Causal Inference для аналитиков

Этот курс представляет собой глубокое погружение в методы Causal Inference (причинно-следственного анализа), разработанное специально для специалистов, которые сталкиваются с необходимостью оценки эффектов в условиях, когда проведение классических A/B-тестов невозможно или нецелесообразно. Программа курса ориентирована на Data Science специалистов, продуктовых и маркетинговых аналитиков, а также всех, кто стремится принимать обоснованные решения на основе данных, не ограничиваясь только рандомизированными экспериментами.

В ходе обучения вы пройдете путь от фундаментальных понятий до продвинутых техник машинного обучения, применяемых для оценки причинно-следственных связей. Вы начнете с изучения теории потенциальных результатов, концепций конфаундинга и причинно-следственных DAG, что позволит вам сформировать правильный взгляд на природу данных. Курс детально раскрывает, почему A/B-тесты считаются золотым стандартом, и как именно методы Causal Inference позволяют приблизить качество выводов на нерандомизированных данных к результатам экспериментов.

Особое внимание уделяется практическому инструментарию. Вы освоите работу с линейной регрессией OLS через призму ортогонализации, научитесь применять нелинейные модели, такие как CatBoost и XGBoost, в задачах Causal Inference с использованием Double Machine Learning и теоремы Фриша–Во–Ловелла. Вы глубоко разберетесь в том, что такое Propensity Score, и научитесь эффективно использовать методы IPTW и DRE. Кроме того, программа охватывает мощные методы работы с панельными данными, включая модели Two-Way Fixed Effects, а также современные подходы, такие как Causal Impact и Difference-in-Differences, с детальным разбором предпосылок и проверкой качества моделей через A/A симуляции.

Формат обучения включает текстовые лекции, написанные доступным языком с упором на интуитивное понимание математических концепций, тесты для закрепления материала и практические задания на реальных кейсах. Вы не просто изучите теорию, но и научитесь избегать типичных ошибок, разбирая популярные заблуждения. В качестве бонуса вы получите handbook по решению задач Causal Inference, который станет вашим надежным помощником в работе.

Курс требует уверенного владения Python (Pandas, Numpy) и базовых знаний статистики (ЦПТ, доверительные интервалы, t-test, p-value), а также понимания основ Machine Learning (кросс-валидация, MSE). Прохождение курса даст вам структурное понимание методологии, позволит уверенно проводить исследования на работе и подготовит к прохождению профильных секций на собеседованиях. Это ваш шанс выйти за рамки стандартного тестирования и научиться извлекать максимум ценности из имеющихся данных, превращая их в точные продуктовые инсайты.