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Il libro, Economics for Data Scientists: Theory, Tools, and Applications, rappresenta un ponte completo tra il rigore della teoria economica e la potenza degli strumenti della scienza dei dati. È strutturato in modo da aiutare i professionisti ad andare oltre la semplice previsione dei dati (un punto di forza del machine learning) per arrivare a una vera e propria inferenza causale, comprendendo il "perché" dei fenomeni economici. Il contenuto stabilisce i concetti economici fondamentali, come la domanda e l'offerta e la teoria dell'utilità, per poi passare alle tecniche applicate, che vanno dall'analisi di regressione fondamentale (OLS) alla gestione di complesse serie temporali, fino ai metodi econometrici avanzati per stabilire la causalità e affrontare l'endogeneità. In definitiva, il libro fornisce al lettore un kit di strumenti versatili per applicare questi concetti misti in ambiti reali, tra cui la previsione della domanda dei consumatori, l'ottimizzazione del comportamento delle aziende attraverso l'analisi della catena di approvvigionamento e la previsione dei principali indicatori macroeconomici, il tutto mantenendo l'attenzione sulle pratiche etiche dei dati e sul contesto interpretativo del processo decisionale economico.