دوره آموزشی ارزیابی برنامه برای علم داده

ارزیابی برنامه در پروژه‌های علم داده یکی از ابزارهای کلیدی برای سنجش اثربخشی و تصمیم‌گیری مبتنی بر شواهد است. این دوره به شما یاد می‌دهد چگونه با استفاده از روش‌های ارزیابی برنامه مثل A/B تست، Difference-in-Difference، رگرسیون ناپیوستگی (Regression Discontinuity)، سری‌های زمانی گسسته (Interrupted Time Series) و روش‌های Matching، نتایج پروژه‌های خود را به شکل علمی تحلیل کنید.

در این دوره، علاوه بر یادگیری اصول طراحی آزمایش‌های A/B و تشخیص موقعیت‌هایی که این روش کافی نیست، با سایر روش‌های استنباط علّی (Causal Inference) آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چطور آن‌ها را در شرایط مختلف به کار ببرید. همچنین می‌آموزید چگونه پروتکل‌های ارزیابی طراحی کنید، کیفیت داده‌ها را بررسی کنید، نتایج را تفسیر کنید و بر اساس محدودیت‌های هر روش، نتیجه‌گیری علمی و عملی داشته باشید.

اهداف یادگیری
تحلیل روش‌های ارزیابی برنامه از طریق مقایسه رویکردهای مختلف، شناسایی روش مناسب برای هر سناریو، و ارزیابی نقاط قوت و محدودیت‌های آن‌ها.
به‌کارگیری روش A/B تست شامل طراحی تصادفی‌سازی، بررسی کیفیت تخصیص، ارزیابی تعادل گروه‌ها، و تفسیر نتایج آزمایش‌ها.
ارزیابی سایر روش‌های استنباط علّی مانند Matching، Difference-in-Difference، Regression Discontinuity و Interrupted Time Series.
انتخاب بهترین روش بر اساس زمینه پروژه، اجرای اصول استاندارد هر رویکرد، بررسی کنترل کیفیت و تفسیر نتایج در محدوده محدودیت‌های روش.
طراحی ارزیابی برنامه شامل ایجاد پروتکل، انتخاب روش‌شناسی مناسب، پیاده‌سازی کنترل‌های کیفی و توسعه استراتژی‌های تحلیلی.
تفسیر نتایج ارزیابی با تحلیل خروجی‌های هر روش، نتیجه‌گیری علّی صحیح، شناسایی محدودیت‌ها و استفاده کاربردی از نتایج.