Course description
Here’s an outline of what might be covered in such a course:
Review of Basic Concepts:
Recap of types of data (qualitative and quantitative).
Review of data collection methods (surveys, experiments, observations).
Data Organization and Presentation:
Tabular representation of data (frequency tables, two-way tables).
Graphical representation: bar graphs, histograms, line graphs, pie charts, scatter plots.
Choosing appropriate representations based on data type and purpose.
Measures of Central Tendency:
Review of mean, median, and mode.
Calculating and interpreting these measures.
Understanding their relevance in different contexts.
Measures of Dispersion:
Range and interquartile range.
Variance and standard deviation (introduction at a basic level).
Probability and Predictions:
Basic probability concepts (events, outcomes, probability of an event).
Using data to make predictions and estimations.
Data Interpretation and Analysis:
Analyzing data to identify trends and patterns.
Making comparisons between data sets.
Drawing conclusions based on data analysis.
Statistical Tools and Techniques:
Introducing basic statistical tools such as correlation (positive, negative), regression lines (conceptual understanding), and outliers.
Data in Context:
Exploring real-life applications of data handling (e.g., in science, social studies, economics).
Case studies or examples illustrating the use of data in decision-making.
এই ধরনের কোর্সে কী কভার করা যেতে পারে তার একটি রূপরেখা এখানে রয়েছে:
মৌলিক ধারণার পর্যালোচনা:
তথ্যের প্রকারের রিক্যাপ (গুণগত এবং পরিমাণগত)।
তথ্য সংগ্রহ পদ্ধতির পর্যালোচনা (জরিপ, পরীক্ষা, পর্যবেক্ষণ)।
তথ্য সংস্থা এবং উপস্থাপনা:
ডেটার ট্যাবুলার উপস্থাপনা (ফ্রিকোয়েন্সি টেবিল, দ্বিমুখী টেবিল)।
গ্রাফিকাল উপস্থাপনা: বার গ্রাফ, হিস্টোগ্রাম, লাইন গ্রাফ, পাই চার্ট, স্ক্যাটার প্লট।
ডেটা টাইপ এবং উদ্দেশ্যের উপর ভিত্তি করে উপযুক্ত উপস্থাপনা নির্বাচন করা।
কেন্দ্রীয় প্রবণতা ব্যবস্থা:
গড়, মধ্যক এবং মোডের পর্যালোচনা।
এই ব্যবস্থাগুলি গণনা করা এবং ব্যাখ্যা করা।
বিভিন্ন প্রসঙ্গে তাদের প্রাসঙ্গিকতা বোঝা।
বিচ্ছুরণের ব্যবস্থা:
রেঞ্জ এবং ইন্টারকোয়ার্টাইল রেঞ্জ।
প্রকরণ এবং আদর্শ বিচ্যুতি (একটি মৌলিক স্তরে ভূমিকা)।
সম্ভাব্যতা এবং পূর্বাভাস:
প্রাথমিক সম্ভাব্যতা ধারণা (ঘটনা, ফলাফল, একটি ঘটনার সম্ভাবনা)।
ভবিষ্যদ্বাণী এবং অনুমান করতে ডেটা ব্যবহার করা।
ডেটা ব্যাখ্যা এবং বিশ্লেষণ:
প্রবণতা এবং নিদর্শন সনাক্ত করতে ডেটা বিশ্লেষণ করা।
ডেটা সেটের মধ্যে তুলনা করা।
তথ্য বিশ্লেষণের উপর ভিত্তি করে উপসংহার আঁকা।
পরিসংখ্যানগত সরঞ্জাম এবং কৌশল:
পারস্পরিক সম্পর্ক (ইতিবাচক, নেতিবাচক), রিগ্রেশন লাইন (ধারণাগত বোঝাপড়া), এবং আউটলায়ারের মতো মৌলিক পরিসংখ্যান সরঞ্জামগুলি প্রবর্তন করা হচ্ছে।
প্রেক্ষাপটে ডেটা:
ডেটা পরিচালনার বাস্তব-জীবনের অ্যাপ্লিকেশনগুলি অন্বেষণ করা (যেমন, বিজ্ঞান, সামাজিক অধ্যয়ন, অর্থনীতিতে)।
কেস স্টাডি বা উদাহরণ যা সিদ্ধান্ত গ্রহণে ডেটার ব্যবহার চিত্রিত করে।
