Inferência Causal Aplicada: Além do Teste A/B

No mundo atual, rico em dados, entender a verdadeira causa e efeito é crucial para a tomada de decisões eficazes, mas a execução de experimentos controlados nem sempre é possível. Ao concluir este curso, você obterá o conhecimento fundamental e as habilidades práticas para aplicar com confiança métodos de inferência causal, permitindo que você obtenha conclusões mais robustas e conduza estratégias impactantes em vários domínios. O que você vai aprender: * Compreender os princípios fundamentais da inferência causal e sua importância na análise de dados. * Identificar cenários onde o teste A/B tradicional não é possível e os métodos de inferência causal são essenciais. * Aplicar técnicas comuns de inferência causal, como correspondência e diferença em diferenças, a dados observacionais. * Aprenda a interpretar os resultados de modelos causais e compreender suas suposições subjacentes. * Praticar a avaliação de potenciais vieses e limitações na estimativa de efeito causal. * Construir uma estrutura para abordar problemas do mundo real com o pensamento causal. Este curso começa esclarecendo os principais conceitos causais e prossegue através de vários métodos práticos, apoiados por explicações escritas e trechos de código para prática prática com cenários de dados realistas.Abrange como enquadrar questões causais, escolher técnicas apropriadas e avaliar criticamente as descobertas. Este curso foi projetado para analistas de dados, cientistas de dados e qualquer pessoa interessada em entender as relações de causa e efeito nos dados, especialmente quando os projetos experimentais não são viáveis. Comece sua jornada para se tornar um profissional de dados mais perspicaz hoje.