تقنيات الاستدلال السببي الأساسية لعلوم البيانات

يواجه علماء البيانات غالبًا أسئلة متعلقة بالسببية مثل: هل أدت تغطية إعلامية حديثة إلى زيادة التسجيلات؟ هل يدعم قسم العملاء زيادة المبيعات؟ هل حسّن نموذج التوصية الإيرادات؟ لتقديم إجابات دقيقة، يجب على علماء البيانات أن يتعلموا تقنيات الاستدلال السببي. في هذا المشروع، ستتعرّف على النظرية الأساسية والحدس وراء أربع تقنيات رئيسية للاستدلال السببي وهي الانحدار المسيطر عليه، انحدار الفاصل، الفرق في الفرق، والمتغيرات الآلية، بالإضافة إلى تقنيات حديثة تجمع بين التعلم الآلي والاستدلال السببي مثل الاختيار المزدوج وغابات السببية. ستتعلم تنفيذ هذه الطرق بلغة R لتصبح أكثر قدرتك على الإجابة بحزم على الأسئلة المرتبطة بالعلاقات السببية في البيانات.

• فهم حدود اختبار A/B وأهمية تقنيات الاستدلال السببي
• فهم وتنفيذ تقنيات الاستدلال السببي الرئيسية في R
• استكشاف وتطبيق طرق جديدة بين التعلم الآلي والاستدلال السببي

• معرفة أساسية بالبرمجيات أو سير العمل المستخدم
• القدرة على متابعة التعليمات المنهجية باللغة الإنجليزية