CausalInferenceLab/Causal-Inference-with-Python

解决的问题

本项目使韩语使用者能够接触到一本备受推崇的英文因果推断教科书。它通过提供Matheus Facure开源书籍的完整、精心翻译版本，消除了语言障碍，使韩语数据从业者无需阅读英文原文即可学习随机实验、双重差分和元学习器等概念。

工作原理

该项目是一个使用Quarto从Jupyter笔记本构建的网络书籍。每章都是一个笔记本，包含解释性文本（翻译成韩语）和可运行的Python代码，让读者能够跟随并自行运行示例。翻译由数据分析师和科学家社区完成，术语与已出版的韩语书籍保持一致，关键术语在首次出现时附有英文原文。仓库包含翻译指南、术语表以及自动化GitHub Actions，在合并更改时自动重建网络书籍。它还每月检查原书以检测更新，并为维护者生成问题。

适用对象

适用于韩语数据分析师、数据科学家、研究人员和学生，他们希望从零开始学习因果推断或深化实践技能。内容从基本概念（潜在结果、随机实验）开始，逐步推进到合成对照、正交机器学习和异质性处理效应等高级方法。由于每章都有可执行的Python代码，也适合偏好动手学习的人。

亮点

• 完整翻译了原开源书籍的全部25章和5个附录。
• 每章都包含可直接运行的Python代码，使内容实用。
• 术语与流行的韩语出版书籍一致，关键术语附有英文原文。
• 社区驱动：任何人都可以报告问题、提出改进建议或通过拉取请求贡献。
• 自动化构建和部署到免费网络书籍，每月跟踪上游更改。