617: Causal Modeling and Sequence Data

1:10:33
 
Chia sẻ
 

Manage episode 343667452 series 1278026
Thông tin tác giả Super Data Science, Jon Krohn, Guests on Machine Learning, A.I., and Data-Career Success được phát hiện bởi Player FM và cộng đồng của chúng tôi - bản quyền thuộc sở hữu của nhà sản xuất (publisher), không thuộc về Player FM, và audio được phát trực tiếp từ máy chủ của họ. Bạn chỉ cần nhấn nút Theo dõi (Subscribe) để nhận thông tin cập nhật từ Player FM, hoặc dán URL feed vào các ứng dụng podcast khác.
Dr. Sean Taylor, Co-Founder and Chief Scientist of Motif Analytics, joins Jon Krohn this week for yet another perspective on causal modeling. Tune in for a great conversation that covers large-scale causal experimentation, Information Systems, Bayesian parameter searches, and more. This episode is brought to you by Datalore (https://datalore.online/SDS), the collaborative data science platform, and by Zencastr (zen.ai/sds), the easiest way to make high-quality podcasts. Interested in sponsoring a SuperDataScience Podcast episode? Visit JonKrohn.com/podcast for sponsorship information. In this episode you will learn: • Sean on his new venture, Motif Analytics [4:23] • The relationship between causality and sequence analytics [15:26] • Sean's data science work at Lyft [22:21] • The key investments for large-scale causal experimentation [27:25] • Why and when is causal modeling helpful [32:34] • Causal modeling tools and recommendations [36:52] • Facebook's Prophet automation tool for forecasting [40:02] • What Sean looks for in data science hires [50:57] • Sean on his PhD in Information Systems [53:34] Additional materials: www.superdatascience.com/617

654 tập