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.
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Essential Causal Inference Techniques for Data Science
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Dozent: Vinod Bakthavachalam
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Bei enthalten
(35 Bewertungen)
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.
Wichtige Details
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- 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
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Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt 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
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Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
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Bewertungen von Lernenden
35 Bewertungen
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Zeigt 3 von 35 an
Geprüft am 31. Jan. 2021
Decent start to Causal Inference Techniques with sufficient theory for a project.
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Häufig gestellte Fragen
Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschließen des angeleiteten Projekts benötigen, einschließlich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich über Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enthält, die Sie für den Start benötigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.
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Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, 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.