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Vou projetar e analisar testes A/B e estudos de inferência causal
Líder Data Scientist
Sou um Lead Data Scientist com mais de 8 anos de experiência na criação de sistemas de machine learning de produção e modelos avançados de inferência causal. Sou excelente em estruturar problemas comp...
Sobre este Serviço
O pacote Premium cobre uma questão causal claramente definida e um estimador principal usando um conjunto de dados pronto para análise. O tratamento pode ser binário, multinível ou contínuo. O pacote inclui seleção de método, diagnósticos, uma análise de sensibilidade, resultados documentados, uma apresentação executiva, uma revisão e até 20 horas de trabalho. Múltiplas questões causais não relacionadas, conjuntos de dados, desfechos principais ou estratégias analíticas substancialmente diferentes exigem uma oferta personalizada.
Linguagem de programação:
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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fluxo tensor
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scikit-learn
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caderno Jupyter
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SPSS
Perguntas frequentes
Tradução automática
Em que tipos de projetos você pode ajudar?
Eu projeto e avalio testes A/B, experimentos, estudos causais observacionais e avaliações de impacto. Posso ajudar a definir a questão causal, escolher o método adequado, conduzir a análise, avaliar as suposições e transformar as descobertas em recomendações práticas.
Qual pacote devo selecionar?
Escolha Basic para revisão especializada de um experimento ou plano de análise causal, Standard para projetar ou analisar um teste A/B, e Premium para uma análise de inferência causal de ponta a ponta. Entre em contato antes de fazer o pedido se seu projeto envolver múltiplos conjuntos de dados, desfechos ou questões de pesquisa.
Devo entrar em contato com você antes de fazer um pedido?
Sim, por favor, entre em contato antes de solicitar o pacote Standard ou Premium. Vou revisar seu objetivo, conjunto de dados, entregas esperadas e cronograma para confirmar se o pacote escolhido atende ao seu projeto.
O que significa dados prontos para análise?
Dados prontos para análise são estruturados, documentados e contêm as variáveis de tratamento, desfecho, confundidor, tempo e identificador necessárias para a análise. O conjunto de dados não deve apresentar problemas graves de qualidade, formatação ou dados ausentes não resolvidos.
A limpeza de dados está incluída?
Validação de dados padrão e preparação limitada estão incluídas. Limpeza extensa, integração de banco de dados, ligação de registros, engenharia de recursos ou combinação de múltiplas fontes de dados requerem uma oferta personalizada.
O tratamento pode ter múltiplos grupos ou ser contínuo?
Sim. O tratamento pode ser binário, multinível ou contínuo, incluindo experimentos A/B/n, níveis de dosagem, intensidade de exposição ou duração. O escopo padrão cobre uma questão causal principal e um desfecho principal.
Quais métodos de inferência causal você usa?
Dependendo do desenho do estudo e das suposições, posso usar métodos de escore de propensão, ponderação por probabilidade inversa, escores de propensão generalizados, estimação duplamente robusta, diferenças em diferenças, variáveis instrumentais, ajuste de regressão ou estimação causal assistida por IA.
Você garante um resultado estatisticamente significativo?
Nenhum analista ético pode garantir significância estatística ou uma conclusão preferida. Garanto uma análise rigorosa, transparente, com diagnósticos apropriados, suposições e limitações claramente declaradas e uma interpretação objetiva das evidências.
O que está incluído em uma revisão?
Uma revisão cobre correções ou esclarecimentos razoáveis baseados na questão, conjunto de dados e metodologia originalmente aprovados. Novos dados, desfechos, especificações ou questões de pesquisa constituem trabalho adicional.
Como projetos maiores ou mais complexos são tratados?
Projetos envolvendo múltiplas questões causais, conjuntos de dados, desfechos principais, pré-processamento extensivo, estratégias analíticas alternativas ou mais de 20 horas de trabalho receberão uma oferta personalizada com entregas, preços e marcos claramente definidos.
