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Descripción del curso
En un mundo en el que las predicciones determinan nuestras decisiones diarias, desde elegir la ropa que nos ponemos en función de las previsiones meteorológicas hasta planificar los desplazamientos echando un vistazo al estado del tráfico, comprender la precisión y las complejidades de las predicciones se convierte en algo fundamental. Tanto si eres una persona que toma decisiones personales como si diriges la estrategia de toda una organización hacia el futuro, es posible que te hayas planteado cuestiones sobre la fiabilidad de las predicciones, la capacidad de prever acontecimientos y las ocasionales imprecisiones de las previsiones. Si alguna vez te has preguntado por qué los meteorólogos parecen equivocarse, nuestro esclarecedor curso en línea sobre Error e incertidumbre está diseñado para ti.
Desentrañando el entramado de las predicciones
Sumérgete en el fascinante mundo de las predicciones con nuestro curso Error e incertidumbre, en el que no solo explorarás la precisión de las previsiones, sino que también participarás activamente en la elaboración de predicciones. Adquiere las habilidades necesarias para diferenciar los patrones genuinos del ruido aleatorio, lo que te proporcionará las herramientas para tomar decisiones informadas ante la incertidumbre. Este curso va más allá de lo superficial y profundiza en los apoyos psicológicos que a menudo forman una nube sobre vuestros procesos racionales de toma de decisiones. Ya sea que estés examinando patrones en los datos sobre delincuencia en Seattle, prediciendo las calificaciones finales de los estudiantes, previniendo accidentes de tráfico en Nashville o evaluando la necesidad de cambios en el menú de una panadería, al finalizar este curso habrás adquirido una mayor capacidad para lidiar con las complejidades del error y la incertidumbre.
Aprendizaje práctico para obtener conocimientos prácticos
Acompáñanos en un fascinante viaje de aprendizaje en el que te guiaremos a través de aplicaciones reales del análisis de errores e incertidumbres. A través de ejercicios prácticos, aplicarás tus nuevos conocimientos para predecir resultados, identificar posibles dificultades y mejorar tu capacidad para tomar decisiones. Desde descifrar las tendencias delictivas hasta pronosticar el rendimiento académico y mitigar los riesgos del tráfico, nuestro curso ofrece una experiencia de aprendizaje dinámica que promete no solo conocimientos, sino también habilidades prácticas aplicables en una variedad de escenarios. Acepta el reto de comprender el error y la incertidumbre, y únete a una comunidad de estudiantes que sin duda disfrutarán desentrañando los misterios de las predicciones.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Defining error, uncertainty, and risk
The first chapter presents common terminology, introduces methods for determining significant differences between groups, and outlines the kinds of error and uncertainty involved. We will specifically look at Seattle crime data and evaluate crime rate differences between precincts and neighborhoods. This chapter will equip learners to identify threats to the validity and accuracy of their conclusions.
- Defining error and uncertainty50 XP
- Measures of central tendency100 XP
- Crime time100 XP
- IF functions50 XP
- Extracting UNIQUE() values100 XP
- Book 'em and count 'em100 XP
- Averages and IF conditions100 XP
- Counts with multiple criteria100 XP
- Correlation50 XP
- Rap sheet100 XP
- Correlation preparation100 XP
- A (crimes) committed relationship100 XP
- Strong relationships50 XP
2
Making accurate predictions
The second chapter outlines both rudimentary (e.g., moving average, seasonal average, yearly average) and more complicated methods (e.g., linear regression) for making predictions and outlines the kinds of error and uncertainty involved. We will specifically look at anonymized student grades data and evaluate the accuracy of our predictions for given students. Throughout the chapter, we will identify threats to the validity and accuracy of our predictions.
3
Poking holes in predictions
Chapter 3 encourages learners to test the assumptions of their predictions using data on car crashes. Specifically, they will determine how to allocate resources to reduce injuries and fatalities from auto accidents. Learners will discuss the impact of outliers in prediction accuracy, evaluate the importance of normally distributed data in making predictions, employ consequence-likelihood matrices in risk management, and adapt psychological heuristics to discussions of numerical uncertainty and risk.
4
Case study: Should you change your bakery's menu?
The final chapter integrates all the previous lessons into a constructed-world scenario. Learners are tasked with updating the menu at their small business: the Risky Business Bakery. They need to figure out whether to add or drop menu items based on whether there are significant differences in sales by baked good; whether their predicted sales figures from their accountant are accurate.
S
Error y incertidumbre en Google Sheets
Curso
completado
