خرید و دانلود نسخه کامل کتاب Causal Inference in Python (5th Early Release))

توضیحات فارسی

کتاب استنتاج علّی در پایتون (چاپ پنجم – نسخه زودهنگام) نوشته ماتیوس فاکوره، منبعی ارزشمند برای پژوهشگران، دانشجویان و متخصصانی است که می‌خواهند مفاهیم استنتاج علّی را با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون بیاموزند. استنتاج علّی یکی از مباحث کلیدی در آمار و علم داده است که به ما کمک می‌کند نه تنها همبستگی میان متغیرها را شناسایی کنیم، بلکه روابط علّی واقعی را نیز تشخیص دهیم. این کتاب با زبانی ساده و روان به توضیح مبانی نظری استنتاج علّی می‌پردازد و سپس با بهره‌گیری از کتابخانه‌های کاربردی پایتون مانند DoWhy و EconML روش‌های عملی را آموزش می‌دهد. در فصل‌های مختلف، موضوعاتی مانند مدل‌های گرافیکی، آزمون‌های علّی، طراحی آزمایش‌ها، و کاربرد استنتاج علّی در حوزه‌های اقتصاد، علوم اجتماعی و یادگیری ماشین مورد بررسی قرار می‌گیرند. ترکیب مثال‌های واقعی و تمرین‌های کدنویسی باعث می‌شود خواننده بتواند به صورت عملی مفاهیم را در پروژه‌های تحقیقاتی یا کسب‌وکار خود به کار گیرد. این کتاب برای افرادی که به دنبال درک عمیق‌تر از روابط پیچیده داده‌ها هستند، یک منبع آموزشی کاربردی و روزآمد محسوب می‌شود.

English Description

Causal Inference in Python (5th Early Release) by Matheus Facure is a practical and insightful resource for students, researchers, and professionals interested in mastering causal inference using Python. Causal inference goes beyond correlation, enabling analysts to uncover true cause-and-effect relationships between variables—a fundamental skill in modern data science. The book introduces the core principles of causal reasoning in a clear and accessible manner, then demonstrates their application through Python libraries such as DoWhy and EconML. Readers are guided through essential topics including graphical models, causal testing, experimental design, and the application of causal inference techniques in fields like economics, social sciences, and machine learning. With hands-on coding examples and practical case studies, the book bridges theory and implementation, helping readers apply causal inference to real-world problems. This blend of conceptual clarity and programming practice makes it an indispensable guide for anyone aiming to strengthen their analytical skills and derive more reliable insights from data.