एकाइहरू
1. इकोनोमेट्रिक्स र तथ्याङ्कमा कृत्रिम बुद्धिमत्ता: भूमिका, सीमा, प्रमाणीकरण र गोपनीयता 2. डाटा क्लिनिङ र तयारी: हराएको डाटा, आउटलियर्स, र कोडिङ 3. अन्वेषक डाटा विश्लेषण र भिजुअलाइजेसन: आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको साथ ग्राफिङ र व्याख्या 4. रैखिक प्रतिगमन: मोडेल निर्माण, गुणांक व्याख्या र अनुमानहरू 5. प्रतिगमन निदान र उल्लङ्घनहरू: कोलिनियरिटी, हेटेरोसेडेस्टिकिटी, स्वत: सहसंबंध 6. परिकल्पना परीक्षण र p-मान: महत्व, शक्ति, र बहु तुलनाहरू 7. पी-ह्याकिंग, हार्किङ र तथ्याङ्कीय अखण्डता: आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको युगमा समस्याहरू 8. समय श्रृंखला विश्लेषण: स्थिरता, ARIMA र पूर्वानुमान 9. कारण र नीति विश्लेषण: DiD, IV, RDD र कृत्रिम बुद्धिमत्ता 10. कोड जेनेरेसन र प्रजनन योग्यता: R/Python, Versioning र Reproducibility 11. रिपोर्ट लेखन, संचार, र नैतिकता: प्रस्तुत परिणाम र संचार सीमाहरू
एकाइ 10 / 11

कोड जेनेरेसन र प्रजनन योग्यता: R/Python, Versioning र Reproducibility

लाभ:

  • आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सद्वारा उत्पादित R/Python विश्लेषण कोड पढेर र परीक्षण गरेर प्रमाणित गर्ने क्षमता र बीज, संस्करण लक र फोल्डर संरचनाको साथ पुन: उत्पादन योग्य परियोजना स्थापना गर्ने क्षमता।
  • संस्करण नियन्त्रण (Git), साक्षर प्रोग्रामिङ (R Markdown/Quarto/Jupyter) र कृत्रिम बुद्धिमत्ता समर्थनको साथ वातावरण व्यवस्थापन प्रयोग गर्ने क्षमता, विश्लेषणलाई सुरुदेखि अन्त्यसम्म पुन: उत्पादन गर्न मिल्छ।
  • एआई कोड (मिसजोइन, लीक, छुटेको फिल्टर) मा मौन त्रुटिहरू समात्न इकाई परीक्षण र सेनिटी जाँच गर्ने क्षमता।
अघिल्लो अर्को