课程链接: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality
在数据分析和统计学领域，理解因果关系比单纯的相关性更为重要。近期我参加了Coursera上的《A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data》课程，收获颇丰。该课程由基础到深入，系统讲解了如何在观察数据中推断因果效应，是每位数据科学爱好者不可错过的佳作。
课程内容丰富，涵盖了因果效应的定义、潜在结果框架、混淆变量、Directed Acyclic Graphs（有向无环图）、匹配与倾向评分、逆概率加权（IPTW）以及工具变量等多种方法。每个模块都配有实际的R代码示例，帮助学习者将理论应用于实践中。
我特别喜欢课程中的图示和案例分析部分，通过形象的图表和现实数据，让复杂的因果推断变得直观易懂。此外，课程强调在实际操作中对模型假设的理解和验证，提升了我的分析思维。
总的来说，这门课程适合统计学、数据科学、社会科学等领域的学习者，无论你是初学者还是有一定基础，都能获得新的视角和技能。强烈推荐给希望深入掌握因果推断技术的朋友们，让我们在数据中发现真正的因果关系！
课程链接: https://www.coursera.org/learn/crash-course-in-causality