홈

이 글은 NC233 블로그에 올라온 글 ‘Causal Inference cheat sheet for data scientists’ 의 번역 버전입니다. 이해 부족과 번역의 미숙함에 의한 문제는 오롯이 저의 부족함 때문입니다. 딱딱한 번역이 되지 않기 위해 약간 표현을 바꾼 번역도 있으니 필요시 원문과 비교하며 보는 것도 좋겠습니다. 규모에 상관없이 인과성을 고찰하는 것이 데이터 사이언스 팀의 핵심 비즈니스 가치다. 퀵 분석(quick analytics를 빠른 분석이라고 하는 것보다 어감을 강조하기 위해 퀵 분석으로 번역 - 역자주)(다른 말로, 기술 통계)은 훌륭한 데이터 분석가가 프로덕트 팀과 협업시 빠른...

이 글은 넷플릭스 기술 블로그에 올라온 Subir Parulekar, Gopal Krishnan의 글 ‘Engineering to Improve Marketing Effectiveness’ 의 번역 버전입니다. Part1, 2, 3 저자의 허락하에 번역하였으며, 이해 부족과 번역의 미숙함에 의한 문제는 오롯이 저의 부족함 때문입니다. 딱딱한 번역이 되지 않기 위해 약간 표현을 바꾼 번역도 있으니 필요시 원문과 비교하며 보는 것도 좋겠습니다. 저는 넷플릭스와 어느 이해관계도 없고 단지 제가 관심 갖던 내용이어서 번역하겠다고 부탁드렸습니다. 번역을 허락해주었을 뿐만 아니라 초안을 보내주면 한...

이 글은 넷플릭스 기술 블로그에 올라온 Subir Parulekar, Gopal Krishnan의 글 ‘Engineering to Improve Marketing Effectiveness’ 의 번역 버전입니다. Part1, 2, 3 저자의 허락하에 번역하였으며, 이해 부족과 번역의 미숙함에 의한 문제는 오롯이 저의 부족함 때문입니다. 딱딱한 번역이 되지 않기 위해 약간 표현을 바꾼 번역도 있으니 필요시 원문과 비교하며 보는 것도 좋겠습니다. 저는 넷플릭스와 어느 이해관계도 없고 단지 제가 관심 갖던 내용이어서 번역하겠다고 부탁드렸습니다. 번역을 허락해주었을 뿐만 아니라 초안을 보내주면...

유데미의 Causal Data Science with Directed Acyclic Graphs 강의를 듣고 정리한 내용입니다. 개인적으로 DAG에 기반한 인과추론을 배우고 싶었는데 첫걸음을 떼기에 굉장히 적합한 강의였다고 생각합니다. 강의 전부를 들으려면 확률계산에 대한 이해가 약간 필요해서 아쉽지만, 배경지식이 있다면 한 번 들어보시는 걸 추천합니다. 몇몇 강의는 강의를 찍고 슬라이드에 오타 있는 걸 발견하고 수정했는지 강의와 슬라이드에 차이가 있어서 ppt슬라이드를 비교하면서 들어야 합니다. 전반적으로 DAG(Directed Acyclic Graphs, 대충 방향성 있는 그래프 모형인데 돌고도는 관계는 ...

이 글은 넷플릭스 기술 블로그에 올라온 Subir Parulekar, Gopal Krishnan의 글 ‘Engineering to Improve Marketing Effectiveness’ 의 번역 버전입니다. Part1, 2, 3 저자의 허락하에 번역하였으며, 이해 부족과 번역의 미숙함에 의한 문제는 오롯이 저의 부족함 때문입니다. 딱딱한 번역이 되지 않기 위해 약간 표현을 바꾼 번역도 있으니 필요시 원문과 비교하며 보는 것도 좋겠습니다. 저는 넷플릭스와 어느 이해관계도 없고 단지 제가 관심 갖던 내용이어서 번역하겠다고 부탁드렸습니다. 번역을 허락해주었을 뿐만 아니라 초안을 보내주면...