CausalInferenceLab/Causal-Inference-with-Python

解決する問題

このプロジェクトは、評価の高い英語の因果推論教科書を韓国語話者にアクセス可能にします。Matheus Facureのオープンブックの完全で丁寧に翻訳されたバージョンを提供することで言語の壁を取り除き、韓国語を話すデータ実務者が英語の原文を読むことなく、ランダム化実験、差分の差分、メタラーナーなどの概念を学べるようにします。

仕組み

このプロジェクトは、JupyterノートブックからQuartoで構築されたウェブブックです。各章は、説明テキスト（韓国語に翻訳）と動作するPythonコードを含むノートブックであり、読者は例を追って自分で実行できます。翻訳はデータアナリストと科学者のコミュニティによって行われ、用語は出版された韓国語の書籍に合わせられ、主要な用語は初出時に英語で示されます。リポジトリには翻訳ガイド、用語集、および変更がマージされるたびにウェブブックを再構築する自動化されたGitHub Actionsが含まれています。また、元の書籍を毎月チェックして更新を検出し、メンテナー向けの問題を生成します。

対象読者

韓国語を話すデータアナリスト、データサイエンティスト、研究者、学生で、因果推論をゼロから学びたい、または実践的なスキルを深めたい人向けです。コンテンツは基本概念（潜在結果、ランダム化実験）から始まり、合成コントロール、直交機械学習、異質な治療効果などの高度な方法に進みます。すべての章に実行可能なPythonコードがあるため、実践的な学習を好む人にも適しています。

ハイライト

• 元のオープンブックの全25章と5つの付録の完全な韓国語翻訳。
• 各章には直接実行できるPythonコードが含まれており、実用的です。
• 用語は人気のある韓国語の出版書籍と一致し、主要な用語には英語の原文が注記されています。
• コミュニティ駆動：誰でも問題を報告したり、改善を提案したり、プルリクエストで貢献できます。
• 無料のウェブブックへの自動ビルドとデプロイ、および上流の変更の毎月の追跡。