Le livre, Economics for Data Scientists : Theory, Tools, and Applications, constitue un pont complet entre la rigueur de la théorie économique et la puissance des outils de la science des données. Il est structuré de manière à aider les praticiens à aller au-delà de la simple prédiction de données (un point fort de l'apprentissage automatique) pour parvenir à une véritable inférence causale, c'est-à-dire à comprendre le "pourquoi" des phénomènes économiques. Le contenu établit les concepts économiques fondamentaux, tels que l'offre et la demande et la théorie de l'utilité, puis passe aux techniques appliquées, couvrant tout depuis l'analyse de régression fondamentale (MCO) et le traitement de données de séries temporelles complexes jusqu'aux méthodes économétriques avancées pour établir la causalité et traiter l'endogénéité. En fin de compte, le livre dote le lecteur d'une boîte à outils polyvalente pour appliquer ces concepts mixtes dans des domaines réels, y compris la prévision de la demande des consommateurs, l'optimisation du comportement des entreprises via l'analyse de la chaîne d'approvisionnement, et la prévision des principaux indicateurs macroéconomiques, tout en maintenant l'accent sur les pratiques éthiques en matière de données et le contexte d'interprétation de la prise de décision économique.
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