Build your ultimate AI agent
Kursbeskrivning
I en värld där prognoser formar våra dagliga beslut, från att välja kläder utifrån väderprognoser till att planera pendlingen med en snabb blick på trafikläget, blir det avgörande att förstå prognosers träffsäkerhet och komplexitet. Oavsett om du är en individ som fattar personliga beslut eller någon som styr strategin för en hel organisation in i framtiden, kan frågor om prognosers tillförlitlighet, förmågan att förutse händelser och de ibland förekommande felaktigheterna i prognoser ha slagit dig. Om du någonsin har undrat varför väderprognosen verkar slå fel, är vår insiktsfulla onlinekurs om fel och osäkerhet utformad för dig.
Att nysta upp förutsägelsernas väv
Fördjupa dig i den fascinerande världen av prognoser i vår kurs Error and Uncertainty, där du inte bara utforskar hur träffsäkra prognoser är utan också själv aktivt får arbeta med att göra förutsägelser. Få de färdigheter som krävs för att skilja verkliga mönster från slumpmässigt brus, och utrusta dig med verktygen för att fatta välgrundade beslut i osäkra situationer. Den här kursen går bortom ytan och fördjupar sig i de psykologiska kryckor som ofta fördunklar våra rationella beslutsprocesser. Oavsett om du analyserar mönster i Seattles brottsdata, förutspår studenters slutbetyg, förebygger trafikolyckor i Nashville eller bedömer behovet av förändringar i ett bageris meny, kommer du att lämna den här kursen med en starkare förmåga att navigera i fel och osäkerhet.
Praktisk inlärning för praktisk förståelse
Följ med oss på en fängslande läranderesa där vi guidar dig genom verkliga tillämpningar av fel- och osäkerhetsanalys. Genom engagerande övningar kommer du att tillämpa dina nyvunna kunskaper för att förutsäga resultat, identifiera potentiella fallgropar och stärka din förmåga att fatta beslut. Från att avkoda brottstrender till att förutsäga akademiska prestationer och minska trafikrisker erbjuder vår kurs en dynamisk lärandeupplevelse som inte bara ger insikter utan också praktiska färdigheter som kan tillämpas i en mängd olika scenarier. Ta dig an utmaningen att förstå fel och osäkerhet, och bli en del av en gemenskap av studerande som garanterat kommer att finna glädje i att reda ut prognosernas mysterier.
Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
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
Fel och osäkerhet i Google Sheets
Kurs
slutförd
