Build your ultimate AI agent
Opis kursu
W świecie, w którym prognozy kształtują nasze codzienne decyzje — od wyboru ubrań na podstawie prognozy pogody po planowanie dojazdów jednym spojrzeniem na warunki na drodze — zrozumienie dokładności i złożoności prognoz staje się kluczowe. Niezależnie od tego, czy podejmujesz osobiste decyzje, czy kierujesz strategią całej organizacji ku przyszłości, mogły Ci się nasunąć pytania o wiarygodność prognoz, zdolność przewidywania wydarzeń oraz sporadyczne nieścisłości w prognozach. Jeśli kiedykolwiek zastanawiałeś się, dlaczego prognozy pogody często się nie sprawdzają, nasz inspirujący kurs online o błędzie i niepewności został stworzony właśnie dla Ciebie.
Rozplątywanie tkaniny prognoz
Zanurz się w fascynujący świat prognozowania w naszym kursie Błąd i niepewność, gdzie nie tylko poznasz dokładność prognoz, ale także aktywnie samodzielnie będziesz tworzyć przewidywania. Zdobądź umiejętności pozwalające odróżniać prawdziwe wzorce od przypadkowego szumu, wyposażając się w narzędzia do podejmowania świadomych decyzji w obliczu niepewności. Ten kurs wykracza poza powierzchowność, zagłębiając się w psychologiczne podpórki, które często zaciemniają nasze racjonalne procesy decyzyjne. Niezależnie od tego, czy analizujesz wzorce w danych o przestępczości w Seattle, przewidujesz końcowe oceny studentów, zapobiegasz wypadkom drogowym w Nashville, czy oceniasz potrzebę zmian w menu piekarni, po ukończeniu tego kursu zyskasz większą umiejętność poruszania się w złożoności błędu i niepewności.
Praktyczna nauka dla praktycznego wglądu
Dołącz do nas w fascynującej podróży edukacyjnej, podczas której przeprowadzimy Cię przez praktyczne zastosowania analizy błędów i niepewności. Dzięki angażującym ćwiczeniom zastosujesz nowo zdobytą wiedzę, aby przewidywać wyniki, identyfikować potencjalne pułapki i rozwijać swoje umiejętności podejmowania decyzji. Od analizowania trendów przestępczości po prognozowanie wyników w nauce i ograniczanie ryzyka w ruchu drogowym — nasz kurs oferuje dynamiczne doświadczenie edukacyjne, które zapewnia nie tylko wgląd, ale także praktyczne umiejętności przydatne w wielu różnych sytuacjach. Podejmij wyzwanie zrozumienia błędu i niepewności i dołącz do społeczności osób uczących się, które z pewnością odnajdą radość w odkrywaniu tajemnic prognoz.
Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
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
Błąd i niepewność w Google Sheets
Kurs
ukończony
