యూనిట్లు
1. ఎకనామెట్రిక్స్ మరియు స్టాటిస్టిక్స్‌లో ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్: పాత్రలు, సరిహద్దులు, ప్రమాణీకరణ మరియు గోప్యత 2. డేటా క్లీనింగ్ మరియు ప్రిపరేషన్: మిస్సింగ్ డేటా, అవుట్‌లియర్స్ మరియు కోడింగ్ 3. అన్వేషణాత్మక డేటా విశ్లేషణ మరియు విజువలైజేషన్: కృత్రిమ మేధస్సుతో గ్రాఫింగ్ మరియు వివరణ 4. లీనియర్ రిగ్రెషన్: మోడల్ బిల్డింగ్, కోఎఫీషియంట్ ఇంటర్‌ప్రిటేషన్ మరియు అస్ప్షన్స్ 5. రిగ్రెషన్ డయాగ్నోస్టిక్స్ మరియు ఉల్లంఘనలు: కోలినియారిటీ, హెటెరోస్కేడాస్టిసిటీ, ఆటోకోరిలేషన్ 6. పరికల్పన పరీక్ష మరియు p-విలువ: ప్రాముఖ్యత, శక్తి మరియు బహుళ పోలికలు 7. p-హ్యాకింగ్, హార్కింగ్ మరియు గణాంక సమగ్రత: ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ యుగంలో ఆపదలు 8. సమయ శ్రేణి విశ్లేషణ: స్థిరత్వం, ARIMA మరియు అంచనా 9. కారణం మరియు విధాన విశ్లేషణ: డిఐడి, IV, RDD మరియు ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ 10. కోడ్ ఉత్పత్తి మరియు పునరుత్పత్తి: R/Python, సంస్కరణ మరియు పునరుత్పత్తి 11. రిపోర్ట్ రైటింగ్, కమ్యూనికేషన్ మరియు ఎథిక్స్: ఫలితాలను ప్రదర్శించడం మరియు సరిహద్దులను కమ్యూనికేట్ చేయడం
యూనిట్ 10 / 11

కోడ్ ఉత్పత్తి మరియు పునరుత్పత్తి: R/Python, సంస్కరణ మరియు పునరుత్పత్తి

లాభాలు:

  • కృత్రిమ మేధస్సు ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన R/Python విశ్లేషణ కోడ్‌ను చదవడం మరియు పరీక్షించడం ద్వారా ధృవీకరించగల సామర్థ్యం మరియు సీడ్, వెర్షన్ లాక్ మరియు ఫోల్డర్ నిర్మాణంతో పునరుత్పాదక ప్రాజెక్ట్‌ను ఏర్పాటు చేయడం
  • వెర్షన్ నియంత్రణ (Git), అక్షరాస్యత ప్రోగ్రామింగ్ (R Markdown/Quarto/Jupyter) మరియు కృత్రిమ మేధస్సు మద్దతుతో పర్యావరణ నిర్వహణను ఉపయోగించగల సామర్థ్యం, విశ్లేషణను ప్రారంభం నుండి ముగింపు వరకు పునరుత్పత్తి చేస్తుంది
  • AI కోడ్‌లో సైలెంట్ ఎర్రర్‌లను క్యాచ్ చేయడానికి యూనిట్ టెస్టింగ్ మరియు శానిటీ చెకింగ్ చేయగల సామర్థ్యం (తప్పుగా చేరడం, లీక్, మిస్డ్ ఫిల్టర్)