Второй выпуск: "Causality, или что делать, если нельзя провести А/Б тест"

Что такое causality? Что делать, если невозможно провести А/Б тест? Или если А/Б тест был проведен не идеально? При каких обстоятельствах можно и нужно прибегать к методам из эконометрики? Об этом Александр Бородин беседует с бизнес-аналитиком Натальей Тогановой. Этот подкаст мы - компания GlowByte - делаем совместно с NoMLCommunity https://t.me/noml_community Присоединяйтесь к нам! Анонс выпуска и представление гостя 0:56 - зачем при анализе данных используются причинно-следственные связи и почему нельзя обойтись А/Б-экспериментами. Бонус - интересный пример из практики от Google 08:30 - что нового привнесли эконометристы в машинное обучение. Что такое каузальность? 10:35 - как работают причинно-следственные связи на практике? Топ-3 подхода в каузальности. 19:02 - каковы области применения методов эконометрики? Насколько им можно доверять? 22:35 - подведем итоги выпуска. Как скоро специалистов по дата-анализу смогут полностью заменить машины? В выпуске упоминается книга Pearl J. & Mackenzie D. (2018) The Book of Why: The New Science of Cause and Effect. Редактор —  Мария Андрюкова; Также над подкастом работали: Наталья Тоганова, Ирина Мефедова. Подкаст записан в студии “Норм”. _____________ Это подкаст компании GlowByte  — https://glowbyteconsulting.com/ и NoML Community  — https://t.me/noml_community Мы на linkedin — https://www.linkedin.com/company/glowbyte-consulting/