Јединице
1. Вештачка интелигенција у економетрији и статистици: улоге, границе, аутентификација и приватност 2. Чишћење и припрема података: подаци који недостају, недостаци и кодирање 3. Истраживачка анализа и визуелизација података: цртање и тумачење помоћу вештачке интелигенције 4. Линеарна регресија: изградња модела, интерпретација коефицијената и претпоставке 5. Дијагностика регресије и кршења: колинеарност, хетероскедастичност, аутокорелација 6. Тестирање хипотеза и п-вредност: значајност, моћ и вишеструка поређења 7. п-хаковање, ХАРКинг и статистички интегритет: Замке у доба вештачке интелигенције 8. Анализа временских серија: стационарност, АРИМА и предвиђање 9. Узрочна веза и анализа политике: ДиД, ИВ, РДД и вештачка интелигенција 10. Генерисање кода и репродуктивност: Р/Питхон, верзија и репродуктивност 11. Писање извештаја, комуникација и етика: представљање резултата и комуницирање граница
Јединица 10 / 11

Генерисање кода и репродуктивност: Р/Питхон, верзија и репродуктивност

Добици:

  • Способност верификације читањем и тестирањем Р/Питхон кода за анализу који производи вештачка интелигенција и успостављање поновљивог пројекта са семеном, закључавањем верзије и структуром фасцикли
  • Могућност коришћења контроле верзија (Гит), писменог програмирања (Р Маркдовн/Куарто/Јупитер) и управљања окружењем уз подршку вештачке интелигенције, чинећи анализу поновљивом од почетка до краја
  • Способност да се изврши тестирање јединица и провера исправности како би се ухватиле тихе грешке у АИ коду (погрешно спајање, цурење, пропуштени филтер)
Бивши Следеће