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LIVE #1: 1/28 数据科学读书会 Book 17 - 因果推断-因果效应(Causal Effect)

因果推断是数据科学中的一个重要组成部分。我们需要通过适当的实验设计或者观察性研究来做出推断，并以此为依据，判断目标与关键结果(OKR)是由什么驱动的。在本系列讲座中，我们将以《Causal Inference: What If 》（Miguel A. Hernán, James M. Robins）一书为参考，带你了解因果推断这项复杂的科学任务。

本书作者Miguel Hernán和Jamie Robins是哈佛大学公卫学院教授，在因果推断领域做出了突出贡献。本书于2021年出版，是因果推断领域比较实用的一本书籍。本书分3部分，22章， 阐述了常用的因果推断方法和一些实际应用。本期读书会只选取前18章的内容讲解，在最后还会加入一节关于采用机器学习方法进行因果推断的最新研究。本次课程从第一讲起由简入难，可能会涉及一些数学，统计和经济学知识，领读人会尽量采用平实的语言进行直观讲解，但是仍然可能有些部分无法跳跃，希望大家尽量跟读学习。

在整体7次的直播课上，你将会了解因果推断相关概念和方法，包括因果推断基本概念和构架，逆概率加权 (IP weighting)，倾向性评分(Propensity score)，工具变量(Instrumental Variable)，采用机器学习进行因果推断等知识点；再通过实际案例来了解如何应用模型与非模型的方法应用因果推断。

因果效应(Causal Effect)

因果效应(Causal Effect)的定义

随机实验

观察性研究

周五

1月28日 6PM - 7PM

数据科学读书会 Book 17 - 因果推断-因果效应(Causal Effect)

LIVE #2: 1/29 什么是因果推断Causal inference？为什么数据科学家要知道这个？

因果推断（Causal inference）是根据数据得出因果结论的假设、研究设计、和策略的知识学科。近年来，因果推理经历了巨大的发展。这种激增和数据科学 (DS) 的兴起同时发生。我们需要通过适当的实验设计或观察性研究来做出推断，并以此为依据，判断目标与关键结果(OKR)是由什么驱动的。

1月29日，我们将邀请到业内资深数据科学专家，带你全面了解因果推断相关的概念和方法。

【1 hour 极速补课，你能收获什么样的干货？】

什么是因果推断

因果推断的基本概念和构架

因果推断中的数据科学方法

因果推断的实际案例

周六

1月29日 5PM-6PM

什么是因果推断Causal inference？

干货视频回顾“数据分析的Regression算法到底是什么？一小时带你入门 ”（扫码就可以去YouTube观看啦）返回搜狐，查看更多