الاستدلال السببي و DAGs في R

يعد فهم الفرق بين الارتباط (correlation) والسببية (causation) مهارة بالغة الأهمية لأي متخصص حديث في مجال البيانات. توفر هذه الدورة مسارًا منظمًا لإتقان التفكير السببي، مما يمكّنك من استخلاص استنتاجات صحيحة من مجموعات البيانات المعقدة بدلاً من مجرد تحديد الأنماط. ستكتسب أساسًا متينًا في المنطق السببي، بدءًا من التعريفات الأساسية وصولاً إلى التطبيق العملي لـ Directed Acyclic Graphs (DAGs). بحلول نهاية الدورة، ستكون قادرًا على بناء وتصور وتفسير النماذج السببية التي تدعم اتخاذ قرارات أفضل في مجالات تتراوح من التمويل إلى العلوم الصحية. ما ستتعلمه: - فهم المبادئ الأساسية للمنطق السببي ونظرية الرسم البياني - بناء Directed Acyclic Graphs لتصور العلاقات المعقدة بين المتغيرات - تحديد المتغيرات المربكة (confounding variables) والتحكم فيها، بالإضافة إلى تحيز الاختيار (selection bias) - تطبيق خوارزميات التحديد الحديثة لأتمتة مهام الاكتشاف السببي - تطبيق النماذج السببية باستخدام مكتبات R الحالية وممارسات الترميز الحديثة - تفسير نتائج التحليل السببي لتقديم رؤى قابلة للتنفيذ تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية ومنطق السببية قبل الانتقال إلى تقنيات النمذجة والتطبيق العملية باستخدام R. وهي مصممة للمبتدئين في علوم البيانات والتحليلات، وعلى الرغم من أن بعض الإلمام بالإحصاء الأساسي مفيد، إلا أنه لا يلزم خبرة سابقة في الاستدلال السببي. ابدأ في بناء نماذج بيانات أكثر موثوقية وقابلة للتفسير اليوم.