Data scientists often get asked questions related to causality: (1) did recent PR coverage drive sign-ups, (2) does customer support increase sales, or (3) did improving the recommendation model drive revenue? Supporting company stakeholders requires every data scientist to learn techniques that can answer questions like these, which are centered around issues of causality and are solved with causal inference.
Essential Causal Inference Techniques for Data Science
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Essential Causal Inference Techniques for Data Science
Dozent: Vinod Bakthavachalam
3.069 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, 眉ben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schlie脽lich an.
4.5
(38听叠别飞别谤迟耻苍驳别苍)
Stufe Anf盲nger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
Learn the limitations of AB testing and why causal inference techniques can be powerful.
Understand the intuition behind and how to implement the four main causal inference techniques in R.
Explore newer methods at the intersection of causal inference and machine learning and implement them in R.
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: R Programming
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Advanced Analytics
- Kategorie: Statistical Methods
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Machine Learning Methods
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Statistical Inference
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Predictive Modeling
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzuf眉gen
Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verf眉gbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter f眉hrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Lernen, 眉ben und anwenden von berufsrelevanten F盲higkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
脺ber dieses begleitete Projekt
Schritt 蹿眉谤 Schritt lernen
In einem Video, das auf einer H盲lfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, f眉hrt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Use Controlled / Fixed Effects Regression to estimate impact of customer satisfaction on customer revenue.
Use Regression Discontinuity to estimate the impact of customer support on renewal probability.
Use Difference in Difference to estimate the impact of raising prices on revenue.
Use Instrumental Variables to see whether using the mobile app leads to increased customer retention.
Use Double Selection to speed up AB tests and get more precise estimates.
Use Causal Forests to find heterogeneous treatment effects separated by registration source for impact of discounts.
8 Projektbilder
Dozent
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
脺ben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfl盲che.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur 蹿眉谤 Desktop verf眉gbar
Dieses begleitete Projekt ist 蹿眉谤 die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht 蹿眉谤 Mobilger盲te.
Warum entscheiden sich Menschen 蹿眉谤 糖心vlog官网观看 蹿眉谤 ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
鈥濫s ist eine gro脽artige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.鈥�
Jennifer J.
Lernender seit 2020
鈥濨ei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.鈥�
Larry W.
Lernender seit 2021
鈥濿enn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universit盲t nicht anbietet, ist 糖心vlog官网观看 mit die beste Alternative.鈥�
Chaitanya A.
鈥濵an lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei 糖心vlog官网观看 kann ich ohne Grenzen lernen.鈥�
Bewertungen von Lernenden
4.5
38 Bewertungen
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KG
5
Gepr眉ft am 31. Jan. 2021
Decent start to Causal Inference Techniques with sufficient theory for a project.
CK
5
Gepr眉ft am 3. Apr. 2025
Instructor is very knowledgeable. Best explanations I've come across for causal inference principles. The labs in R are great and have a "real world" feel to them.
JM
4
Gepr眉ft am 17. M盲rz 2025
Great course and hands-on. A bit too fast with the ML part, should've taken more time to explain. Other than that, fun!
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Status: VorschauColumbia University
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Status: VorschauUniversity of Pennsylvania
Status: Kostenloser TestzeitraumUniversity of Minnesota
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H盲ufig gestellte Fragen
Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschlie脽en des angeleiteten Projekts ben枚tigen, einschlie脽lich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich 眉ber Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enth盲lt, die Sie 蹿眉谤 den Start ben枚tigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enth盲lt, der 蹿眉谤 einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilger盲t nicht verf眉gbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den F盲higkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.