Tus modelos predicen bien, pero no te dicen por qué
Ya trabajas con Machine Learning y sabes que tus modelos capturan correlaciones. Cuando alguien te pregunta si X causa Y, no tienes herramientas para responder con rigor.
Curso: Inferencia Causal
Los modelos de Machine Learning predicen en base a correlaciones, no estiman causas, y eso puede ser engañoso. En este curso, de vanguardia en la región, aprenderás cuándo y cómo es posible extraer conclusiones causales a partir de los datos con los que cuentas: la teoría y el uso del análisis causal para responder preguntas como cuál fue el impacto real de una política o una intervención.
Ya trabajas con Machine Learning y sabes que tus modelos capturan correlaciones. Cuando alguien te pregunta si X causa Y, no tienes herramientas para responder con rigor.
Se lanzó una campaña, se cambió un precio, se aplicó una política, y te toca decir cuál fue el efecto real. Sin un marco causal, cualquier número que reportes puede ser engañoso.
Vienes de ciencia de datos o de investigación y ves que la inferencia causal gana relevancia día a día. Quieres incorporar el formalismo y los métodos de estimación, no solo la intuición.
Entiendes por qué correlación no implica causalidad y aprendes el marco de resultados potenciales (una forma de definir con precisión qué es un efecto causal comparando qué pasó con qué habría pasado).
Trabajas con redes causales (grafos que representan qué variables influyen sobre cuáles) para explicitar tus supuestos y razonar qué se puede concluir con los datos que tienes.
Aplicas métodos de estimación de efectos causales sobre datos y aprendes a elegir el adecuado según los supuestos que puedas sostener en cada caso.
Recorres aplicaciones reales del análisis causal en la industria y ves cómo estas herramientas informan decisiones de negocio, de política y científicas.
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con Sebastián Mesch Henriques · Licenciado en Psicología con orientación a Neurociencias trabajando en Ciencia de Datos e IA. Cursando una Maestría en IA. Coordinador Académico de Humai e investigador adjunto en el área de las Neurociencias Cognitivas Computacionales
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