Ich bin tagsüber Ingenieur. Obwohl sich der Großteil meiner Arbeit um das Modellieren dreht, machen wir im Allgemeinen ziemlich grundlegende Dinge. Ein "fortgeschrittenes" Modell wäre eine Monte-Carlo-Simulation, die unter Verwendung von R2-Tests validiert wurde.
Derzeit gibt es in meinem Bereich viel Forschung mit logistischen und Bayes'schen Analysen.
Meine Frage ist, welche Kurse würden Sie jemandem empfehlen, der von der offenen Kursseite des MIT oder einer anderen Seite besucht, für jemanden, der zuerst am besten durch Video / Audio lernt und dann am zweiten liest?
Was ich lernen möchte, sind die folgenden:
- Verstehen Sie die Modelle und wann Sie sie einsetzen müssen
- in der Lage, Felddaten (die einmal generiert werden und nicht regeneriert werden können) aufzunehmen und Experimente zu entwerfen und durchzuführen
- Kann die Ergebnisse verstehen, sie ansehen und herausfinden, ob etwas nicht stimmt, ob "Stopper anzeigen" oder "Ausreißer" oder ob alles in Ordnung und gut ist
- Sie können das Modell validieren und kalibrieren, um die tatsächlichen "As-Built" -Ergebnisse zu erhalten
- In der Lage sein, die Ergebnisse mithilfe einer geeigneten Sensitivitätsanalyse vorherzusagen
- fehlende Daten prognostizieren / "stecken" können
- in der Lage sein, Zeitschriftenartikel zu schreiben, die sich auf mein Fachgebiet beziehen
Kurz gesagt, mein Fachgebiet ist: Modellierung der Transportnachfrage für Personenkraftwagen, entweder mit dem generischen Vier-Stufen-Modell oder mit sozioökonomischen Aktivitäten / Tour-basierten Modellen wie PECAS oder Urbansim