We're proud to design great products for life
Интенсив
Записаться на курс
Введение в причинно-следственный анализ
В рамках интенсива будут рассмотрены основы причинно-следственного анализа: построение байесовских сетей на табличных данных и их использование для оценки эффекта от влияния признаков друг на друга
Когда
Длительность
Формат
Стоимость
Требования
10-24 сентября 2024
Очно или дистанционно
15 ак. ч. лекций и практики
12 ак. ч. самостоятельной работы
42 000 руб/слушатель
Скидки для групп
Знание основ статистики, понимание моделей ML/DS и Python на базовом уровне
Где применяется причинно-следственный анализ
Основные подходы к построению причинно-следственных графов
Критерии для определения необходимого набора переменных для оценки эффекта
Виды эффектов и модели для их оценки
О чём пойдёт речь?
На интенсиве мы расскажем об основных аспектах причинно-следственного анализа и раскроем их на примере реальной задачи:
Валидация оценки эффекта
Аналитикам, DS, Team leads, будущим специалистам по исследованию операций
5. РобоБух проводит
сверку автоматически
для понимания ограничений классического ML относительно причинно-следственного анализа
Кому подойдет курс?
желающим разобраться в том, как использовать причинно-следственный анализ в индустриальных кейсах
Руководителям Data Science подразделений
A²NCED
Программа
► Мотивация
► Приложения причинно-следственного анализа
► Повторение теории вероятностей
► Тест 1: Основы теории вероятностей
► Теория графов для причинно-следственного анализа
► Байесовские сети и d-separation
► Тест 2: Графы и d-separation
► Лабораторная работа 1: Условная независимость и байесовские сети
Подход к обучению
Лекции
Онлайн вебинары с преподавателем и возможность задать все ваши вопросы
Демонстрации
Преподаватель покажет и расскажет, как решается реальная задача на практике
Тесты дня
Короткий тест в конце каждого дня, который поможет понять, насколько вы усвоили материал
Домашние задания
Задачи и тесты, которые позволят повторить и закрепить пройденный на лекциях
материал
Теория не будет оторвана от практики.
Вас ждет насыщенная программа и поддержка преподавателя на протяжении всего интенсива
Преподаватели
  • Полина Окунева
    Автор курса A/B Тестирование
    Руководитель направления аналитики и моделирования в финансах и рисках практики GlowByte Advanced Analytics
    • Специализируется на разработке методологии A/B тестирования и методах Causal Inference.
    • Руководитель Центра компетенции по А/В экспериментам.
    • Имеет обширный опыт работы над проектами в различных отраслях с фокусом на uplift-моделирование.
    • Автор профильных статей на Хабр, выступлений сообщества NоML.
  • Вадим Порватов
    Старший бизнес-аналитик практики GlowByte Advanced Analytics
    • Специализируется на задачах предиктивной аналитики в области графов, причинно-следственном анализе и федеративном обучении.
    • Автор публикаций в областях computer vision и graph deep learning.
  • Владимир Селиверстов
    Бизнес-аналитик практики GlowByte Advanced Analytics
    • Специализируется на задачах по uplift-моделированию и причинно-следственному анализу с фокусом на оценку эффекта.
A²NCED
Записаться на интенсив
Оставьте заявку, и мы свяжемся с вами в ближайшее время!
Я представляю
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь
c политикой конфиденциальности

Узнавайте об обновлениях
и новых курсах первыми!

Подписывайтесь на наше коммьюнити NoML (Not only Machine Learning), где мы публикуем все новости, общаемся и делимся мнениями об индустрии
Присоединиться
Записаться на курс
Скачать программу