Vienetai

1. Įvadas į dirbtinį intelektą ekonomikoje: vaidmenys, ribos, patvirtinimas ir duomenų etika 2. Ekonominių duomenų rinkimas ir šaltinių tikrinimas: TURKSTAT, EVDS, TVF, Pasaulio bankas, FRED 3. Duomenų valymas, transformavimas ir tiriamoji analizė (su Python / pandas palaikymu) 4. Laiko eilučių analizė ir prognozių palaikymas 5. Makroekonominių rodiklių aiškinimas: infliacija, augimas, nedarbas, einamosios sąskaitos likutis 6. Scenarijų modeliavimas ir jautrumo analizė 7. Ekonometrinio modelio palaikymas: regresija, priežastinis ryšys ir aiškinimas 8. Literatūros apžvalga ir ekonomikos tyrimų sintezė 9. Politikos pastaba, ataskaita ir instruktažas 10. Ekonominių duomenų vizualizacija ir prietaisų skydelis 11. Ribos, modelio rizika, etika, privatumas ir valdymas

Vienetas 10 / 11

Ekonominių duomenų vizualizacija ir prietaisų skydelis

Pelnas:

Galimybė pasirinkti tinkamą diagramos tipą (linija, stulpelis, sklaida, šilumos žemėlapis) pagal duomenis ir pranešimą ir sukurti dirbtinio intelekto kodą.
Gebėjimas atpažinti klaidinančius vizualizacijos spąstus (punktyrinė ašis, dviguba ašis, netikras spalvų kodavimas) ir taikyti sąžiningus diagramų sudarymo principus
Galimybė sukurti prietaisų skydelį, pagrįstą naudotojo ir sprendimo ketinimais, ir patikrinti AI išvestį, kad ji būtų prieinama ir tiksli

Buvęs Kitas