Alon Nir - Sliding into Causal Inference, with Python!
Sliding into Causal Inference, with Python!
[EuroPython 2021 - Talk - 2021-07-30 - Parrot [Data Science]]
[Online]
By Alon Nir
What would the world look like if Russia won the cold war? If the Boston Tea Party never happened? And where would we be if Guido van Rossum had decided to go to music school? Unfortunately we don't have the technology to slide into parallel worlds and explore alternative histories. However it turns out we do have the tools to simulate parallel realities and give decent answers to intriguing 'what if' questions. This talk will provide a gentle introduction to these tools, professionally known as Causal Inference.
The talk is aimed at data practitioners, preferably with basic knowledge of Python and statistics. That said, the focus of the talk is to nurture an intuitive understanding of the subject first, and implementation second. By the end of the talk I hope audience members could identify causal inference problems, have an intuitive understanding of the different tools they can apply to these problems, and have the appetite to further their learning!
The talk will cover the problem of answering causal questions (The Fundamental Problem of Causal Inference) and the main tools to address it. The emphasis will be on intuitive understanding how the different tools work, rather than pesky underlying assumptions, complex notation or convoluted literature. Just enough theory and lines of code to get the message across.
Outline:
- Introduction to parallel universes and "what if?" questions?
- The golden standard for causal inference. We'll discuss randomised controlled experiments and also set the scene for cases these aren't possible. [6 mins]
Three key tools:
- Differences-in-Differences
- Propensity score methods
- Synthetic Controls (or: creating an alternate universe on your machine)
What's next:
A wrap up that includes:
- What we didn't cover (a few words about other techniques, DAGs, etc.)
- Quick overview of Python tools for causal inference
- Where do we go from here - resources, curriculums, readings and communities.
Slides and code: https://github.com/alonnir/EuroPython-2021-Talk
License: This video is licensed under the CC BY-NC-SA 4.0 license: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Please see our speaker release agreement for details: https://ep2021.europython.eu/events/speaker-release-agreement/
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Alon Nir - Sliding into Causal Inference, with Python!», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.
Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.
Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!
Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.