- Регистрация
- 24.06.19
- Сообщения
- 64,861
- Реакции
- 377,054
Последние темы автора:
- [Gift cookies] Николай Гагарин — Рождественские встречи (2025)
- [DogWinner] Варвара Большакова — На связи (2025)
- [Иван Парфентев] Взлом алгоритмов 3.0. Тариф Sale (2025)
- [Алексей Корзов] Korzov Sale (2025)
- [Шамим Бхуян, Тимур Исаченко] Генеративный ИИ с обучением больших языковых моделей (LLM) для джунов (2025)
- #1
Голосов: 0
[Алекс Руис де Вилья Роберт] [ДМК] Причинно-следственный анализ в науке о данных (2025)
«Благодаря простым и понятным объяснениям, практическим идеям и примерам эта книга представляет большую ценность».
Филипп Бах, разработчик библиотек DoubleML для Python и R
Почему получается тот или иной результат? Что могло бы привести к другому итогу? Это важнейшие вопросы причинно-следственного анализа — мощной методики, улучшающей качество решений за счет связывания причины и следствия, даже если нет возможности проводить эксперименты, А/В-тестирование или дорогостоящие контролируемые испытания. Книга знакомит с приемами причинно-следственного анализа в обычных бизнес-сценариях. Вы научитесь применять подход на основе ориентированных ациклических графов, не требующий знания сложного статистического или математического аппарата.
Основные темы:
Формат: PDF.
Подробнее:
[Алекс Руис де Вилья Роберт] [ДМК] Причинно-следственный анализ в науке о данных (2025) - Описание курса
«Благодаря простым и понятным объяснениям, практическим идеям и примерам эта книга представляет большую ценность».
Филипп Бах, разработчик библиотек DoubleML для Python и R
Почему получается тот или иной результат? Что могло бы привести к другому итогу? Это важнейшие вопросы причинно-следственного анализа — мощной методики, улучшающей качество решений за счет связывания причины и следствия, даже если нет возможности проводить эксперименты, А/В-тестирование или дорогостоящие контролируемые испытания. Книга знакомит с приемами причинно-следственного анализа в обычных бизнес-сценариях. Вы научитесь применять подход на основе ориентированных ациклических графов, не требующий знания сложного статистического или математического аппарата.
Основные темы:
- стратегия выбора правильных подходов к анализу данных;
- оценка целей, предположений, рисков и ограничений;
- применение причинно-следственного анализа для исследования бизнес-данных.
Формат: PDF.
Подробнее:
Для просмотра ссылок пройдите регистрацию
Скачать курс - [Алекс Руис де Вилья Роберт] [ДМК] Причинно-следственный анализ в науке о данных (2025)
Вы должны Войти на форум чтобы увидеть контент.