因果推論春期講習
スケジュール
2/17 19:00-20:30 「基礎確率と回帰分析」堀井 俊佑先生
2/24 19:00-20:30 「潜在反応モデル」堀井 俊佑先生
2/27 19:00-20:30 「構造的因果モデル」堀井 俊佑先生
3/6 19:00-20:30 「ランダム化比較試験」宋 財泫先生
3/13 19:00-20:30 「回帰不連続デザイン」澤田 真行先生
3/23 19:00-20:30 「操作変数法」奥井 亮先生
3/26 19:00-20:30 「差の差分析」奥井 亮先生
3/30 19:00-20:30 「合成コントロール」奥井 亮先生
なぜ因果推論を学ぶか
医学的発見からビジネス戦略に至るまで、あらゆるものがデータドリブンになりつつある今日、単なる相関関係の把握を超え、実際に何が結果をもたらすのかを理解するにはどうすればよいのでしょうか。ここで不可欠となるのが「因果推論（Causal Inference）」です。
パターンの学習にとどまる従来の分析とは異なり、因果推論は「なぜその事象が起きたのか」を特定し、「我々のアクションが真にどれほどの影響を与えたのか」を定量化するための厳密なフレームワークを提供します。
その重要性はかつてないほど高まっています。因果推論を習得したアナリストや組織は、決定的な優位性を手にすることになります。単に「何が起こるか」だけでなく、「介入を行えば何が起こるか」までも予測できるからです。この違いこそが、根拠ある意思決定と、代償の大きい推測とを分ける境界線となります。
どのようなキャリアステージにあるデータサイエンティストにとっても、因果推論は単なる一つの分析手法ではありません。それはデータと、確実な根拠を持つアクションとを繋ぐ架け橋です。データが氾濫し、質の高い洞察が枯渇している現代において、因果関係を特定する能力はまさに「必要不可欠」なものと言えるでしょう。
このコース
本コースは、日々の分析、研究、業務において統計学や機械学習を活用されている学生、研究者、そして実務家の皆様を対象に設計されています。
まずは確率論や現代統計学の基礎からスタートし、それらの概念を因果関係の特定や定量化に正しく応用するための「体系的なアプローチ」へとステップアップしていきます。コースの後半では、現実世界の複雑な課題に対処するための武器となる、より高度なトピックも扱います。
全体を通じて、数理的な厳密さと概念的な分かりやすさのバランスを重視しています。難解な数式の海に溺れることなく、手法の本質を確実に理解していただけるよう構成しました。さらに、すべての講義にはハンズオン形式のコーディングチュートリアルが用意されており、学んだ理論を即座に実践へと移すことが可能です。
マテリアルとサポート
・LIVE講義 + 3ヶ月の見逃し配信
各トピックの要点を凝縮した90分講義が8回分。独学では時間がかかる概念を、超一流講師が解き明かします。講義後3ヶ月間は、全てのアーカイブを何度でも視聴可能。忙しい時期でも自分のペースで、納得がいくまで繰り返し学習できます。
・コード付き演習 + 解説動画
全講義にPython/Rのコード付き演習資料を完備。講義直後に手を動かすことで、学習定着率を最大化します。提供するコードは、そのままご自身の研究やビジネスの実データに応用可能。理論と実装の距離をゼロにします。
・専用 Discord コミュニティー
講師や受講生が集うDiscordへ招待。
疑問点はその場で解消し、他者とのディスカッションを通じて、自分一人では到達できなかった深い洞察を得られます。今後も一緒に学習を続ける仲間も見つかるかもしれません。
受講することによって得られること
確立された因果推論手法における重要な仮定と動作原理に対する理解
統計的因果推論の手法を実際の分析に適用し、日々の実務プロセスに因果推論のワークフローを組み込む能力
さらに高度で最先端のトピックへと進むためのしっかりとした基礎力
講師紹介
堀井 俊佑（Hori Shunsuke）
早稲田大学 データ科学センター 准教授
早稲田大学にて博士号（数理科学）取得後、同大学の基幹理工学部やグローバルエデュケーションセンターなどで助手、助教、准教授を歴任し、2022 年よりデータ科学センター准教授を務める。専門は統計的因果推論、ベイズ統計、情報理論、機械学習。符号理論や分散コンピューティング、スパースモデリングの研究に従事し、近年はベイズ決定理論に基づいた統計的因果推論のフレームワーク構築に関する研究を主導している。 AISTATS やAAAI などのトップカンファレンスで成果を発表。書籍『分析者のための因果推論入門』（ソシム）の執筆や『データ科学入門』シリーズ（サイエンス社）の分担執筆も手掛けている。
奥井 亮（Okui Ryo）
東京大学 経済学部 教授
京都大学経済学部を卒業後、ペンシルバニア大学にてPhDを取得。香港科技大学助理教授、京都大学経済研究所准教授、上海ニューヨーク大学准教授、ソウル大学経済学部副教授などを経て、2022年より東京大学大学院経済学研究科教授に就任。専門は計量経済学、実験経済学。特にパネルデータ分析を専門とし、経済主体間の異質性を分析するための統計手法の開発に取り組んでいる。その功績により、日本統計学会小川研究奨励賞や日本経済学会中原賞を受賞。書籍『計量経済学』（有斐閣）や、多数の論文を執筆している。
澤田 真行（Sawada Masayuki）
一橋大学 経済学研究所 准教授
上智大学経済学部を卒業後、東京大学大学院経済学研究科にて修士号を取得 。その後、イェール大学大学院へ進学し、経済学の博士号（Ph.D.）を取得 。2019年より一橋大学経済学研究所の准教授として、計量経済学の最先端理論および実証分析に関する教育・研究に従事している 。専門は計量経済学、産業組織論 。回帰不連続デザイン（RDD）における推論の頑健性向上や多変量への拡張、企業の市場支配力の測定、さらには民営化が生産性に与える影響の分析など、理論と実証の両面から多岐にわたる研究を展開している 。書籍『因果推論の計量経済学』（日本評論社）の著者。
宋 財泫（Song Jaehyun）
関西大学 総合情報学部 准教授
慶應義塾大学法学部を卒業後、神戸大学大学院にて博士号（政治学）を取得 。早稲田大学高等研究所助教、同志社大学文化情報学部助教を経て、2021年より関西大学総合情報学部准教授に就任 。専門は比較政治学、計量政治学、政治的方法論 。特に有権者の投票行動や選挙制度、政治心理に関する研究を主導しており、ベイズ統計学、因果推論、テキスト分析、機械学習といった高度な計量手法を社会科学へ応用する研究に取り組んでいる 。複数の科学研究費助成事業をリードするほか、『たのしいベイズモデリング』シリーズなどの分担執筆を通じて、データサイエンスと政治学の橋渡しを積極的に行っている 。
法人団体割引
法人団体様より3名以上お申込みいただける場合、こちらのフォームからお申込みいただければ
おひとり様当たり20％OFFさせていただきます。
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友達紹介
本講習に友人を招待いただくと、ご紹介者様・ご友人様双方に5,000円のキャッシュバックをさせていただきます。
ご紹介人数： 最大2名様まで
特典内容： 1名様のご紹介につき、それぞれに5,000円をキャッシュバック
対応時期： 運営にて3営業日以内に手続きをいたします。（※カード会社や銀行の処理状況により、反映までにお時間をいただく場合がございます）
イベント登録後、以下のようなメールアドレスが届きます。「イベントページ」ボタンよりイベントページにお進みください。
イベントへのご登録が正常に完了している場合、以下の画面が表示されます。もしこちらのページが表示されない場合は、登録時に使用したメールアドレスでLumaアカウントを作成（無料）、またはログインを行ってください。
「友達を招待」をクリックすると、専用のポップアップが表示されます。「リンクを共有」欄にあるURLを、招待したい方へお送りください。お相手がこのリンクから登録を行うことで、紹介特典の対象となります。必ずこちらのリンクをご使用いただくようお伝えください。
領収書発行
領収書を希望の方は、下記よりお問い合わせください。なお、学割利用の方への領収書発行はいたしかねますので、予めご了承ください。https://seminar.no-spare.com/receipt
受講証書
弊社の講座では、福利厚生の申請等にご利用いただける受講証明書の発行を承っております。柔軟なカスタマイズも可能ですので、ご希望の際はお気軽に申請フォームよりお問い合わせください。
受講証申請フォーム：https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSf8Em5USmdrCrqFyqx7fvc3I_X7Nbxqmtisb2PTaAdhIvIsQA/viewform?usp=publish-editor
注意事項
お申し込み後、弊社よりZoom参加用URLを開催当日までに送付いたします。開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
万が一、開催日になっても事前案内メール（Zoomの参加URLや講義資料など）が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
キャンセル・お問い合わせの際は、弊社コンタクトフォームよりお願い申し上げます。
禁止事項
録音や録画撮影などはご遠慮ください。
免責事項
本講習の内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本講演の一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
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上記が発生する場合は、当社から申込者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。