サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
京都大学、因果推論の手法と理論を学べる講座が無料に 臨床統計学の講師が担当 | Ledge.ai
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
2020年こそ理解したい「因果推論」の勉強はじめました｜松本健太郎
あけましておめでとうございます。2020年もよろしくお願いします。 2019年は「データサイエンティストなのにデータ万能主義を否定している」的スタンスでのメディア露出が増えました。 発言に矛盾はないと思います。データ触っている人ほど、データに慎重ですよね？ 加熱するデータへの過度な期待を、少しでも冷ませられたら幸いです。しかしデータ自体への火は消していない。火を絶やすでないぞぉ。ただ、データ分析の全てを否定したわけではありません。 実は取材を受ける度に「これからは因果関係を発見する因果推論が重要」と主張してきました。2020年代はますます重要性が増すと考えています。 新年１発目のnoteは、その論拠をまとめてみました。 2020年代は因果推論がアツいと思う理由私がデータ分析を始める際、いきなり数字は触りません。まずは「目的」と「アプローチ」を定義するところから始めます。 目的（WHATとW
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
