簡潔で分かりやすい英文を書くためのコツを整理した - Unboundedly
職場で開催されていた「英語が母国語の人たちを対象とした英作文のコース」で学んだことを引き続きまとめます。 前回は英語論文を書く上で、どのような戦略で原稿を書き進めればよいかについて整理しました。 具体的には次の３ステップの順に執筆することで、効率のよいライティングが可能とのことでした。 論文全体の構造・ロジックの流れを決める パラグラフを書く センテンスレベルで文章を洗練させる ステップ１で決めた骨組みにしたがって、ステップ２ではパラグラフライティングのお作法にしたがってとにかく無心で手を動かして文章化していきます。 ここまででドラフト作成はほぼ完了です。 あとは英文を一つ一つ洗練させていくことで、より簡潔で分かりやすい文章を目指していきます。 今回はこの最後のステップ３を掘り下げていきます。 基本的にはコースで紹介されたこちらのテキストに書かれている内容です。 文章としては完結している
統計的因果推論のためのPythonライブラリDoWhyについて解説：なにができて、なにに注意すべきか - Unboundedly
機械学習など主に予測を目的とした統計手法に強いイメージのPythonでしたが、統計的因果推論を行うためのライブラリ、“DoWhy”がついにリリースされました。 DoWhy | Making causal inference easy — DoWhy | Making Causal Inference Easy documentation これまで因果推論があまり浸透してこなかった*1データサイエンス界に新しい風が吹くのではと期待が高まります。 一方でこのパッケージが何を可能にし、逆に何ができないのかを理解しなければ、雑なデータ分析が増えて逆に有害なのではと思い、今回ブログを書くことにしました。 先に言っておくと、私自身はPythonをメインに使っているわけではありません（使ったことはあるので一応コードを読んで何が起こっているかくらいはわかります）。したがって本記事の目的は、DoWhyライブ
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