Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality
Introdução ao Curso
Correndo o risco de soar clichê, todos nós já ouvimos a frase “correlação não é igual a causalidade”. Mas o que, então, constitui a verdadeira causalidade? Se você já se fez essa pergunta, o curso ‘A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data’ da Coursera é a resposta que você estava procurando.
Visão Geral do Curso
Por meio de um cronograma de 5 semanas, este curso possui um conteúdo abrangente que explica como os efeitos causais são definidos e os pressupostos necessários sobre os dados e modelos para compreendê-los adequadamente. O curso permite também que os alunos apliquem métodos estatísticos populares usando o software R, um ambiente estatístico gratuito e amplamente utilizado.
Síntese do Conteúdo
O curso é ministrado em cinco módulos principais:
- Bem-vindo e Introdução aos Efeitos Causais: Este módulo define os efeitos causais usando resultados potenciais e introduz suposições essenciais para a identificação causal.
- Confusão e Gráficos Acíclicos Dirigidos (DAGs): Aprenda a identificar se um conjunto de variáveis é suficiente para controlar a confusão através de gráficos acíclicos dirigidos.
- Aparelhamento e Escore de Propensão: Um exame dos métodos de pareamento para estimar efeitos causais, ilustrado com exemplos práticos no R.
- Ponderação Inversa da Probabilidade de Tratamento (IPTW): Aprenda a estimar efeitos causais por meio da IPTW, com análises de dados no R.
- Métodos de Variáveis Instrumentais: Foco na estimativa de efeitos causais usando variáveis instrumentais em ensaios randomizados e estudos observacionais.
Recomendações Finais
Este curso é uma excelente oportunidade para aqueles que desejam aprofundar suas habilidades em métodos de análise de dados e compreender melhor as complexidades da causalidade. A aplicação prática através do R torna o aprendizado mais envolvente e aplicável. Portanto, recomendo fortemente este curso a qualquer pessoa interessada em estatística e pesquisa!
Conclusão
Se você está buscando compreender as nuances da causalidade e aprender a aplicar métodos estatísticos para inferir efeitos causais em dados observacionais, não perca a chance de se inscrever neste curso transformador na Coursera!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality