одиниці
1. Штучний інтелект в економетриці та статистиці: ролі, межі, автентифікація та конфіденційність 2. Очищення та підготовка даних: відсутні дані, викиди та кодування 3. Дослідницький аналіз і візуалізація даних: побудова графіків та інтерпретація за допомогою штучного інтелекту 4. Лінійна регресія: побудова моделі, інтерпретація коефіцієнтів та припущення 5. Регресійна діагностика та порушення: колінеарність, гетероскедастичність, автокореляція 6. Перевірка гіпотези та p-value: значимість, сила та численні порівняння 7. p-hacking, HARKing і статистична цілісність: підводні камені в епоху штучного інтелекту 8. Аналіз часових рядів: стаціонарність, ARIMA та прогнозування 9. Причинно-наслідковий зв'язок і аналіз політики: DiD, IV, RDD і штучний інтелект 10. Генерація коду та відтворюваність: R/Python, керування версіями та відтворюваність 11. Написання звітів, комунікація та етика: представлення результатів і повідомлення про межі
одиниця 10 / 11

Генерація коду та відтворюваність: R/Python, керування версіями та відтворюваність

Прибуток:

  • Можливість перевірки шляхом читання та тестування коду аналізу R/Python, створеного штучним інтелектом, і створення відтворюваного проекту з початковим кодом, блокуванням версії та структурою папок
  • Можливість використовувати контроль версій (Git), грамотне програмування (R Markdown/Quarto/Jupyter) і керування середовищем із підтримкою штучного інтелекту, що робить аналіз відтворюваним від початку до кінця
  • Можливість виконувати модульне тестування та перевірку працездатності, щоб виявити мовчазні помилки в коді ШІ (неправильне з’єднання, витік, пропущений фільтр)
Колишній Далі