Inferencia Causal y Analítica de Negocio
Dominá la escalera de la causalidad de Pearl, diseñá experimentos A/B, implementá Diferencias-en-Diferencias (DiD) y Uplift Modeling. Calculá el ROI incremental real de tus decisiones de negocio.
def estimate_effect(data):
model = CausalModel(data, treatment, outcome)
effect = model.estimate(method=“backdoor”)
refute = model.refute(method=“placebo”)
return effect.value
Lo que lograrás al completar el curso
Cada objetivo es verificable mediante entregables con corrección automática. Aprenderás a medir el impacto real de intervenciones, no solo correlaciones.
Comprender la escalera de la causalidad de Pearl
Construir DAGs y aplicar criterios de ajuste
Diseñar y analizar experimentos A/B con poder estadístico
Implementar Diferencias-en-Diferencias (DiD)
Implementar Synthetic Controls y Matching (PSM)
Modelar uplift (CATE) con Two-Model, Transformed Outcome, Causal Forest
Evaluar políticas con curvas Qini y ganancia acumulada
Calcular ROI incremental y presentar informe ejecutivo
9 unidades · Progresión estructurada
De la teoría de la causalidad a la implementación de modelos de uplift y la presentación de ROI en negocio.
- Comprender la escalera de la causalidad de Pearl
- Distinguir predicción de causalidad
- Construir DAGs y aplicar d-separación
- Identificar conjuntos de ajuste
- Calcular poder estadístico, MDE y tamaño de muestra
- Detectar y corregir peeking
- Implementar DiD con efectos fijos
- Validar tendencias paralelas con placebos
- Implementar PSM (Propensity Score Matching)
- Implementar Synthetic Control (Abadie)
- Diferenciar CATE, ATT, ATE
- Implementar Two-Model, Transformed Outcome, Causal Forest
- Integrar resultados causales en estrategia de negocio
- Calcular ROI incremental
- Inferencia en datos longitudinales
- Análisis de mediación
- Integrar con MLOps para despliegue de modelos causales
Diseñado para profesionales que practican
100% asincrónica, autogestionada, on-demand. Avanzá a tu ritmo, con verificación automática de cada entregable y un tutor virtual 24/7.
Tutor virtual 24/7
Un asistente virtual entrenado sobre el contenido del curso responde tus dudas de forma clara y directa, sin abrumar con citas extensas.
- Respuestas claras y sintéticas
- Disponible las 24 horas
- Contexto del curso completo
Lecciones en texto
Contenido teórico estructurado y referenciado. Sin videos interminables: leé, consultá, avanzá.
- Escritas y referenciadas
- Búsqueda instantánea
- Ritmo personal
Notebooks en Google Colab
Notebooks ejecutables con código real. No pseudocódigo: cada técnica causal se implementa y ejecuta.
- Ejecución sin configuración
- Código paso a paso
- GPU disponible en Colab
Entregables verificados
Cada unidad tiene entregables obligatorios con verificación automática. Demostrás que podés inferir el impacto y calcular el ROI.
- Corrección automática
- Criterios objetivos
- Feedback inmediato
De la identificación a la decisión de negocio
Un ciclo claro que convierte supuestos causales en estimaciones robustas y métricas de negocio.
Identificar
Modelar DAGs y encontrar conjuntos de ajuste válidos.
Estimar
A/B Testing, DiD, PSM y Synthetic Controls.
Modelar
Uplift y CATE para personalizar intervenciones.
Decidir
Curvas Qini, ROI incremental y despliegue.
Herramientas que usarás
Sin fricción de configuración. Todo se ejecuta en Google Colab.
Python
DoWhy EconML
Statsmodels
SciPy
Google ColabDoble aval universitario, verificación digital
Al completar el curso recibís un certificado digital con doble aval: Instituto Data Science Argentina y UTN Facultad Regional Reconquista.
Qué incluye el certificado
- Doble firma: Director de IDSA + Decano UTN FRRQ
- Resolución oficial: 920/2020 UTN Facultad Regional Reconquista
- Datos personalizados: nombre, DNI, curso, carga horaria y calificación
- Código QR de verificación digital
- Copia automática a la Facultad para registro oficial
- Emisión por curso: no esperás al final del trayecto
Se emite al aprobar los quizzes del curso y los trabajos prácticos con estado aprobado.
Resolvemos tus dudas
De la predicción a la intervención
9 unidades, 30 horas, verificable y aplicable. Medí el impacto real de tus decisiones de negocio y calculá ROI incremental.