After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
In un mondo dove le previsioni influenzano le nostre decisioni di tutti i giorni, come scegliere cosa indossare in base alle previsioni del tempo o pianificare gli spostamenti dando un'occhiata al traffico, capire quanto sono precise e complesse le previsioni diventa super importante. Che tu stia facendo delle scelte personali o che tu stia guidando la strategia di un'intera organizzazione verso il futuro, ti sarà sicuramente capitato di chiederti quanto siano affidabili le previsioni, quanto sia facile prevedere gli eventi e quanto siano a volte imprecisi i pronostici. Se ti sei mai chiesto perché le previsioni del tempo sembrano sbagliare, il nostro corso online su Errore e Incertezza è proprio quello che fa per te.
Svelare il mistero delle previsioni
Immergiti nell'affascinante mondo delle previsioni con il nostro corso "Errore e incertezza", dove non solo scoprirai quanto sono precise le previsioni, ma ti divertirai anche a fare previsioni da solo. Impara a distinguere i modelli reali dal rumore casuale, così avrai gli strumenti giusti per prendere decisioni informate anche quando le cose sono incerte. Questo corso va oltre la superficie, approfondendo i meccanismi psicologici che spesso confondono il nostro modo di prendere decisioni razionali. Che tu stia studiando i modelli dei dati sulla criminalità a Seattle, prevedendo i voti finali degli studenti, prevenendo gli incidenti stradali a Nashville o valutando la necessità di modifiche al menu di una panetteria, al termine di questo corso avrai acquisito una maggiore capacità di gestire le complessità dell'errore e dell'incertezza.
Apprendimento pratico per una visione concreta
Unisciti a noi in un viaggio di apprendimento super interessante mentre ti mostriamo come si usano davvero l'analisi degli errori e l'analisi dell'incertezza. Attraverso esercizi coinvolgenti, metterai in pratica le tue nuove conoscenze per prevedere i risultati, individuare potenziali insidie e migliorare le tue capacità decisionali. Dal capire come funzionano i crimini al prevedere come andrà a scuola e ridurre i rischi del traffico, il nostro corso ti dà un'esperienza di apprendimento dinamica che ti offre non solo informazioni, ma anche abilità pratiche da usare in un sacco di situazioni. Accetta la sfida di capire gli errori e le incertezze e unisciti a un gruppo di persone che amano imparare e che sicuramente si divertiranno a svelare i misteri delle previsioni.
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
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
Errore e incertezza in Google Sheets
Corso
completato
