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Course Introduction:数据作为信息的重要载体在当今信息化社会扮演着重要的角色。数据分析是分析和处理数据的理论和方法，从中获取有用的知识，而其中因果知识是人类对理解自然的本质追求。为此，本课程以因果理论为主线，介绍数据分析中的因果发现与推断方法，内容涉及结构因果模型表示、因果图结构学习、因果效应推断、反事实推断、潜在结果框架理论、以及因果与机器学习结合的前沿研究等。通过本课程的学习，使得学生可以掌握数据因果分析相关的基本数学知识，能够熟练运用这些知识进行实际案例分析，并了解最新科研进展，为后续开展数据科学和智能科学相关的工作奠定基础。
Schedule:2020-12-30:翠六教负09*;2020-11-18:翠六教负09*;2021-01-09:翠六教负09*;2020-12-19:翠六教负09*;2020-12-16:翠六教负09*;2020-12-09:翠六教负09*;2020-11-28:翠六教负09*;2021-01-06:翠六教负09*;2020-12-12:翠六教负09*;2020-12-23:翠六教负09*;2020-12-02:翠六教负09*;2020-12-05:翠六教负09*;2020-11-21:翠六教负09*;2021-01-02:翠六教负09*;2020-11-25:翠六教负09*;2020-12-26:翠六教负09*
Teacher:杨矫云
School Year:2020-2021
Semester:Autumn Term
Course number:0521560X
Credits:2.0
Course Type:Undergraduate Course:
Top-Quality Courses or Not:no
Maximum Number of Students:100
Required Class Hours:32.0