Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality
최근 데이터 과학과 통계 분석의 중요성이 날로 증가하면서, 인과 관계를 명확히 이해하는 능력은 연구자와 분석가에게 필수적인 기술로 자리잡고 있습니다. Coursera의 ‘A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data’ 과정은 그러한 기술을 익히기에 매우 유용한 과정입니다.
이 과정은 총 5주 동안 진행되며, 각각의 주차에서는 인과 효과를 정의하고, 데이터와 모델에 대한 필수 가정, 인기 있는 통계 방법론을 적용하고 해석하는 방법을 배울 수 있습니다. 과정의 하이라이트를 살펴보겠습니다.
1주차: 인과 효과의 정의
이 모듈은 잠재적 결과를 사용하여 인과 효과를 정의하는 데 중점을 두고 있습니다. 관련 변수와 조건화의 중요성이 강조되며, 인과 관계를 올바르게 식별하기 위한 기초 가정이 소개됩니다.
2주차: 교란과 방향성 비순환 그래프(DAG)
DAG를 이해함으로써 교란 변수 제어에 필요한 변수 집합이 충분한지를 파악하는 방법을 배울 수 있습니다. 이 부분이 특히 복잡한 데이터 분석에 유용합니다.
3주차: 매칭과 성향 점수
성향 점수를 기반으로 한 매칭 방법을 활용하여 인과 효과를 추정하는 방법에 대해 배웁니다. 실제 데이터를 R을 활용하여 분석하는 예제가 제공되어 이론과 실제를 연결하는 데 도움을 줍니다.
4주차: 치료 가중치의 역확률(IPTW)
IPTW는 인과 효과를 추정하기 위한 강력한 방법으로, 이 모듈에서는 IPTW 데이터 분석을 통한 실습을 진행합니다.
5주차: 도구 변수 방법론
무작위 시험과 관찰 연구에서 도구 변수를 활용하여 인과 효과를 추정하는 방법을 다룹니다. 실제 분석 예제를 통해 이해도를 높입니다.
이 과정의 가장 큰 장점은 이론적인 개념을 실제 데이터에 적용해 볼 수 있는 점입니다. R을 사용한 실습이 포함되어 있어, 데이터를 다룰 때의 실용적인 기술도 익힐 수 있습니다. 인과 관계를 분석하고 이해하고자 하는 모든 이들에게 강력히 추천합니다!
Coursera에서 제공하는 이 과정은 비전공자부터 통계학자까지 모든 레벨의 학습자가 활용할 수 있도록 설계되었습니다. 경제학, 사회과학, 생명과학 분야에 관심 있는 분들에게 특히 유용하며, 데이터 기반의 의사결정에 도움을 줄 것입니다.
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality