𝐁𝐨𝐨𝐭𝐜𝐚𝐦𝐩 𝐂𝐚𝐮𝐬𝐚𝐥 𝐈𝐧𝐟𝐞𝐫𝐞𝐧𝐜𝐞 𝐚𝐧𝐝 𝐔𝐩𝐥𝐢𝐟𝐭 𝐌𝐨𝐝𝐞𝐥𝐢𝐧𝐠 đã khai giảng thành công và hoàn thành buổi học đầu tiên 
Ngay từ buổi đầu tiên, lớp học đã đi vào một trong những hướng tiếp cận quan trọng nhất trong Data & AI hiện đại:Không chỉ dự đoán điều gì sẽ xảy ra mà là hiểu điều gì thực sự tạo ra tác động.
Các anh/chị học viên đã bắt đầu tiếp cận những nền tảng cốt lõi như:
- Foundations of Potential Outcomes & Causal Graphs
- Individual Treatment Effect (ITE), ATE, CATE
- Directed Acyclic Graphs (DAGs) và causal semantics
- Identifiability vs estimability trong causal inference
Song song với phần lý thuyết là các bài lab thực tế:
- Simulate data từ causal graph
- Estimate ATE có và không có adjustment
- DAG-based variable selection
Đây mới chỉ là điểm bắt đầu cho hành trình phía trước, nơi lớp học sẽ tiếp tục đi sâu hơn vào uplift modeling, experimentation, heterogeneous treatment effects và các ứng dụng thực tế trong business, marketing, product và decision systems.
Cùng nhìn lại một vài hình ảnh đầu tiên của lớp học và không khí học tập cực kỳ tập trung trong buổi vừa qua.
Cảm ơn tất cả anh/chị học viên đã đồng hành cùng trung tâm trong chặng đường mới này. Hẹn gặp lại mọi người ở những buổi tiếp theo với nhiều concept và case study thú vị hơn nữa!