50.42
Informatyka, programowanie i grafika komputerowa
Helion
Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej
Wydawnictwo:
Helion
Oprawa: Miękka
50,42 zł
Cena rekomendowana: 74,90 zł
Cena okładkowa/rekomendowana przez wydawcę/producenta.
Wysyłka dzisiaj
Zapłać za 30 dni
Opis
Wnioskowanie przyczynowe przydaje się w sytuacji, gdy trzeba określić wpływ decyzji biznesowej na konkretny wynik, na przykład wielkość sprzedaży. Działania te są dobrze znane nauce, ale dopiero od niedawna świat poznaje korzyści z ich zastosowania w branży technologicznej. Przyczyniły się do tego postępy w uczeniu maszynowym, automatyzacji procesów i danologii. Teraz, aby uzyskać wymierne korzyści, wystarczy kilka wierszy kodu w Pythonie.
Poznaj narzędzia najbardziej znanych analityków danych korzystających z Pythona! - prof. Nick Huntington-Klein, autor The Effect: An Introduction to Research Design and Causality
Tę książkę docenią w szczególności analitycy danych. Wyjaśniono w niej potencjał wnioskowania przyczynowego w zakresie szacowania wpływu i efektów w biznesie. Opisano klasyczne metody wnioskowania przyczynowego, w tym testy A/B, regresja liniowa, wskaźnik skłonności, metoda syntetycznej kontroli i metoda różnicy w różnicach, przy czym skoncentrowano się przede wszystkim na praktycznym aspekcie tych technik. Znalazło się tu również omówienie nowoczesnych rozwiązań, takich jak wykorzystanie uczenia maszynowego do szacowania heterogenicznych efektów. Każda metoda została zilustrowana opisem zastosowania w branży technologicznej.
W książce między innymi:
Poznaj narzędzia najbardziej znanych analityków danych korzystających z Pythona! - prof. Nick Huntington-Klein, autor The Effect: An Introduction to Research Design and Causality
Tę książkę docenią w szczególności analitycy danych. Wyjaśniono w niej potencjał wnioskowania przyczynowego w zakresie szacowania wpływu i efektów w biznesie. Opisano klasyczne metody wnioskowania przyczynowego, w tym testy A/B, regresja liniowa, wskaźnik skłonności, metoda syntetycznej kontroli i metoda różnicy w różnicach, przy czym skoncentrowano się przede wszystkim na praktycznym aspekcie tych technik. Znalazło się tu również omówienie nowoczesnych rozwiązań, takich jak wykorzystanie uczenia maszynowego do szacowania heterogenicznych efektów. Każda metoda została zilustrowana opisem zastosowania w branży technologicznej.
W książce między innymi:
- podstawy wnioskowania przyczynowego
- problemy biznesowe jako zagadnienia z obszaru wnioskowania przyczynowego
- eksperymenty geograficzne i eksperymenty z przełączaniem oddziaływania
- badanie błędu systematycznego
- modele graficzne i wizualizacja związków przyczynowych
Najlepsza książka poświęcona najnowocześniejszym metodom, działaniu na rzeczywistych danych i rozwiązywaniu praktycznych problemów! - Sean J. Taylor, główny badacz w Motif Analytics
Szczegóły
Tytuł
Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej
Autor
Wydawnictwo
Rok wydania
2024
Oprawa
Miękka
Ilość stron
360
Format
16.5 x 23.5 cm
Języki
polski
ISBN
9788328908819
Tłumacze
Tomasz Walczak
Tytuł oryginału
Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry
Rodzaj
Książka
EAN
9788328908819
Data premiery
2024-08-22
Dodałeś produkt do koszyka
Wnioskowanie przyczynowe w Pythonie. Praktyczne wykorzystanie w branży technologicznej
50,42 zł
Rabaty do 45% non stop
Ponad 200 tys. produktów
Bezpieczne zakupy
Recenzje