Data Literacy Fundamentals
Practical data literacy for industrial, energy and office roles: data types, populations and samples, descriptive statistics in plain language, correlation versus causation, data quality and the common ways numbers mislead.
Los cuatro niveles
Cada nivel se basa en el anterior.
- 1Sensibilización
- 2Conocimiento
- 3Habilidad
- 4Dominio
Habilidad y Dominio se demuestran en el trabajo, no con un curso: un evaluador de su organización le da su aprobación en corp.icompetent.com.
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Qué aprenderá
- Explain what data literacy is and why every role, technical or not, now depends on it
- Classify data as categorical or numerical, discrete or continuous, and distinguish a population from a sample
- Interpret means, medians and measures of spread, and recognise when an average misleads
- Challenge causal claims made from correlated data using confounders and alternative explanations
- Assess data against the accuracy, completeness, timeliness and consistency quality dimensions
- Frame a precise question before requesting data, and handle personal data ethically and lawfully
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