آموزش کشف سریع اثرات علی و معلولی در تحلیل داده‌ها - آخرین آپدیت

دانلود Uncover Causal Impacts Fast

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: آیا آماده‌اید تحلیل داده‌های خود را از سطح همبستگی به سطح علیت ارتقا دهید؟ این دوره کوتاه برای کمک به تحلیلگران داده طراحی شده است تا بتوانند استنباط علی دقیق را در محیط‌های تجاری پیاده‌سازی کنند. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود اثرات علی واقعی را از همبستگی‌های کاذب تشخیص دهید، مفروضات علی را با دقت آماری اعتبارسنجی کنید و بینش‌های علی پایداری ایجاد کنید که منجر به تصمیمات استراتژیک شوند. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: - پیاده‌سازی تطبیق نمره تمایل (Propensity Score Matching) برای تخمین اثرات درمان - ارزیابی مفروضات علی و شناسایی تخلفات در آزمایش‌های تجاری - به‌کارگیری الگوریتم‌های PC برای کشف روابط علی در داده‌های بازاریابی - سنجش استحکام تحلیل‌ها از طریق بازنمونه‌گیری بوت‌استرپ و معیارهای پایداری ویژگی منحصر‌به‌فرد این دوره، ایجاد پل میان تئوری‌های آکادمیک استنباط علی و کاربردهای عملی تجاری با استفاده از مجموعه‌داده‌های واقعی بازاریابی و آزمایشی است. برای موفقیت در این پروژه، باید با برنامه‌نویسی پایتون، آمار و کار با کتابخانه‌های pandas و statsmodels آشنایی داشته باشید.

سرفصل ها و درس ها

پودمان ۱: مبانی تطبیق نمره تمایل Module 1: Propensity Score Matching - Foundation

  • چرا تحلیل علی هوش تجاری را متحول می‌کند Why Causal Analysis Transforms Business Intelligence

  • اصول تطبیق نمره تمایل در تحلیل‌های تجاری Propensity Score Matching Fundamentals for Business Analysis

پودمان ۲: مفروضات علی و اعتبارسنجی Module 2: Causal Assumptions & Validation - Core Application

  • زمانی که مفروضات شکست می‌خورند: ریسک‌های پنهان در تحلیل علی When Assumptions Break: The Hidden Risks in Causal Analysis

  • سه رکن استنباط علی: مفروضاتی که تحلیل را می‌سازند یا می‌شکنند The Three Pillars of Causal Inference: Assumptions That Make or Break Analysis

پودمان ۳: پیاده‌سازی الگوریتم PC Module 3: PC Algorithm Implementation - Integration

  • کشف شبکه‌های علی پنهان در داده‌های بازاریابی Discovering Hidden Causal Networks in Marketing Data

  • اصول الگوریتم PC برای کشف روابط علی در بازاریابی PC Algorithm Fundamentals for Causal Discovery in Marketing

پودمان ۴: تحلیل پایداری بوت‌استرپ Module 4: Bootstrap Stability Analysis - Assessment

  • زمانی که یافته‌های علی گمراه‌کننده هستند: بحران پایداری When Causal Discoveries Mislead: The Stability Crisis

  • روش‌های بازنمونه‌گیری بوت‌استرپ برای اعتبارسنجی کشف علی Bootstrap Resampling Methods for Causal Discovery Validation

نمایش نظرات

آموزش کشف سریع اثرات علی و معلولی در تحلیل داده‌ها
جزییات دوره
3h 21m
8
(آخرین آپدیت)
24
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده