After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Описание курса
В мире, где прогнозы определяют наши повседневные решения — от выбора одежды по прогнозу погоды до планирования поездок с учетом дорожной обстановки, — понимание точности и тонкостей прогнозов становится особенно важным. Будь вы человеком, принимающим личные решения, или тем, кто направляет стратегию всей организации в будущее, вас, возможно, уже посещали вопросы о надежности прогнозов, способности предвидеть события и о периодических неточностях в прогнозах. Если вы когда-либо задавались вопросом, почему прогноз погоды так часто оказывается неточным, наш познавательный онлайн-курс по ошибкам и неопределенности создан именно для вас.
Раскрывая ткань прогнозов
Погрузитесь в увлекательный мир прогнозов на нашем курсе «Ошибка и неопределённость», где вы не только изучите точность прогнозов, но и сами активно будете делать прогнозы. Освойте навыки, позволяющие отличать реальные закономерности от случайного шума, и получите инструменты для принятия обоснованных решений в условиях неопределенности. Этот курс выходит за рамки поверхностного подхода и углубляется в психологические костыли, которые часто затуманивают наши рациональные процессы принятия решений. Независимо от того, анализируете ли вы закономерности в данных о преступности в Сиэтле, прогнозируете ли итоговые оценки студентов, предотвращаете ли дорожно-транспортные происшествия в Нэшвилле или оцениваете необходимость изменений в меню пекарни, после этого курса вы выйдете с более развитой способностью ориентироваться в сложностях ошибок и неопределенности.
Практическое обучение для прикладного понимания
Присоединяйтесь к нам в увлекательном учебном путешествии, в ходе которого мы познакомим вас с практическим применением анализа ошибок и неопределенности. Благодаря увлекательным упражнениям вы примените полученные знания, чтобы прогнозировать результаты, выявлять потенциальные подводные камни и совершенствовать навыки принятия решений. От расшифровки тенденций преступности до прогнозирования успеваемости в учебе и снижения транспортных рисков — наш курс предлагает динамичный процесс обучения, который обещает не только новые знания, но и практические навыки, применимые в самых разных сценариях. Примите вызов понимания ошибок и неопределенности и присоединяйтесь к сообществу учащихся, которые наверняка найдут радость в разгадке тайн прогнозов.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
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
Ошибки и неопределённость в Google Sheets
Курс
завершён
