Plan
Fourteen weeks
The course week by week. A week points at its topic groups, its lecture and its mission rather than repeating them.
Week 5
Data visualisation: techniques, tools, decision support
Miből következik a diagramválasztás, mi torzít, és mikor lesz egy műszerfalból döntés.
A hét végén egy kész ábráról meg tudod mondani, mit állít, mivel torzít, és hogyan rajzolnád újra.
05. Adatvizualizáció és döntéstámogatás
Lecture: Data visualisation and decision support
Mission: Redraw it
Week 6
Time series analysis in agricultural production
Miből áll egy idősor, mihez mérjük az előrejelzést, és miért nem szabad véletlenül szétvágni.
A hét végén készítesz egy előrejelzést, és meg tudod mondani róla, mennyivel jobb a legolcsóbb alapvonalnál.
06. Idősorelemzés az agrártermelésben
Lecture: Time series analysis in agricultural production
Mission: Beat the naive forecast
Week 7
Managing large databases
Hogyan fekszik az adat, mibe kerül a lekérdezés, és miért a kimondatlan séma a legdrágább hiba.
A hét végén meg tudod mondani egy elemzési feladatról, milyen tárolásban és milyen formátumban él jól az adata.
Week 8
Foundations of predictive analytics. AI methods in agriculture
A szétvágás fegyelme, a torzítás-szórás átváltás, az értékelés ritka osztályon, és a küszöb mint gazdasági döntés.
A hét végén be tudsz tanítani egy prediktív modellt úgy, hogy a közölt hibaérték az üzemi teljesítményt is megközelítse.
08. Prediktív analitika és MI az agráriumban
Lecture: Predictive analytics and AI in agriculture
Mission: Leak it, then fix it