Pythonによる因果推論と機械学習

🚀 Pythonによる因果推論と機械学習 - 傾向スコアを用いたIPW法、Meta-Learners、アップリフトモデリングまで！

コースの紹介

🔍 因果関係の理解と実践 - データ分析や機械学習の世界では、因果関係を正しく理解し、それを基に意思決定を行うことが極めて重要です。このコースでは、因果推論の理論からPythonでの実践まで、データからの効果を推定する手法を学びましょう。

コースの概要

• イントロと擬似相関 - データ分析における見方の傾向と擬似相関が生じる状況を理解します。
• d分離 - 因果関係の特定に必要なd分離法を学び、PythonのDoWhyパッケージで実演習します。
• 傾向スコアとIPW - 傾向スコアの基本から逆確率重み付け（IPW）を用いた因果効果の推估方法を学び、DoWhyで演習します。
• Meta-learners - Meta-LearnersとEconMLパッケージを使ってS-Learner, T-Learner, X-Learnerを実装します。
• アップリフトモデリング - 個々の特性に応じた効果を評価するアップリフトモデリングの手法を学び、実際のアナリスに適用します。

🎓 対象と前提知識 - このコースはデータサイエンティスト、アナリスト、マーケターなど、データを活用する職種に勤めています。Pythonの基本的な知識や機械学習の基本的な理解があれば、初心者でもこのコースに参加できます。

なぜこのコースを選ばれば？

• 実践的なアプローチ - 理論だけでなく、Pythonを使って実際に手法を適用し、学ぶことで理解を深める。
• 専門家による指導 - 専門家が直接指示するため、効率的に学べる。
• 最新の手法 - Google Colaboratoryなどの先進ツールを使って、最新の因果推論技術を習得する。
• 実世界のアプリケーション - 学んだ知識を実際のビジネス問題に適用し、意思決定の質を向上させる。

👩‍🏫 インストラクター: Satoshi A

📅 開始日: [コース開始日]

🎉 このコースを完了すると - データに基づいた因果推論を行い、より精度の高い分析や意思決定が可能な専門家になること。

今すぐ登録して、因果関係の魔法をPythonで駆使しましょう！ 🌍🤓