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Essential Causal Inference Techniques for Data Science

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Essential Causal Inference Techniques for Data Science

Unterrichtet auf Englisch

2.526 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

angeleitetes Projekt

Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Praktisches Lernen
4.5

(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.

Kompetenzen, die Sie festigen

  • Kategorie: Difference In Differences
  • Kategorie: Instrumental Variable
  • Kategorie: regression
  • Kategorie: Regression Discontinuity Design
  • Kategorie: Causal Inference

Wichtige Details

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angeleitetes Projekt

Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Praktisches Lernen
4.5

(35 Bewertungen)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Lernen, üben und anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden

  • 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:

  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.

8 Projektbilder

Dozent

Vinod Bakthavachalam
Coursera Project Network
1 Kurs2.526 Lernende

von

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?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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35 Bewertungen

  • 5 stars

    71,42 %

  • 4 stars

    14,28 %

  • 3 stars

    11,42 %

  • 2 stars

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  • 1 star

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KG
5

Geprüft am 30. Jan. 2021

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Häufig gestellte Fragen