Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry
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Beschreibung
"Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry" von Matheus Facure ist ein praxisorientiertes Buch, das sich mit der Anwendung kausaler Inferenzmethoden im Technologiebereich befasst. Das Buch richtet sich an Datenwissenschaftler und Analysten, die fundierte Entscheidungen basierend auf kausalen Zusammenhängen treffen möchten, anstatt nur auf Korrelationen zu vertrauen. Facure führt die Leser durch die grundlegenden Konzepte der kausalen Inferenz und zeigt, wie diese mithilfe von Python implementiert werden können. Es werden verschiedene Techniken und Modelle vorgestellt, darunter Randomized Controlled Trials (RCTs), Matching-Methoden und Instrumentalvariablenansätze. Der Autor legt besonderen Wert auf praktische Anwendungen und reale Fallstudien aus der Tech-Industrie, um den Lesern ein tiefes Verständnis für die Herausforderungen und Lösungen bei der Implementierung dieser Methoden in komplexen Datensätzen zu vermitteln. Das Buch bietet sowohl theoretische Einblicke als auch praktische Beispiele und Code-Snippets in Python, um den Lesern zu helfen, das Gelernte direkt anzuwenden. Es ist eine wertvolle Ressource für alle, die ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse vertiefen und kausale Beziehungen besser verstehen möchten.
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