After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
У світі, де прогнози формують наші щоденні рішення — від вибору одягу з огляду на прогноз погоди до планування поїздок одним поглядом на дорожню ситуацію, — розуміння точності та тонкощів прогнозів стає надзвичайно важливим. Чи ви — людина, яка ухвалює особисті рішення, чи той, хто спрямовує стратегію цілої організації в майбутнє, питання про надійність прогнозів, здатність передбачати події та час від часу неточності в прогнозах, можливо, вже спадали вам на думку. Якщо ви коли-небудь замислювалися, чому прогноз погоди здається неточним, наш пізнавальний онлайн-курс про похибку та невизначеність створений саме для вас.
Розкриття тканини прогнозів
Пориньте у захопливу сферу прогнозування в нашому курсі «Помилка та невизначеність», де ви не лише дослідите точність прогнозів, а й активно самі займатиметеся прогнозуванням. Отримайте навички, щоб відрізняти справжні закономірності від випадкового шуму, і озбройтеся інструментами для ухвалення обґрунтованих рішень в умовах невизначеності. Цей курс виходить за межі поверхневого, заглиблюючись у психологічні опори, які часто затуманюють наші раціональні процеси ухвалення рішень. Чи аналізуєте ви закономірності в даних про злочинність у Сіетлі, прогнозуєте підсумкові оцінки студентів, запобігаєте дорожньо-транспортним пригодам у Нешвіллі чи оцінюєте потребу в змінах меню пекарні, ви вийдете з цього курсу з підвищеною здатністю орієнтуватися в складнощах похибок і невизначеності.
Практичне навчання для прикладного розуміння
Приєднуйтесь до нас у захопливій навчальній подорожі, під час якої ми проведемо вас через практичні застосування аналізу похибок і невизначеності. За допомогою захопливих вправ ви застосуєте нові знання, щоб прогнозувати результати, виявляти потенційні підводні камені та вдосконалювати свої навички ухвалення рішень. Від розшифрування кримінальних тенденцій до прогнозування академічної успішності та зниження ризиків дорожнього руху, наш курс пропонує динамічний навчальний досвід, який обіцяє не лише глибше розуміння, а й практичні навички, що можна застосувати в різноманітних сценаріях. Прийміть виклик розуміння помилок і невизначеності та приєднуйтеся до спільноти учнів, які неодмінно знайдуть радість у розкритті таємниць прогнозів.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
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
Помилка та невизначеність у Google Sheets
Курс
завершено
