युनिट्स
1. अर्थमिती आणि सांख्यिकीमधील कृत्रिम बुद्धिमत्ता: भूमिका, सीमा, प्रमाणीकरण आणि गोपनीयता 2. डेटा क्लीनिंग आणि तयारी: गहाळ डेटा, आउटलियर्स आणि कोडिंग 3. एक्सप्लोरेटरी डेटा ॲनालिसिस आणि व्हिज्युअलायझेशन: आर्टिफिशियल इंटेलिजन्ससह आलेख आणि व्याख्या 4. रेखीय प्रतिगमन: मॉडेल बिल्डिंग, गुणांक व्याख्या आणि अनुमान 5. रीग्रेशन डायग्नोस्टिक्स आणि उल्लंघने: समरूपता, विषमता, ऑटोकॉरिलेशन 6. गृहीतक चाचणी आणि p-मूल्य: महत्त्व, शक्ती आणि एकाधिक तुलना 7. पी-हॅकिंग, हार्किंग आणि सांख्यिकीय अखंडता: कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या युगातील नुकसान 8. वेळ मालिका विश्लेषण: स्थिरता, ARIMA आणि अंदाज 9. कारण आणि धोरण विश्लेषण: DiD, IV, RDD आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता 10. कोड निर्मिती आणि पुनरुत्पादकता: आर/पायथन, आवृत्ती आणि पुनरुत्पादनक्षमता 11. अहवाल लेखन, संप्रेषण आणि नैतिकता: सादरीकरण परिणाम आणि संप्रेषण सीमा
युनिट 10 / 11

कोड निर्मिती आणि पुनरुत्पादकता: आर/पायथन, आवृत्ती आणि पुनरुत्पादनक्षमता

नफा:

  • कृत्रिम बुद्धिमत्तेद्वारे उत्पादित आर/पायथन विश्लेषण कोड वाचून आणि चाचणी करून सत्यापित करण्याची क्षमता आणि बीज, आवृत्ती लॉक आणि फोल्डर संरचनासह पुनरुत्पादक प्रकल्प स्थापित करण्याची क्षमता
  • आवृत्ती नियंत्रण (Git), साक्षर प्रोग्रामिंग (R Markdown/Quarto/Jupyter) आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता समर्थनासह पर्यावरण व्यवस्थापन वापरण्याची क्षमता, विश्लेषणास सुरुवातीपासून शेवटपर्यंत पुनरुत्पादक बनवते.
  • एआय कोडमधील मूक त्रुटी (मिसजॉइन, लीक, मिस्ड फिल्टर) पकडण्यासाठी युनिट टेस्टिंग आणि सॅनिटी चेकिंग करण्याची क्षमता
मागील पुढे