Складчина Каталог
Мои курсы

Анализ причинно-следственных связей в Python

24 участника
АГ Автор Артем Груздев

О чём курс

Артем Груздев объясняет основы анализа причинно-следственных связей в Python в видеокурсе из 12 лекций по 25–30 минут. Вы разберёте статистические понятия, графовые каузальные модели и виды смещений, а затем перейдёте к контрольным и инструментальным переменным. В программу также входят линейная регрессия, метод разности разностей и матчинг.

Программа обучения

  1. Основные понятия
  2. Знакомство со статистикой (тестирование гипотез, p-значение, доверительный интервал), часть 1
  3. Знакомство со статистикой (тестирование гипотез, p-значение, доверительный интервал), часть 2
  4. Введение в графовые каузальные модели
  5. Виды смещений
  6. Смещение, вызванное опущенной переменной, и как здесь помогает линейная регрессия
  7. Плохие и хорошие контрольные переменные, часть 1
  8. Плохие и хорошие контрольные переменные, часть 2
  9. Инструментальные переменные, часть 1
  10. Инструментальные переменные, часть 2
  11. Разность разностей
  12. Матчинг
Складчина создана 8 июля 2026 г. · описание обновлено 25 октября 2026 г.

Теги курса

Профессии
Аналитик данныхАналитикСоциолог
Навыки
Аналитика
Инструменты
Python

Другие материалы автора 4

АГ Артем Груздев Все материалы
Отбор признаков с помощью генетического алгоритма Jupyter-тетрадка Отбор признаков с помощью генетического алгоритма Jupyter-тетрадка 106 ₽ 600 ₽ −82%Машинное обучение в Python. Подписка на контент (апрель 2026) Машинное обучение в Python. Подписка на контент (апрель 2026) 1 823 ₽ 22 950 ₽ −92%Комбо из 10 постов по Causal Inference Комбо из 10 постов по Causal Inference 157 ₽ 1 132 ₽ −86%Комбо из 14 постов по каузальному анализу 14 jupyter-тетрадок Комбо из 14 постов по каузальному анализу 14 jupyter-тетрадок 552 ₽ 4 826 ₽ −89%

Ещё интересные курсы 12

Ещё интересные курсы

596 ₽ 5 653 ₽