Causality, Decision Making and Data Science

Causality, Decision Making and Data Science（2025 秋）

区分相关和因果，分析实验与准实验，并审视数据驱动的结论。

Causality

使用限制

课程页面与材料公开；作业副本在 Colab 运行。

已具备概率、统计推断与回归基础，想系统学习因果推断、决策与博弈的学习者。

前置知识不足、需要作业批改或学分证书的人：公开旁听一般不含批改、考试和证书，部分视频也可能不公开。

建议先具备：概率、统计推断与回归（本站建议）。正式选课要求见原站 syllabus。

内容侧重: 侧重实践应用
练习与项目: 每讲有课前思考题（pre-class prompts PDF），5 个模块配 5 次作业：作业 0 统计复习（PDF）和作业 1–4（Python 笔记本，可在 Colab 运行），另有期末项目指南。页面未说明提交方式和是否有自动评分；外部学习者可在 Colab 完成全部笔记本，自行检查结论。
学习时长: 17 个课节原站未给出统一学习时长；实际用时取决于已有基础。
内容费用: 免费各讲幻灯片、课前提示、作业与数据集在课程网站公开免费下载，无需注册