Единицы

1. Искусственный интеллект в эконометрике и статистике: роли, границы, аутентификация и конфиденциальность 2. Очистка и подготовка данных: недостающие данные, выбросы и кодирование 3. Исследовательский анализ и визуализация данных: построение графиков и интерпретация с помощью искусственного интеллекта 4. Линейная регрессия: построение модели, интерпретация коэффициентов и предположения 5. Регрессионная диагностика и нарушения: коллинеарность, гетероскедастичность, автокорреляция 6. Проверка гипотез и значение p: значимость, мощность и множественные сравнения 7. p-хакинг, HARKing и статистическая достоверность: подводные камни в эпоху искусственного интеллекта 8. Анализ временных рядов: стационарность, ARIMA и прогнозирование 9. Причинно-следственная связь и анализ политики: DiD, IV, RDD и искусственный интеллект 10. Генерация кода и воспроизводимость: R/Python, управление версиями и воспроизводимость 11. Написание отчета, общение и этика: представление результатов и границы сообщения

Единица 10 / 11

Генерация кода и воспроизводимость: R/Python, управление версиями и воспроизводимость

Прибыль:

Возможность проверки путем чтения и тестирования кода анализа R/Python, созданного искусственным интеллектом, и создания воспроизводимого проекта с исходным кодом, блокировкой версии и структурой папок.
Способность использовать контроль версий (Git), грамотное программирование (R Markdown/Quarto/Jupyter) и управление средой с поддержкой искусственного интеллекта, что делает анализ воспроизводимым от начала до конца.
Возможность выполнять модульное тестирование и проверку работоспособности для обнаружения скрытых ошибок в коде AI (неправильное соединение, утечка, пропущенный фильтр).

Предыдущий Далее