دانلود کتاب Causal Inference for Data Science

معرفی کتاب Causal Inference for Data Science

کتاب Causal Inference for Data Science نوشتهٔ Aleix Ruiz de Villa که در ژانویه ۲۰۲۵ توسط انتشارات معتبر Manning Publications منتشر شده، یکی از جامع‌ترین و به‌روزترین منابع برای درک عمیق علّیت در دنیای علم داده است. در دنیایی که داده‌ها به‌سرعت در حال انباشته شدن‌اند، دانستن این‌که «چه چیزی باعث چه چیزی می‌شود» دیگر یک مزیت رقابتی محسوب نمی‌شود؛ بلکه یک ضرورت حیاتی برای تصمیم‌گیری‌های درست در کسب‌وکار، سیاست‌گذاری و پژوهش‌های علمی است. این کتاب ۳۹۲ صفحه‌ای با زبانی ساده ولی دقیق، مفاهیم پیچیدهٔ علّیت را از پایه تا پیشرفته آموزش می‌دهد و خواننده را قدم‌به‌قدم با ابزارها و الگوریتم‌های نوین آشنا می‌کند.

مهم‌ترین ویژگی این اثر، تلفیق بی‌نظیر تئوری و عمل است؛ به‌گونه‌ای که پس از مطالعهٔ هر فصل، می‌توانید کدها را در محیط Python یا R اجرا کرده و نتایج را روی داده‌های واقعی بسنجید. اگر شما یک داده‌پژوه، تحلیل‌گر کسب‌وکار، پژوهشگر علوم اجتماعی یا حتی مدیر ارشد محصول هستید که می‌خواهد بداند «چرا» کاربران از محصول شما استفاده می‌کنند یا «چرا» یک کمپین بازاریابی موفق بوده، این کتاب نقشهٔ راه شما خواهد بود.

درباره کتاب Causal Inference for Data Science

در طول دههٔ گذشته، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی تمرکز اصلی خود را بر پیش‌بینی قرار داده‌اند؛ اما پیش‌بینی بدون درک علّیت، فقط یک عدد است. کتاب حاضر نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از همان ابزارهای آشنای یادگیری ماشین برای پاسخ به پرسش‌های علّتی استفاده کرد. نویسنده با بهره‌گیری از تجربهٔ چندین ساله در مشاورهٔ کسب‌وکارهای بزرگ اروپا و آمریکای شمالی، مفاهیم کلیدی مانند گراف‌های جهت‌دار (DAG)، Randomized Controlled Trials، Instrumental Variables، Difference-in-Differences و Regression Discontinuity را با مثال‌های ملموس و داستان‌وار توضیح می‌دهد.

ساختار کلی کتاب به‌گونه‌ای طراحی شده که حتی خوانندگانی که آشنایی اندکی با آمار دارند، می‌توانند مسیر یادگیری را طی کنند. هر فصل با یک مطالعهٔ موردی واقعی آغاز می‌شود؛ از جمله:

• چگونه یک فروشگاه زنجیره‌ای با استفاده از علّیت، فروش خود را ۱۷٪ افزایش داد.
• تحلیل اثر یک کمپین تبلیغاتی بر افزایش نرخ کلیک بدون انجام A/B Testing.
• بررسی این‌که آیا افزایش حقوق، رضایت شغلی کارکنان را بالا می‌برد یا خیر.

در ادامهٔ هر فصل، کدهای Python با کتابخانه‌هایی مانند DoWhy، EconML و CausalML ارائه شده تا بلافاصله بتوانید مفاهیم را روی داده‌های خود پیاده‌سازی کنید. همچنین تمرین‌های پایان فصل به‌همراه پاسخ‌نامهٔ کامل، یادگیری عمیق‌تری را تضمین می‌کند.

خلاصه کتاب Causal Inference for Data Science

کتاب در هفت بخش اصلی سازمان‌یافته است که هر بخش روی یک خانواده از روش‌های علّیت تمرکز دارد. در ادامه خلاصه‌ای از سرفصل‌ها ارائه می‌شود:

در پایان کتاب نیز یک راهنمای عملی چهار مرحله‌ای ارائه شده که به‌صورت خلاصه نشان می‌دهد چگونه هر پروژهٔ علّیت را از صفر تا صد پیش ببرید:

1. طرح پرسشٔ علّتی و ترسیم DAG اولیه
2. شناسایی منبع داده و ارزیابی امکان آزمایش تصادفی
3. انتخاب روش آماری مناسب و پیاده‌سازی کد
4. اعتبارسنجی نتایج و گزارش‌دهی به ذی‌نفعان

چرا باید کتاب Causal Inference for Data Science را بخوانیم

۱. تنها منبع جامع به زبان ساده: بسیاری از کتب علّیت یا بسیار ریاضیاتی‌اند یا بسیار سطحی. این کتاب تعادل طلایی بین عمق و سادگی را حفظ کرده است.

۲. کدها و داده‌های واقعی: تمام داده‌ها از دامنه‌هایی مانند بازاریابی، سلامت، و فین‌تک گرفته شده و کدها به‌صورت کاملاً اجرایی در اختیار شما قرار می‌گیرد.

۳. آماده برای بازار کار: بر اساس آخرین نظرسنجی سایت Glassdoor، مهارت «Causal Inference» در فهرست ۱۰ مهارت پردرآمد داده‌محور قرار گرفته است. یعنی پس از مطالعهٔ این کتاب، رزومهٔ شما از رقبا متمایز می‌شود.

۴. پشتیبانی مادام‌العمر: ناشر Manning امکان دسترسی رایگان به به‌روزرسانی‌های کتاب و انجمن پرسش‌وپاسخ را فراهم کرده است.

۵. یادگیری چندجانبه: در هر فصل، ابتدا یک ویدیوی ۳ دقیقه‌ای خلاصه، سپس متن کتاب و در نهایت تمرین‌های تعاملی قرار دارد که سبب یادگیری عمیق‌تر می‌شود.

درباره نویسنده کتاب Aleix Ruiz de Villa

آلکس روئیز ده ویلا دارای دکترای آمار از دانشگاه Barcelona GSE و پژوهشگر پسادکتری در دانشگاه Harvard است. او بیش از ۱۲ سال در حوزهٔ علّیت و یادگیری ماشین فعالیت کرده و مقالاتش در کنفرانس‌هایی مانند NeurIPS، ICML و AISTATS منتشر شده است. آلکس در سال‌های اخیر به‌عنوان مشاور ارشد علم داده در شرکت‌هایی مانند Spotify، Delivery Hero و چند استارتاپ فین‌تک فعالیت داشته و تجربهٔ عملی او باعث شده کتابش صرفاً یک متن دانشگاهی نباشد، بلکه منعکس‌کنندهٔ مشکلات واقعی کسب‌وکار باشد.

او در مصاحبه‌ای گفته است: «هدف من این است که هر فردی با دانش پایهٔ برنامه‌نویسی بتواند ظرف ۳ ماه به‌سطحی برسد که در تیم‌های تصمیم‌گیری شرکت‌های بزرگ نقش مستقیم ایفا کند.»

نگاه کلی به کتاب

اگر بخواهیم یک جمله بگوییم: این کتاب پلی است میان دانشگاه و صنعت، میان تئوری و عمل و میان داده‌پژوه امروز و تصمیم‌گیرندهٔ فردا. خواندن آن را به هر کسی که می‌خواهد از داده‌ها «فهم» بسازد، نه فقط «پیش‌بینی»، توصیه می‌کنیم.

نتیجه‌گیری

در فضای رقابتی امروز، دانستن این‌که «چه چیزی باعث افزایش فروش شد» یا «کدام ویژگی واقعاً مشتری را نگه می‌دارد» ارزشی فراتر از داشتن مدل‌های پُرزرق‌وبرق پیش‌بینی دارد. کتاب Causal Inference for Data Science دقیقاً همان چیزی است که برای حرکت از مرحلهٔ «دیدن» داده به مرحلهٔ «درک» و سپس «تصمیم‌گیری» به آن نیاز دارید. با ۳۹۲ صفحه مطلب متمرکز، تمرین‌های عملی و کدهای قابل اجرا، این اثر می‌تواند در کمترین زمان ممکن شما را به یک متخصص علّیت تبدیل کند که هم بازار کار به‌دنبالش است و هم توانایی حل مسائل واقعی را دارد. همین حالا مطالعهٔ آن را آغاز کنید و تفاوت «دانستن» و «دانستن علت» را به‌چشم ببینید.

دانلود کتاب Causal Inference for Data Science را از طریق سایت سایبر یونی تجربه کنید.