Джокер
Администратор
- Регистрация
- 2 Янв 2015
- Сообщения
- 112.141
- Реакции
- 72.656
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 СЛИВЫ КУРСОВ
«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 СЛИВЫ КУРСОВ
Для возможности скачивать складчины и сливы курсов нужно зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Отдел тайн (июль 2025) [Мэверик]
- [Тайм-коды] Срочный вебинар. Изменения в ЕФС-1, кадрах и расчетах с персоналом [klerk] [Елена Пономарева]
- [Тайм-коды] Учет 3% налога и других рекламных расходов в 2025 году [klerk] [Зульфия Шевчук]
- Практическая группа по 1С для предджунов [Ильяс Низамутдинов]
- [Тайм-коды] Новый порядок расчета среднего заработка с 1 сентября 2025 года: разбираем Постановление №540 [klerk] [Наталья Петрова]
- [Тайм-коды] УСН: расчет авансовых платежей за 2 квартал, на что обратить внимание [klerk] [Надежда Камышева]
- Система Домашнее ПП [Светлана Саисламова]
- Построй бизнес на прямых закупках в Китае (ВЭД) [Екатерина Бушмина, Гульнара Гумерова]
- Как отбить претензию по самозанятым [Екатерина Арсентьева]
- Эзотерика: как выбрать "свое" и добиться успеха [Андрей Зрелов]