We have all heard the phrase “correlation does not equal causation.” What, then, does equal causation? This course aims to answer that question and more!
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A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data
Université de PennsylvanieÀ propos de ce cours
37 505 consultations récentes
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Approx. 18 heures pour terminer
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Essayez Coursera pour les affairesCompétences que vous acquerrez
- Instrumental Variable
- Propensity Score Matching
- Causal Inference
- Causality
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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
4 heures pour terminer
Welcome and Introduction to Causal Effects
4 heures pour terminer
8 vidéos (Total 128 min)
2 heures pour terminer
Confounding and Directed Acyclic Graphs (DAGs)
2 heures pour terminer
8 vidéos (Total 86 min)
5 heures pour terminer
Matching and Propensity Scores
5 heures pour terminer
12 vidéos (Total 171 min)
3 heures pour terminer
Inverse Probability of Treatment Weighting (IPTW)
3 heures pour terminer
9 vidéos (Total 119 min)
Avis
- 5 stars77,27 %
- 4 stars18,80 %
- 3 stars2,06 %
- 2 stars0,82 %
- 1 star1,03 %
Meilleurs avis pour A CRASH COURSE IN CAUSALITY: INFERRING CAUSAL EFFECTS FROM OBSERVATIONAL DATA
par JC20 nov. 2020
A high quality course that delivers what it says in the title. Well-paced introduction to the potential outcomes framework, with a nice balance of theoretical and practical aspects.
par CE15 juil. 2017
Works best on double speed (from settings menu of each video). Content is delivered in clear and relatable manner using interesting real world examples.
par AG21 févr. 2021
A great start for those starting to explore causal inference. The somewhat dry delivery of the lectures is fully compensated by how clear and informative they are.
par YZ14 déc. 2021
It will be better to give reviews of related applications in specific AI areas (e.g, computer vision, NLP, etc.) at the end of each of the sections of the lesson.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
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