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.
Les quatre niveaux
Chaque niveau s'appuie sur le précédent.
- 1Sensibilisation
- 2Connaissances
- 3Savoir-faire
- 4Maîtrise
Savoir-faire et Maîtrise se prouvent au travail, pas par un cours : un évaluateur de votre organisation vous valide sur corp.icompetent.com.
Les cours pour cette compétence arrivent. En attendant, parcourez le catalogue de cours.
Ce que vous apprendrez
- 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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