Essential Causal Inference Techniques for Data Science

4.7
estrellas

27 calificaciones

ofrecido por
En este proyecto guiado, tú:

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.

2 hours
Principiante
No se necesita descarga
Video de pantalla dividida
Inglés (English)
Solo escritorio

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. In this project, you will learn the high level theory and intuition behind the four main causal inference techniques of controlled regression, regression discontinuity, difference in difference, and instrumental variables as well as some techniques at the intersection of machine learning and causal inference that are useful in data science called double selection and causal forests. These will help you rigorously answer questions like those above and become a better data scientist!

Habilidades que desarrollarás

  • Regression Discontinuity Design

  • Causal Inference

  • Instrumental Variable

  • regression

  • Difference In Differences

Aprende paso a paso

En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:

  1. Use Controlled / Fixed Effects Regression to estimate impact of customer satisfaction on customer revenue.

  2. Use Regression Discontinuity to estimate the impact of customer support on renewal probability.

  3. Use Difference in Difference to estimate the impact of raising prices on revenue.

  4. Use Instrumental Variables to see whether using the mobile app leads to increased customer retention.

  5. Use Double Selection to speed up AB tests and get more precise estimates.

  6. Use Causal Forests to find heterogeneous treatment effects separated by registration source for impact of discounts.

Cómo funcionan los proyectos guiados

Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.

En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso

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Preguntas Frecuentes

Al comprar un proyecto guiado, obtendrás todo lo que necesitas para completarlo, incluido el acceso a un espacio de trabajo de escritorio en la nube a través de tu navegador web que contiene los archivos y el software que necesitas para comenzar, además de instrucciones de video paso a paso de un experto en la materia.

Dado que tu espacio de trabajo contiene un escritorio en la nube del tamaño de una computadora portátil o computadora de escritorio, los proyectos guiados no están disponibles en tu dispositivo móvil.

Los instructores de proyectos guiados son expertos en la materia que tienen experiencia en habilidades, herramientas o dominios de su proyecto y les apasiona compartir sus conocimientos para impactar a millones de estudiantes en todo el mundo.

Puedes descargar y conservar cualquiera de tus archivos creados del proyecto guiado. Para hacerlo, puedes usar la función 'Explorador de archivos' mientras accedes a tu escritorio en la nube.

Los proyectos guiados no son elegibles para reembolsos. Ver nuestra política de reembolso completo.

La ayuda financiera no está disponible para proyectos guiados.

El acceso como oyente no está disponible para los proyectos guiados.

En la parte superior de la página, puedes presionar en el nivel de experiencia de este proyecto guiado para ver los requisitos de conocimientos previos. En cada nivel del proyecto guiado, tu instructor te orientará paso a paso.

Sí, todo lo que necesitas para completar tu proyecto guiado estará disponible en un escritorio en la nube que estará disponible en tu navegador.

Aprenderás completando tareas en un entorno de pantalla dividida directamente en tu navegador. En el lado izquierdo de la pantalla, completarás la tarea en tu espacio de trabajo. En el lado derecho de la pantalla, verás a un instructor guiarte a través del proyecto, paso a paso.