಪಾಗಿ ಸೇರಿಕೊಳ್ಳುವುದು, ಸೋರಿಕೆ, ತಪ್ಪಿದ ಫಿಲ್ಟರ್)
ಹಿಂದಿನ ಮುಂದೆ