Curso online de Machine Learning: Análisis contrafactual

¿Qué necesitas para tomar el curso?

• Conocimientos previos respecto a habilidades de programación intermedia en R o en Python.

• Conocimientos básicos sobre los algoritmos de aprendizaje de máquina tradicionales.

• Tener instalada la herramienta R Studio.

Temario del curso

5 Módulos22 Clases1h 35m de duración total

• Antes de comenzar

  1 clases2m 52s

  • 1.Introducción al curso2m 52s

• Introducción al análisis causal

  5 clases18m 7s

  • 2.¿Qué es un contrafactual?2m 55s

  • 3.Correlacción vs. causalidad3m 30s

  • 4.Variables omitidas y sesgo de selección3m 53s

  • 5.Causal Data Science4m 16s

  • 6.Casos de aplicación3m 33s

• Métodos de inferencia causal

  7 clases36m 0s

  • 7.Repaso de estadística5m 41s

  • 8.Retos de la inferencia causal3m 20s

  • 9.A/B testing vs. experimentos aleatorizados5m 1s

  • 10.Experimentos estratificados4m 1s

  • 11.¿Cómo hacer un experimento?6m 32s

  • 12.Introducción a métodos cuasiexperimentales6m 54s

  • 13.Matching4m 31s

• Causal Machine Learning

  8 clases35m 51s

  • 14.Repaso de aprendizaje de máquina3m 47s

  • 15.Inferencia causal con Big Data3m 28s

  • 16.Propensity Score4m 52s

  • 17.Double LASSO4m 17s

  • 18.Double Debiased ML2m 53s

  • 19.Double Debiased ML - Parte 25m 25s

  • 20.Causal Trees4m 35s

  • 21.Causal Forest6m 34s

• Conclusiones

  1 clases2m 57s

  • 22.Consejos finales y próximos pasos2m 57s