Jednotky

1. Umelá inteligencia v ekonometrii a štatistike: Úlohy, hranice, autentifikácia a súkromie 2. Čistenie a príprava údajov: Chýbajúce údaje, odľahlé hodnoty a kódovanie 3. Prieskumná analýza a vizualizácia údajov: Grafy a interpretácia pomocou umelej inteligencie 4. Lineárna regresia: Tvorba modelu, interpretácia koeficientov a predpoklady 5. Regresná diagnostika a porušenia: Kolinearita, Heteroscedasticita, Autokorelácia 6. Testovanie hypotéz a p-hodnota: Význam, moc a viacnásobné porovnania 7. p-hacking, HARKing a štatistická integrita: Úskalia vo veku umelej inteligencie 8. Analýza časových radov: Stacionarita, ARIMA a predpovedanie 9. Analýza príčinnej súvislosti a politiky: DiD, IV, RDD a umelá inteligencia 10. Generovanie kódu a reprodukovateľnosť: R/Python, vytváranie verzií a reprodukovateľnosť 11. Písanie správ, komunikácia a etika: Prezentácia výsledkov a komunikácia hraníc

Jednotka 10 / 11

Generovanie kódu a reprodukovateľnosť: R/Python, vytváranie verzií a reprodukovateľnosť

zisky:

Schopnosť overiť čítaním a testovaním kódu analýzy R/Python vytvoreného umelou inteligenciou a vytvoriť reprodukovateľný projekt so seedom, zámkom verzie a štruktúrou priečinkov
Schopnosť používať správu verzií (Git), gramotné programovanie (R Markdown/Quarto/Jupyter) a správu prostredia s podporou umelej inteligencie, vďaka čomu je analýza reprodukovateľná od začiatku do konca
Schopnosť vykonávať testovanie jednotiek a kontrolu zdravého rozumu na zachytenie tichých chýb v kóde AI (nesprávne pripojenie, únik, vynechaný filter)

Bývalý Ďalej