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Progetterò e analizzerò test AB e studi di inferenza causale
Data Scientist Capo
Sono un Lead Data Scientist con oltre 8 anni di esperienza nella progettazione di sistemi di machine learning di livello produzione e modelli avanzati di inferenza causale. Sono esperto nel definire p...
Informazioni su questo servizio
Il pacchetto Premium copre una domanda causale chiaramente definita e un estimand principale utilizzando un dataset pronto per l'analisi. Il trattamento può essere binario, multilevel o continuo. Il pacchetto include selezione del metodo, diagnosi, un'analisi di sensibilità, risultati documentati, una presentazione esecutiva, una revisione e fino a 20 ore di lavoro. Domande causali non correlate, dataset diversi, risultati principali o strategie analitiche sostanzialmente differenti richiedono un'offerta personalizzata.
Linguaggio di programmazione:
Python
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R
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SQL
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MLflow
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Amazon SageMaker
Tecnologia:
Python
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R
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tensorflow
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scikit-learn
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Quaderno jupyter
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SPSS
FAQ
Traduzione automatica.
In quali tipi di progetti puoi aiutare?
Progetto e valuto test A/B, esperimenti, studi causali osservazionali e valutazioni di impatto. Posso aiutarti a definire la domanda causale, scegliere il metodo più adatto, condurre l'analisi, valutare le assunzioni e tradurre i risultati in raccomandazioni pratiche.
Quale pacchetto devo selezionare?
Scegli Basic per una revisione esperta di un piano di esperimento o analisi causale, Standard per progettare o analizzare un test A/B, e Premium per un'analisi di inferenza causale end-to-end. Contattami prima di ordinare se il tuo progetto coinvolge più dataset, risultati o domande di ricerca.
Devo contattarti prima di effettuare un ordine?
Sì, ti prego di contattarmi prima di ordinare Standard o Premium. Esaminerò il tuo obiettivo, dataset, risultati attesi e tempistiche per confermare che il pacchetto scelto sia adatto al tuo progetto.
Cosa significa dati pronti per l'analisi?
I dati pronti per l'analisi sono strutturati, documentati e contengono le variabili di trattamento, risultato, confondente, tempo e identificatore necessarie per l'analisi. Il dataset non dovrebbe presentare problemi di qualità, formattazione o dati mancanti irrisolti.
La pulizia dei dati è inclusa?
Include validazione dei dati di base e preparazione limitata. Pulizia approfondita, integrazione di database, collegamento di record, engineering delle caratteristiche o combinazione di più fonti di dati richiedono un'offerta personalizzata.
Il trattamento può avere più gruppi o essere continuo?
Sì. Il trattamento può essere binario, multilevel o continuo, includendo esperimenti A/B/n, livelli di dosaggio, intensità di esposizione o durata. La portata standard copre una domanda causale principale e un risultato principale.
Quali metodi di inferenza causale usi?
A seconda del disegno dello studio e delle assunzioni, posso usare metodi di propensity-score, ponderazione inverse di probabilità, propensity scores generalizzati, stime doppie robuste, differenze-in-differenze, variabili strumentali, aggiustamento di regressione o stime causali assistite da machine-learning.
Garantisce un risultato statisticamente significativo?
Nessun analista etico può garantire significatività statistica o una conclusione preferita. Garantisco un'analisi rigorosa, trasparente, con diagnosi appropriate, assunzioni e limiti chiaramente dichiarati e un'interpretazione obiettiva delle evidenze.
Cosa include una revisione?
Una revisione copre correzioni o chiarimenti ragionevoli basati sulla domanda, dataset e metodologia approvati inizialmente. Nuovi dati, risultati, specifiche o domande di ricerca costituiscono lavoro aggiuntivo.
Come vengono gestiti progetti più grandi o complessi?
Progetti con più domande causali, dataset, risultati principali, preprocessing esteso, strategie analitiche alternative o più di 20 ore di lavoro riceveranno un'offerta personalizzata con deliverables, prezzi e tappe chiaramente definiti.
