Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.
Couvre l'analyse causale des données d'observation, des pièges, des outils permettant de tirer des conclusions valables et d'aborder les variables confusionnelles.
Explore les défis des études observationnelles, en soulignant l'importance de la randomisation et de l'analyse de sensibilité pour tirer des conclusions valables à partir de «données trouvées».
Explore l'utilisation de l'apprentissage automatique dans le trading algorithmique pour optimiser les signaux de prix et minimiser les dérapages sur les marchés à terme.
Explore l'inférence causale en épidémiologie, en mettant l'accent sur l'impact de la COVID-19 sur la naissance prématurée et en perfectionnant les stratégies de traitement du cancer de la prostate.
Couvre les bases de la théorie des probabilités, y compris les définitions, les calculs et les concepts importants pour l'inférence statistique et l'apprentissage automatique.
Discute de l'impact des séance de courss en direct sur la performance et l'assiduité des étudiants, révélant des effets variés en fonction des niveaux de capacité des étudiants.
Explore les défis que pose l'insertion de paramètres épidémiologiques à partir des données cliniques, en mettant l'accent sur la COVID-19 et la complexité de l'estimation des rapports de fatalité des infections.