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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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    U

    University of Pennsylvania

    因果关系速成班 从观察数据中推断因果效应

    您将获得的技能: 概率与统计, 回归分析, R(软件), 图论, 统计方法, 统计建模, 统计分析, R 语言程序设计(中文版), 数据分析, 研究设计

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    568 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Columbia University

    因果推理

    您将获得的技能: 概率与统计, 数据收集, 机器学习, 回归分析, 统计分析, 统计建模, 统计方法, 统计假设检验, 统计推理, 计划评估, 研究设计, 实验

    3.4
    评分, 3.4 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Dartmouth College

    Practical Machine Learning: Foundations to Neural Networks

    您将获得的技能: Supervised Learning, Bayesian Network, Artificial Neural Networks, Predictive Analytics, Machine Learning Methods, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Statistical Machine Learning, Probability & Statistics, Bayesian Statistics, Deep Learning, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Statistical Methods, Artificial Intelligence, Regression Analysis, Statistical Inference

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Coursera

    Essential Causal Inference Techniques for Data Science

    您将获得的技能: Regression Analysis, Data Science, Machine Learning Methods, R Programming, Statistical Inference, Applied Machine Learning, Machine Learning, Statistical Methods, Advanced Analytics, Data Analysis, Predictive Modeling

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    U

    University of Colorado Boulder

    Foundations of Probability and Statistics

    您将获得的技能: Probability, Statistical Inference, Estimation, Probability & Statistics, Probability Distribution, Statistical Methods, Statistics, Markov Model, Bayesian Statistics, Data Literacy, Statistical Analysis, Sampling (Statistics), Applied Mathematics, Artificial Intelligence, Generative AI, Data Analysis, Data Science, Theoretical Computer Science, Machine Learning Algorithms, Mathematical Theory & Analysis

    攻读学位

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Minnesota

    Causal Inference Project Ideation

    您将获得的技能: Experimentation, Research Design, A/B Testing, Business Analysis, Analytical Skills, Complex Problem Solving, Statistical Inference, Business Priorities, Data Ethics, Prioritization, Project Planning

    初级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    C

    Columbia University

    因果推理 2

    您将获得的技能: 回归分析, 高级分析, 统计分析, 时间序列分析和预测, 统计方法, 统计建模, 研究设计, 统计推理, 计量经济学

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    University of California, Santa Cruz

    贝叶斯统计

    您将获得的技能: 预测, 技术交流, 数学建模, 高级分析, 统计, 贝叶斯统计, R(软件), 统计分析, 时间序列分析和预测, 数据科学, 微软Excel, 马尔可夫模型, 统计方法, 概率, 统计推理, 数据分析, R 语言程序设计(中文版), 统计建模, 数据展示, 统计软件

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    3506 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Michigan

    用 Python 进行统计

    您将获得的技能: 概率与统计, 抽样(统计), 回归分析, 统计可视化, 统计, 预测建模, 统计编程, 贝叶斯统计, Python 程序设计, 数据可视化软件, 统计方法, 统计建模, 统计分析, Matplotlib, 统计推理, 数据分析, Jupyter, 数据可视化, 统计软件, 统计假设检验

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

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    S

    Stanford University

    统计入门

    您将获得的技能: 定量研究, 抽样(统计), 概率分布, 描述性统计, 回归分析, 统计, 统计分析, 统计方法, 统计推理, 统计建模, 探索性数据分析, 数据分析, 概率, 统计假设检验

    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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    University of Minnesota

    决策分析

    您将获得的技能: 业务建模, 概率分布, 预测, 商业分析, 数据驱动的决策制定, 回归分析, 工艺优化, 数学建模, 统计, 分析, 预测建模, 商业数学, 模拟, 时间序列分析和预测, 预测分析, 微软Excel, 劳动力管理, 运筹学, 概率, 供应链

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Amsterdam

    社会科学方法与统计

    您将获得的技能: 统计, 研究, 数据收集, 定量研究, 回归分析, 抽样(统计), 研究方法, 统计分析, 调查, 科学与研究, 科学方法, 定性研究, 研究报告, R 语言程序设计(中文版), 数据分析, 研究设计, 社会科学, 面试技巧, 统计假设检验, 统计推理

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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causal inference project ideation
essential causal inference techniques for data science
1234…27

总之,以下是 10 最受欢迎的 causal inference 课程

  • 因果关系速成班 从观察数据中推断因果效应: University of Pennsylvania
  • 因果推理: Columbia University
  • Practical Machine Learning: Foundations to Neural Networks: Dartmouth College
  • Essential Causal Inference Techniques for Data Science: Coursera
  • Foundations of Probability and Statistics: University of Colorado Boulder
  • Causal Inference Project Ideation: University of Minnesota
  • 因果推理 2: Columbia University
  • 贝叶斯统计: University of California, Santa Cruz
  • 用 Python 进行统计: University of Michigan
  • 统计入门: Stanford University

关于 因果推断 的常见问题

因果推理是一种统计方法,用于确定变量之间的因果关系。 它包括通过考虑可能影响这种关系的其他因素,确定特定干预或治疗对相关结果的因果效应。 因果推理有助于研究人员和分析人员了解具体行动或事件的影响,为决策和政策制定提供有价值的见解。 ‎

要学习因果推理,您需要在以下技能方面打下坚实的基础:

  1. 统计学:理解概率、假设检验和回归分析等概念对于因果推理至关重要。

  2. 实验设计:学习不同类型的实验设计,如随机对照试验,将有助于你理解如何得出因果推论。

  3. 计量经济学:熟悉计量经济学技术,如工具变量和差分法,将提高您识别因果关系的能力。

  4. 数据分析:熟练分析和解释大型数据集,包括使用 R 或 Python 等统计软件,将使您能够进行有效的因果推理分析。

  5. 批判性思维:培养强大的批判性思维能力将帮助你驾驭因果推论的复杂性,使你能够识别混杂变量和潜在偏差。

  6. 研究方法:了解研究方法的原则,包括研究设计、抽样技术和减少偏差,将有助于开展可信的因果推理研究。

  7. 特定领域知识:根据您对应用因果推理感兴趣的领域,您可能需要掌握特定领域的知识,如医疗保健、经济学、社会科学或机器学习。

通过重点学习这些技能,您将能够很好地理解并在各种应用中应用因果推理方法。 ‎

掌握因果推理技能后,您可以在不同行业从事各种工作。 常见的工作机会包括

  1. 数据科学家:因果推理是数据科学家的一项重要技能,因为它有助于理解因果关系,并利用观察或实验数据做出更好的预测。

  2. 统计学家:因果推理技能对于从事医疗保健、社会科学或任何对决策和政策制定至关重要的因果关系理解领域工作的统计人员都非常有价值。

  3. 政策分析师:因果推理帮助政策分析师分析公共政策和干预措施的影响,为改善结果提出明智的建议。

  4. 研究科学家:在制药或社会科学等以研究为导向的行业中,因果推理技能对于评估治疗、干预或公共政策的有效性非常宝贵。

  5. 计量经济学家计量经济学家利用因果推理技术分析经济数据并建立因果关系,为市场趋势、消费者行为和政策影响提供见解。

  6. 营销分析师:因果推理帮助营销分析师了解营销活动、定价策略或消费者行为对销售的影响,使公司能够优化营销工作。

  7. 医疗保健分析师:因果推理技能对于分析医疗保健数据,研究治疗、干预或医疗保健政策的有效性,最终改善患者的治疗效果至关重要。

  8. 社会科学家:因果推理技术被广泛应用于社会科学研究,以研究社会计划、政策或干预措施的影响,并得出以证据为基础的结论。

  9. 业务顾问:因果推理技能使业务顾问能够分析数据、确定因果关系并提供战略建议,以提高业务绩效。

  10. 学术研究人员:心理学、社会学、经济学或公共卫生等不同领域的研究人员利用因果推理技能开展严谨的研究,探索相关变量之间的因果关系。

这些只是因果推理技能需求旺盛的众多潜在职业道路中的几个例子。 具体的工作机会可能因您的背景、经验和选择的行业而异。 ‎

因果推理是一门需要在统计学和研究方法学方面打下坚实基础的学科。 它最适合那些对了解因果关系有浓厚兴趣并愿意深入研究复杂数据分析的人。 天生好奇、注重细节、分析能力强的人往往在因果推理学习中表现出色。 此外,在社会科学、经济学、公共政策或数据分析等领域工作的人可能会发现,学习因果推理对他们的职业发展特别有益。 ‎

您可以学习多个与因果推理相关的主题。 其中包括

  1. 实验设计:了解不同类型的实验和随机对照试验(RCT),以确定因果关系。

  2. 反事实:了解反事实的概念及其在因果推理中的应用。

  3. 潜在结果框架:研究潜在结果框架以及如何利用该框架估算因果效应。

  4. 匹配和倾向得分分析:了解匹配技术和倾向得分分析,以解决观察性研究中的混杂问题。

  5. 工具变量:探索在无法随机化的情况下使用工具变量来估计因果效应。

  6. 差分法:了解 "差分法 "及其如何用于估计准实验环境中的因果效应。

  7. 回归不连续设计:了解回归不连续设计,以及它们如何在根据临界值分配治疗的情况下提供因果推论。

  8. 中介和调节分析:学习中介和调节分析的概念,了解变量如何中介或调节因果关系。

这些主题将为您打下坚实的因果推理基础,使您能够理解并在各种研究环境中应用因果推理方法。 ‎

在线因果推理课程为您提供了一种方便灵活的方式来增强知识或学习新知识 因果推理是一种统计方法,用于确定变量之间的因果关系。 它包括通过考虑可能影响这种关系的其他因素,确定特定干预或治疗对相关结果的因果效应。 因果推理有助于研究人员和分析人员了解具体行动或事件的影响,为决策和政策制定提供有价值的见解。 技能从顶尖大学和行业领导者提供的各种因果推理课程中选择适合不同技能水平的课程。 ‎

Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳因果推理课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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