Name: A Teia da Causalidade: Descobrindo o que realmente move o mundo: Princípios e Aplicações: como entender, medir e agir sobre relações de causa e efeito (en Portugués)
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Availability: InStock
Author: Brigido, Williamson Johnny Hatzinakis
ISBN: 9786501845678

portada A Teia da Causalidade: Descobrindo o que realmente move o mundo: Princípios e Aplicações: como entender, medir e agir sobre relações de causa e efeito (en Portugués)

A Teia da Causalidade: Descobrindo o que realmente move o mundo: Princípios e Aplicações: como entender, medir e agir sobre relações de causa e efeito (en Portugués)

Formato

Libro Físico

Editorial

Kindle Direct Publishing

Autor

Brigido, Williamson Johnny Hatzinakis

Idioma

Portugués

N° páginas

282

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22.9x15.2x1.5 cm

ISBN13

9786501845678

Editado en

Brasil

A Teia da Causalidade: Descobrindo o que realmente move o mundo: Princípios e Aplicações: como entender, medir e agir sobre relações de causa e efeito (en Portugués)

Brigido, Williamson Johnny Hatzinakis (Autor) · Kindle Direct Publishing · Tapa Blanda

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Reseña del libro "A Teia da Causalidade: Descobrindo o que realmente move o mundo: Princípios e Aplicações: como entender, medir e agir sobre relações de causa e efeito (en Portugués)"

"A Teia da Causalidade" conduz o leitor a uma jornada acessível e poderosa pelo universo da inferência causal moderna. Combinando filosofia, história, ciência de dados e aplicações práticas, Williamson J. H. Brigido revela como compreender causas - e não apenas correlações - transforma a forma como tomamos decisões, fazemos ciência, interpretamos o mundo e projetamos políticas públicas ou estratégias empresariais.Da sabedoria ancestral de Aristóteles, das Moiras e de Sidarta Gautama, passando por Hume, Mill, Fisher, Neyman, Rubin e chegando à revolução de Judea Pearl, o livro apresenta os fundamentos que moldaram a causalidade contemporânea. A obra introduz de forma clara os conceitos de DAGs, contrafactuais, intervenções, confundimento, mediação, variáveis instrumentais, descoberta causal e análise de sensibilidade.Com uma abordagem prática e didática, o autor oferece exemplos reais, exercícios guiados e códigos completos em Python utilizando o framework DoWhy/PyWhy, permitindo que o leitor aprenda fazendo - desde o básico até aplicações avançadas em machine learning causal, séries temporais, efeitos diretos/indiretos e contrafactuais.Resultado de anos de pesquisa aplicada, o livro se torna uma referência para cientistas de dados, economistas, estatísticos, profissionais de políticas públicas, analistas de negócios e todos que desejam ir além de previsões: compreender verdadeiros mecanismos causais.