Comprende cómo los datos agregados inducen a error a los científicos de datos y los llevan a tomar decisiones incorrectas, y descubre por qué estratificar tu análisis es clave para revelar la verdad.
Ejecuta el flujo de trabajo causal completo en un caso de hotel, desde la correlación ingenua pasando por DAG, identificación, estimación y refutación, hasta una decisión empresarial.
Aprende cómo los puntajes de propensión corrigen el sesgo de selección en la inferencia causal — mediante el emparejamiento, la ponderación y la trampa del soporte común que hace que ambos métodos fallen.
Aprende a utilizar DoWhy para identificar, estimar y validar efectos causales mediante el ajuste de puerta trasera, múltiples métodos de estimación y pruebas de refutación.