Vendetta
Администратор
- Регистрация
- 16 Сен 2015
- Сообщения
- 246.610
- Реакции
- 426.072
Складчина: [ДМК] Причинно-следственный анализ в науке о данных [Алекс Руис де Вилья Роберт]
«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.
Издание предназначено для специалистов по обработке данных, инженеров по машинному обучению и статистике.
Издание: Черно-белое
Оригинальное название: Causal Inference for Data Science
Оригинальный правообладатель: Manning
Автор: Роберт А.
Объем, стр: 432
ISBN: 978-5-93700-365-2
Формат: PDF
Стоимость: 1600
СКАЧАТЬ КУРСЫ
«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.
Издание предназначено для специалистов по обработке данных, инженеров по машинному обучению и статистике.
Издание: Черно-белое
Оригинальное название: Causal Inference for Data Science
Оригинальный правообладатель: Manning
Автор: Роберт А.
Объем, стр: 432
ISBN: 978-5-93700-365-2
Формат: PDF
Стоимость: 1600
СКАЧАТЬ КУРСЫ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Вязание] Вязаная спицами эффектная футболка интересной конструкции с панелью мозаичного узора Mikko [Вяжи.ру] [Hanne Falkenberg]
- Избранный (перевод) [Роуз Лоуренс]
- Прогностика в Таро (май 2026) [Ксения Золотницкая]
- Подписка IF+, обучение, аналитика, портфели (1 месяц с 14.10.2026) [IF+] [Кира Юхтенко, Татьяна Юзвак, Александр Остриков]
- [Вязание] Стильный пуловер с горловиной-хенли Nigrum Shirt Placket, вязаный спицами сверху [Вяжи.ру] [Rikke Bangsgaard]
- Аналитика акций и инвестиционные идеи для опытных и начинающих инвесторов [№4, на 12 месяцев с 01.12.2026] [mozgovik.com] [Тимофей Мартынов]
- [Вязание] Свободная повседневная безрукавка спицами сверху Everyday Round Vest [Вяжи.ру] [Noriko Ichikawa]
- [Выкройки] Пальто Хокота. Размер 42-50. Рост 164 [SewItNow]