Inferencia causal aplicada: más allá de las pruebas A/B

En el mundo actual, rico en datos, comprender la verdadera causa y efecto es crucial para la toma de decisiones efectiva, sin embargo, ejecutar experimentos controlados no siempre es posible.Este curso proporciona un camino claro y práctico para descubrir información causal a partir de datos observacionales. Al completar este curso, obtendrá los conocimientos fundamentales y las habilidades prácticas para aplicar con confianza los métodos de inferencia causal, lo que le permitirá obtener conclusiones más sólidas e impulsar estrategias impactantes en varios dominios. Lo que aprenderás: * Comprender los principios fundamentales de la inferencia causal y su importancia en el análisis de datos. * Identificar escenarios donde las pruebas A/B tradicionales no son posibles y los métodos de inferencia causal son esenciales. * Aplicar técnicas comunes de inferencia causal, tales como coincidencia y diferencia en diferencias, a datos observacionales. * Aprender a interpretar los resultados de los modelos causales y comprender sus supuestos subyacentes. * Practicar la evaluación de sesgos potenciales y limitaciones en la estimación de efectos causales. * Construir un marco para abordar los problemas del mundo real con el pensamiento causal. Este curso comienza aclarando los conceptos causales básicos y procede a través de varios métodos prácticos, apoyados por explicaciones escritas y fragmentos de código para la práctica práctica con escenarios de datos realistas.Cubre cómo enmarcar preguntas causal, elegir técnicas apropiadas y evaluar críticamente los hallazgos. Este curso está diseñado para analistas de datos, científicos de datos y cualquier persona interesada en comprender las relaciones de causa y efecto en los datos, especialmente cuando los diseños experimentales no son viables.No se requiere experiencia previa con la inferencia causal. Comience su viaje para convertirse en un profesional de datos más perspicaz hoy.