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因果推理课程

因果推论课程可以帮助您学习统计技术、实验设计和观察研究方法。您可以掌握识别因果关系、分析 Data Set 和解释结果的技能,为决策提供依据。许多课程都会介绍 R、Python 等工具以及进行因果分析的专项软件,使您能够在公共卫生、经济学和社会科学等现实世界中应用这些技能。


热门因果推理课程和认证


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    G

    Google Cloud

    生产型机器学习系统

    您将获得的技能: 系统架构, Google 云端平台, 混合云计算, 机器学习, 张力流, 系统设计, 数据管道, MLOps(机器学习 Operator), 分布式计算, 性能调整, 应用机器学习, 可扩展性

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Washington

    机器学习:聚类与检索

    您将获得的技能: 贝叶斯统计, 机器学习算法, 非结构化数据, 抽样(统计), Algorithm, 机器学习, 大数据, 文本挖掘, 概率分布, 统计机器学习, 统计推理, 统计建模, 无监督学习, 可扩展性, 应用机器学习, 数据挖掘

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Stanford University

    概率图形模型 1:表示法

    您将获得的技能: 图论, 自然语言处理, 概率与统计, 概率分布, 贝叶斯网络, 统计建模, 决策支持系统, 马尔可夫模型, 网络分析, 网络模型

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IIMA - IIM Ahmedabad

    工商管理硕士预科统计学

    您将获得的技能: 描述性统计, 数据分析, 统计假设检验, 抽样(统计), 统计可视化, 数据科学, 数据扫盲, 概率与统计, 概率分布, 估算, 统计方法, 统计推理, 样本量的确定, 概率, 统计

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    再思考 III:如何归纳推理

    您将获得的技能: 抽样(统计), 演绎推理, 科学方法, 概率, 样本量的确定, 相关性分析, 案例研究

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Amsterdam

    基本统计数据

    您将获得的技能: 定量研究, 统计假设检验, 科学方法, 数据分析软件, 统计

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    线性回归与建模

    您将获得的技能: 预测建模, 数据分析, 统计推理, 回归分析, 探索性数据分析, 数学建模, R(软件), 统计方法, 统计分析, 统计, R 语言程序设计(中文版), 统计建模, 相关性分析

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Packt

    Advanced Deployment, MLOps, and Generative AI in Azure

    您将获得的技能: CI/CD, Real Time Data

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    T

    The State University of New York

    实用时间序列分析

    您将获得的技能: 预测建模, 描述性统计, 数据分析, 时间序列分析和预测, 数学建模, 预测, 概率与统计, 统计建模, 软件安装, 相关性分析, 统计推理, 统计分析, 数据可视化, R 语言程序设计(中文版)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Stanford University

    概率图形模型 3:学习

    您将获得的技能: 机器学习算法, 机器学习, Algorithm, 概率与统计, 统计方法, 概率分布, 贝叶斯网络, 马尔可夫模型, 网络分析, 统计建模, 应用机器学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    Dartmouth College

    Machine Learning with Neural Networks

    您将获得的技能: Bayesian Network, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Network Architecture, Algorithms, Probability Distribution

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    Imperial College London

    公共卫生统计与数据分析入门

    您将获得的技能: 描述性统计, 数据分析, 统计假设检验, 抽样(统计), 数据导入/导出, R(软件), 概率分布, 数据扫盲, 公共卫生, 分析技能, 统计, 统计推理, R 语言程序设计(中文版)

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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总之,以下是 10 最受欢迎的 causal inference 课程

  • 生产型机器学习系统: Google Cloud
  • 机器学习:聚类与检索: University of Washington
  • 概率图形模型 1:表示法: Stanford University
  • 工商管理硕士预科统计学: IIMA - IIM Ahmedabad
  • 再思考 III:如何归纳推理: Duke University
  • 基本统计数据: University of Amsterdam
  • 线性回归与建模: Duke University
  • Advanced Deployment, MLOps, and Generative AI in Azure: Packt
  • 实用时间序列分析: The State University of New York
  • 概率图形模型 3:学习: Stanford University

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