以下の書籍を輪読しつつ、今まで統計学の領域では扱えなかった「因果関係」を、定量的に炙り出す「統計的因果推論」という手法の概念・数理構造・役割の基本を解説します。また、近年、自然科学のみならず社会科学の領域でも活用されている事例を発表します。

今回は、統計的因果推論 輪読会の3回目です。
内容は、

入門 統計的因果推論　３章　介入効果　調整　バックドア基準

をLT担当者が発表します。

※本講座では、
当日参加できなかった方向けに、
事前収録した動画を限定公開後、１週間視聴いただけます。
また、
当日参加できた方も、ぜひ復習にご利用いただけます。
また、
収録動画とスライド資料のみご希望の方も、お申し込みいただけます。
その場合、申し込み時アンケートで「収録動画とスライド資料のみ希望」チェックを入れてください。

受付：15:55〜16:00
解説：16:00-17:30


※本講座では、
当日参加できなかった方向けに、
事前収録した動画を限定公開後、１週間視聴いただけます。
また、
当日参加できた方も、ぜひ復習にご利用いただけます。
また、
収録動画とスライド資料のみご希望の方も、お申し込みいただけます。
その場合、申し込み時アンケートで「収録動画とスライド資料のみ希望」チェックを入れてください。

・ 統計的因果推論の基礎を学びたい方
・ 因果関係と相関関係について学びたい方
・ バックドア基準、バックドアパスなどの基礎を学びたいエンジニア、マネージャ職の方

オンライン

当日アクセスいただくZoom URLや、当日の資料配布は、
以下slack参加者のみ、限定チャンネルにてご案内致します。

〇扱う内容

第1部 因果推論
- 因果推論が必要となる事例
- 疑似相関
- 因果効果
- 介入
- 調整化公式
- 構造方程式モデルとグラフ表現
- バックドア基準


※詳細は一部変更となる可能性があります。

・Slackアカウント
・Chromeブラウザ

阪大大学院数学専攻卒。大阪府出身。
C、C++、Java、Perl、PHP、Ruby、Python、R、bash を操る公共系インフラエンジニア、フロントエンジニアを経て、医療系クラウドサービスを展開。医療系システムコンサルタント等を経てAIベンチャーにてデータサイエンティスト。大手から中小まで数多くのシステム開発プロジェクトで開発統括、プロマネを経験。
基盤設計、統計学、機械学習、深層学習、組織論、リーダーシップ論、心理学、事業戦略論等をテーマに、社内外で講師の経験多数。

kaeken こと 嘉永島健司

開発マネージャー
兼フルスタックWebエンジニア
(バックエンド、フロントエンド、クラウド、データサイエンス)

Python, JavaScript, GCP/AWS, etcを使った
Webアプリケーション開発のバックエンド・
フロントエンド・クラウド構築業務に従事し、
データサイエンティストとしても、
データ分析や機械学習モデル構築案件を担当。

また、長年フリーランスエンジニアとして、
国内各地・海外でノマドワークをしながら、
フルリモートワーカーとして各種プロジェクトに参画。

現在は、
データサイエンススタートアップ企業に参画し、
開発マネージャーとして、
・シミュレーション最適化Webシステム構築プロジェクト
・気象データ解析プロジェクト
・GPSデータ解析プロジェクト
・POSデータ解析プロジェクト
・動画／画像／音声データ解析プロジェクト
など、
さまざまなデータサイエンスプロジェクトに従事。

E資格 2022#1 合格

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