Курс на Stepik
Обложка курса «Causal Inference для аналитика: A/B, DiD, IV, DML» на Stepik
1 500 ₽

Causal Inference для аналитика: A/B, DiD, IV, DML ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс по Causal Inference для аналитика: как измерить эффект, когда A/B невозможен. DiD, инструментальные переменные, matching и Double Machine Learning с практикой в браузере.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Causal Inference для аналитика: A/B, DiD, IV, DML»Учеников на курсе 23
Сертификаты, выданные на курсе «Causal Inference для аналитика: A/B, DiD, IV, DML»Сертификатов выдано 1
Отзывы о курсе «Causal Inference для аналитика: A/B, DiD, IV, DML»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Causal Inference для аналитика: A/B, DiD, IV, DML»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Causal Inference для аналитика: A/B, DiD, IV, DML»Количество уроков 31
Тесты в курсе «Causal Inference для аналитика: A/B, DiD, IV, DML»Количество квизов 135
Задачи с кодом в курсе «Causal Inference для аналитика: A/B, DiD, IV, DML»Количество задач с кодом 37
Время прохождения курса «Causal Inference для аналитика: A/B, DiD, IV, DML»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Causal Inference для аналитика: A/B, DiD, IV, DML»Стоимость курса 1 500 ₽ —
Обновления курса «Causal Inference для аналитика: A/B, DiD, IV, DML»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Causal Inference для аналитика: A/B, DiD, IV, DML»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Causal Inference для аналитика: A/B, DiD, IV, DML»Последнее обновление — ———
Сложность hard — ———

Чему вы научитесь

  • Формулировать причинный вопрос и отличать эффект от корреляции
  • Оценивать ATE в A/B-тесте с ошибкой и доверительным интервалом
  • Рисовать DAG и закрывать backdoor-путь, не открывая коллайдер
  • Строить matching на propensity score и страховать оценку через IPW и Doubly Robust
  • Считать эффект через Difference-in-Differences и fixed effects
  • Ловить отрицательные веса в staggered TWFE и чинить оценку эффекта
  • Собирать 2SLS по двум ступеням и тестировать инструмент F-статистикой
  • Подбирать квазиэксперимент — от IV/LATE до RDD и синтетического контроля
  • Вычищать конфаундеры ортогонализацией и cross-fitting в Double ML
  • Ранжировать клиентов по uplift с meta-learners и кривой Qini
  • Восстанавливать контрфактик по контрольным рядам в CausalImpact
  • Ставить плацебо и negative control, чтобы проверить вывод
  • Запускать пайплайн причинного анализа в Python на DoWhy

О курсе

Курс по Causal Inference для аналитика: как измерить эффект, когда A/B невозможен. DiD, инструментальные переменные, matching и Double Machine Learning с практикой в браузере.

Для кого этот курс

Продуктовые и маркетинговые аналитики, Data Scientist, аналитики данных, которые хотят оценивать причинные эффекты в продукте, экспериментах и наблюдательных данных.

Начальные требования

Базовая статистика (среднее, дисперсия, корреляция, доверительный интервал), линейная и логистическая регрессия, основы Python. Глубокая математика не требуется — каждая идея разбирается на интуиции, затем формулой, затем кодом.

Преподаватели курса

Аватар Заскуль Питона
Заскуль Питона
Курсы для аналитиков данных. Админ сайта zasqlpython.ru
★ 4.7
22 курса 2 824
→

Как проходит обучение

Каждая тема — интуиция и бытовой/бизнес-пример, визуализация (в т.ч. анимации), формула с расшифровкой, затем практика: квизы на понимание, задачи-соответствия «где конфаундер, где медиатор, где коллайдер», расчётные задачи и code-задачи с уже написанным разбором ввода (пишешь только саму формулу). После каждого блока — мини-тест «проверь себя», а в конце — сквозной разбор бизнес-кейса от вопроса до вывода.
Сертификат курса Causal Inference для аналитика: A/B, DiD, IV, DML

Сертификат

Успешно завершив курс, вы получите сертификат от платформы Stepik. Уже 1 учеников получили сертификат.

Нагрузка

14–18 часов: 245 шагов, 37 задач с кодом

Расскажите о курсе друзьям