모두의연구소에서 만들면 다릅니다. AI학교 아이펠 DS과정 마침내 오픈!
어떤 모임인가요?
신상품 마케팅을 위해 쿠폰을 발송했는데, 그에 따른 결과를 정확하게 파악하고 싶으신가요?
A/B 테스트 자주 하기는 하는데, 제대로 하고 있는 것인지 불안하신가요?
상관관계에 기반한 기존의 데이터 분석론에 한계를 느끼고 계신가요?
노벨 경제학 수상자 Joshua Angrist의 "대체로 해롭지 않은 계량경제학" 책을 함께 공부하면서, 인과추론에 대해서 탄탄하게 공부해 봅시다!
모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
- 인과추론에 대한 기초적인 내용을 탄탄하게 다질 수 있습니다.
- 계량경제학을 이용해서 어떻게 데이터를 분석하는 지를 공부할 수 있습니다.
- Causal Learning에 기반이 되는 내용들을 정확학 학습할 수 있습니다.
무엇을 공부하나요?
  • 인과추론에 대한 이해
  • 계량경제학과 관련된 기초적인 방법론
  • Natural Experiment를 어떻게 활용할 수 있는 지에 대한 방버론
어떤 사전지식이 필요한가요?
  • 회귀분석을 어느 정도는 알고 계셔야 합니다. 그냥 선형 회귀 모델 이용해 봤다 수준을 넘어서, endogeneity와 같은 개념들을 알고 계셔야 합니다.
  • 회귀분석에 대한 지식 빼고는, 근성(?)만 갖고 있으시면 됩니다.
이런 분들이 들으면 좋아요!
- 마케팅 액션의 효과를 정량적으로 측정하는 데에 관심이 있는 분
- Causal Learning을 공부해야 하는데 어려움을 겪고 계신 분
- 계량경제학에 관심을 갖고 있는 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 인과추론과 관련된 기계학습의 내용은 다루지 않습니다.
- 앞서 언급했지만, 선형 회귀 분석 모델을 잘 알지 못하는 분은... 어려울 수 있습니다.
- 텍스트북이 한국어 버전도 있지만 때로는 원서를 보아야 할 수 있습니다. 영어로 된 텍스트를 읽기 어려우시다면 신청을 한번 더 고민해 주세요.
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
저희의 공부 모임의 일차적인 목적은 "대체로 해롭지 않은 계량경제학" 책을 완독하고 정확하게 이해하는 것입니다.
따라서 참석하시는 분들은 각 주차에 맞추어서 책을 반드시 미리 읽고 오셔야 합니다.
진행방식은 다음과 같습니다.
저희 모임 일자는 수요일입니다. 수요일 전 일요일 밤에 수요일에 발표하실 한분을 랜덤으로 결정할게요.
수요일 모임 당일에 발표자가 1시간 30분 정도 발표를 하고 남은 시간에는 전원이 함께 토론합니다.
커리큘럼
Topic 1: Regression Recap

Topic 2: Matching

Topic 3: 2SLS with Constant Effects; The Wald Estimator, Grouped Data

Topic 4: Two-sample Instrumental Variables and Related Estimators

Topic 5: Instrumental Variables Details

Topic 6: Instrumental Variables with Heterogeneous Potential Outcomes

Topic 7: Models with Variable and Continuous Treatment Intensity

Topic 8: External Validity, Testing Exclusion, and Peer Effects

Topic 9: Differences-in-differences

Topic 10: Regression-discontinuity Designs

Topic 11: Summary

교재 / 학습자료 / 준비물
Main Textbook : <대체로 해롭지 않은 계량경제학>, 저자:  Jorn-steffen Pischke, Joshua D. Angrist
첫 시간 전 준비사항
  • 텍스트북!!! 우리말로 번역한 버전도 괜찮고 원서도 괜찮습니다. 원서는 pdf 파일을 인터넷에서 찾으실 수 있습니다.
  • 교재의 1주차 분량을 반드시 읽고 와주세요.
퍼실이 소개
윤석채

윤석채

#원래는마케팅전공자 #그런데이거저거공부함 #이번에는진짜전공과목

자기 소개 및 개설 동기

계량경제학에서 시작해서 딥러닝까지 이거저거 공부합니다.
드디어! 원래 전공으로 돌아와서 함께 인과추론을 공부하고자 합니다.
계량경제학에 관심 있는 사람 위한 모임은 아닙니다. 사실 계량경제학은 정량적 인과추론 방법론 그 이상도 이하도 아니거든요. :)
인과추론에 관심 있는 모든 분들, 함께 공부합시다!

소속

3월까지는 소속이 없습니다. ^^;;;

풀잎스쿨 / LAB 참여 이력

LAB Tech & Social Justice LAB 참여

LAB Tech & Social Justice LAB season1 참여

LAB 딥랩논문반 (season01) 참여

풀잎40기 생성 AI 공부; 더 이상 미룰 수 없다 퍼실

풀잎39기 Understanding Gaussian Process 퍼실

풀잎36기 Markov Chain Monte Carlo 퍼실

풀잎32기 설명 가능한 인공지능, 조금 더 나아가기 퍼실

풀잎29기 설명 가능한 인공지능, 천천히 퍼실

풀잎25기 Causal Inference - Part 2 퍼실

풀잎23기 Causal Inference Part 1. 퍼실

풀잎20기 기초부터 공부하는 선형대수 퍼실

풀잎20기 마케터를 위한 모델링 퍼실

풀잎18기 Causal Inference with Econometrics 퍼실

풀잎17기 차근차근 베이지안 통계학 퍼실

풀잎16기 Introduction to Causal Inference 퍼실

풀잎15기 Bayesian Data Analysis 퍼실

풀잎14기 캐글로 공부하는 데이터 분석 퍼실

풀잎13기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 (Part 2) 퍼실

풀잎12기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 (Part 1) 퍼실

풀잎11기 기계학습을 위한 최적화 퍼실

풀잎10기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 퍼실

풀잎14기 Bandit-Based 추천시스템 참여

풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!

Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!

Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)

Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
Causal Inference with Econometrics

모임시작

2022년 01월 12일

모임일시

매주 수요일 19:30 ~ 21:30

모임장소

온라인캠퍼스

모집기간

2021년 12월 12일 ~ 2022년 01월 10일

모집인원

8명

모집방법

신청 후 선발

165,000원

📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!

모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.

"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"

백엔드 개발 능력에 AI 활용 능력까지 더하면 어떻게 되는지 궁금해?!
Causal Inference with Econometrics

모임시작

2022년 01월 12일

모임일시

매주 수요일 19:30 ~ 21:30

모임장소

온라인캠퍼스

모집기간

2021년 12월 12일 ~ 2022년 01월 10일

모집인원

8명

모집방법

신청 후 선발

165,000원

📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!

모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.

"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"

어떤 모임인가요?
신상품 마케팅을 위해 쿠폰을 발송했는데, 그에 따른 결과를 정확하게 파악하고 싶으신가요?
A/B 테스트 자주 하기는 하는데, 제대로 하고 있는 것인지 불안하신가요?
상관관계에 기반한 기존의 데이터 분석론에 한계를 느끼고 계신가요?
노벨 경제학 수상자 Joshua Angrist의 "대체로 해롭지 않은 계량경제학" 책을 함께 공부하면서, 인과추론에 대해서 탄탄하게 공부해 봅시다!
모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
- 인과추론에 대한 기초적인 내용을 탄탄하게 다질 수 있습니다.
- 계량경제학을 이용해서 어떻게 데이터를 분석하는 지를 공부할 수 있습니다.
- Causal Learning에 기반이 되는 내용들을 정확학 학습할 수 있습니다.
무엇을 공부하나요?
  • 인과추론에 대한 이해
  • 계량경제학과 관련된 기초적인 방법론
  • Natural Experiment를 어떻게 활용할 수 있는 지에 대한 방버론
어떤 사전지식이 필요한가요?
  • 회귀분석을 어느 정도는 알고 계셔야 합니다. 그냥 선형 회귀 모델 이용해 봤다 수준을 넘어서, endogeneity와 같은 개념들을 알고 계셔야 합니다.
  • 회귀분석에 대한 지식 빼고는, 근성(?)만 갖고 있으시면 됩니다.
이런 분들이 들으면 좋아요!
- 마케팅 액션의 효과를 정량적으로 측정하는 데에 관심이 있는 분
- Causal Learning을 공부해야 하는데 어려움을 겪고 계신 분
- 계량경제학에 관심을 갖고 있는 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 인과추론과 관련된 기계학습의 내용은 다루지 않습니다.
- 앞서 언급했지만, 선형 회귀 분석 모델을 잘 알지 못하는 분은... 어려울 수 있습니다.
- 텍스트북이 한국어 버전도 있지만 때로는 원서를 보아야 할 수 있습니다. 영어로 된 텍스트를 읽기 어려우시다면 신청을 한번 더 고민해 주세요.
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
저희의 공부 모임의 일차적인 목적은 "대체로 해롭지 않은 계량경제학" 책을 완독하고 정확하게 이해하는 것입니다.
따라서 참석하시는 분들은 각 주차에 맞추어서 책을 반드시 미리 읽고 오셔야 합니다.
진행방식은 다음과 같습니다.
저희 모임 일자는 수요일입니다. 수요일 전 일요일 밤에 수요일에 발표하실 한분을 랜덤으로 결정할게요.
수요일 모임 당일에 발표자가 1시간 30분 정도 발표를 하고 남은 시간에는 전원이 함께 토론합니다.
커리큘럼
Topic 1: Regression Recap

Topic 2: Matching

Topic 3: 2SLS with Constant Effects; The Wald Estimator, Grouped Data

Topic 4: Two-sample Instrumental Variables and Related Estimators

Topic 5: Instrumental Variables Details

Topic 6: Instrumental Variables with Heterogeneous Potential Outcomes

Topic 7: Models with Variable and Continuous Treatment Intensity

Topic 8: External Validity, Testing Exclusion, and Peer Effects

Topic 9: Differences-in-differences

Topic 10: Regression-discontinuity Designs

Topic 11: Summary

교재 / 학습자료 / 준비물
Main Textbook : <대체로 해롭지 않은 계량경제학>, 저자:  Jorn-steffen Pischke, Joshua D. Angrist
첫 시간 전 준비사항
  • 텍스트북!!! 우리말로 번역한 버전도 괜찮고 원서도 괜찮습니다. 원서는 pdf 파일을 인터넷에서 찾으실 수 있습니다.
  • 교재의 1주차 분량을 반드시 읽고 와주세요.
퍼실이 소개

윤석채

윤석채
#원래는마케팅전공자 #그런데이거저거공부함 #이번에는진짜전공과목
자기소개 및 개설동기
계량경제학에서 시작해서 딥러닝까지 이거저거 공부합니다.
드디어! 원래 전공으로 돌아와서 함께 인과추론을 공부하고자 합니다.
계량경제학에 관심 있는 사람 위한 모임은 아닙니다. 사실 계량경제학은 정량적 인과추론 방법론 그 이상도 이하도 아니거든요. :)
인과추론에 관심 있는 모든 분들, 함께 공부합시다!
소속
3월까지는 소속이 없습니다. ^^;;;
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력

LAB Tech & Social Justice LAB 참여

LAB Tech & Social Justice LAB season1 참여

LAB 딥랩논문반 (season01) 참여

풀잎40기 생성 AI 공부; 더 이상 미룰 수 없다 퍼실

풀잎39기 Understanding Gaussian Process 퍼실

풀잎36기 Markov Chain Monte Carlo 퍼실

풀잎32기 설명 가능한 인공지능, 조금 더 나아가기 퍼실

풀잎29기 설명 가능한 인공지능, 천천히 퍼실

풀잎25기 Causal Inference - Part 2 퍼실

풀잎23기 Causal Inference Part 1. 퍼실

풀잎20기 기초부터 공부하는 선형대수 퍼실

풀잎20기 마케터를 위한 모델링 퍼실

풀잎18기 Causal Inference with Econometrics 퍼실

풀잎17기 차근차근 베이지안 통계학 퍼실

풀잎16기 Introduction to Causal Inference 퍼실

풀잎15기 Bayesian Data Analysis 퍼실

풀잎14기 캐글로 공부하는 데이터 분석 퍼실

풀잎13기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 (Part 2) 퍼실

풀잎12기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 (Part 1) 퍼실

풀잎11기 기계학습을 위한 최적화 퍼실

풀잎10기 라이브러리 없이 도전하는 머신러닝 퍼실

풀잎14기 Bandit-Based 추천시스템 참여

풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!

Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!

Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)

Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.