After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Hava tahminlerine göre kıyafet seçmekten trafik durumuna bakarak işe gidiş yolunu planlamaya kadar, tahminlerin günlük kararlarımızı şekillendirdiği bir dünyada, tahminlerin doğruluğunu ve karmaşıklığını anlamak çok önemli hale geliyor. Kişisel kararlar alan bir birey ya da tüm bir kuruluşun stratejisini geleceğe yönlendiren bir kişi olsanız da, tahminlerin güvenilirliği, olayları öngörme yeteneği ve tahminlerde zaman zaman görülen yanlışlıklar hakkında sorular aklınızdan geçmiştir. Hava durumu sunucularının tahminlerinin neden tutarsız olduğunu merak ettiyseniz, Hata ve Belirsizlik konulu aydınlatıcı çevrimiçi kursumuz tam size göre.
Tahminlerin Yapısını Çözmek
Hata ve Belirsizlik kursumuzda, tahminlerin büyüleyici dünyasına dalın. Bu kursta, tahminlerin doğruluğunu keşfetmekle kalmayacak, aynı zamanda aktif olarak kendiniz de tahminlerde bulunacaksınız. Gerçek kalıpları rastgele gürültüden ayırt etme becerisi kazanarak, belirsizlik karşısında bilinçli kararlar alabilmenizi sağlayacak araçlarla donatın. Bu kurs, yüzeysel bilgilerin ötesine geçerek, rasyonel karar verme süreçlerimizi sıklıkla bulanıklaştıran psikolojik desteklere derinlemesine odaklanmaktadır. Seattle'daki suç verilerindeki kalıpları inceliyor, öğrencilerin final notlarını tahmin ediyor, Nashville'deki trafik kazalarını önlüyor veya bir fırının menüsünde değişiklik yapma ihtiyacını değerlendiriyor olsanız da, bu kursu tamamladığınızda hata ve belirsizliğin karmaşıklığını daha iyi yönetme becerisine sahip olacaksınız.
Pratik Bilgiler için Uygulamalı Öğrenme
Hata ve belirsizlik analizinin gerçek dünyadaki uygulamalarını size anlatacağımız büyüleyici bir öğrenme yolculuğuna katılın. İlgi çekici alıştırmalarla, yeni edindiğiniz bilgileri sonuçları tahmin etmek, olası tuzakları belirlemek ve karar verme yeteneklerinizi geliştirmek için uygulayacaksınız. Suç eğilimlerini çözmekten akademik performansı tahmin etmeye ve trafik risklerini azaltmaya kadar, kursumuz sadece içgörü sağlamakla kalmayıp, çeşitli senaryolarda uygulanabilir pratik beceriler de kazandıran dinamik bir öğrenme deneyimi sunar. Hataları ve belirsizlikleri anlamanın zorluğunu kucaklayın ve tahminlerin gizemlerini çözmenin keyfini çıkaracak bir öğrenenler topluluğuna katılın.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
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
Google Sheets'te Hata ve Belirsizlik
Kurs
Tamamlandı
