Inferencia Causal para Ciencia de Datos
El curso cubre herramientas para razonar sobre causalidad en problemas aplicados de ciencia de datos. El foco está en formular preguntas identificables, distinguir correlación de efecto causal y evaluar intervenciones usando diseños experimentales y cuasi-experimentales.
Cristian Candia
Profesor Asociado y Director de CRiSS-LAB, Facultad de Ingeniería y Facultad de Gobierno, Universidad del Desarrollo, Chile.
Mis intereses de investigación incluyen IA aplicada, ciencias sociales computacionales, ciencia de redes, inteligencia colectiva, convivencia escolar, inteligencia de decisiones y analítica de negocios.