Unit

1. Kecerdasan Buatan dalam Ekonometrik dan Statistik: Peranan, Sempadan, Pengesahan dan Privasi 2. Pembersihan dan Penyediaan Data: Data Hilang, Outlier dan Pengekodan 3. Analisis dan Visualisasi Data Penerokaan: Grafik dan Tafsiran dengan Kepintaran Buatan 4. Regresi Linear: Pembinaan Model, Tafsiran Pekali dan Andaian 5. Diagnostik dan Pelanggaran Regresi: Kolineariti, Heteroskedastisitas, Autokorelasi 6. Pengujian Hipotesis dan nilai p: Kepentingan, Kuasa dan Perbandingan Berbilang 7. p-hacking, HARKing dan Integriti Statistik: Perangkap dalam Zaman Kepintaran Buatan 8. Analisis Siri Masa: Pegun, ARIMA dan Ramalan 9. Analisis Penyebab dan Dasar: DiD, IV, RDD dan Kepintaran Buatan 10. Penjanaan Kod dan Kebolehulangan: R/Python, Versi dan Kebolehulangan 11. Penulisan Laporan, Komunikasi dan Etika: Membentangkan Keputusan dan Mengkomunikasikan Sempadan

Unit 10 / 11

Penjanaan Kod dan Kebolehulangan: R/Python, Versi dan Kebolehulangan

Keuntungan:

Keupayaan untuk mengesahkan dengan membaca dan menguji kod analisis R/Python yang dihasilkan oleh kecerdasan buatan dan mewujudkan projek yang boleh dihasilkan semula dengan benih, kunci versi dan struktur folder
Keupayaan untuk menggunakan kawalan versi (Git), pengaturcaraan celik (R Markdown/Quarto/Jupyter) dan pengurusan persekitaran dengan sokongan kecerdasan buatan, menjadikan analisis boleh diterbitkan semula dari awal hingga akhir
Keupayaan untuk melakukan ujian unit dan semakan kewarasan untuk menangkap ralat senyap dalam kod AI (salah sertai, bocor, penapis terlepas)

Sebelumnya Seterusnya