CausalInferenceLab · jsshin2022 · Feb 25, 2024 · Feb 25, 2024
diff --git a/README.md b/README.md
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-# 『실무로 통하는 인과추론 with 파이썬』 [(원서 : Causal Inference in Python)](https://www.oreilly.com/library/view/causal-inference-in/9781098140243/)
+# 『실무로 통하는 인과추론 with 파이썬』
 
 # Repository 소개 #
 
-이 저장소는 한빛출판사에서 출간한 한국어판 "실무로 통하는 인과추론 with 파이썬"에서 참조하는 각종 소스 코드와 예제 데이터를 담고 있습니다. 원서의 코드 저장소는 [여기](https://github.com/databricks/Spark-The-Definitive-Guide)를 참조하세요.
+이 저장소는 한빛출판사에서 출간한 한국어판 "실무로 통하는 인과추론 with 파이썬"에서 참조하는 각종 자료 및 소스 코드와 예제 데이터를 담고 있습니다. 원서의 코드 저장소는 [여기](https://github.com/databricks/Spark-The-Definitive-Guide)를 참조하세요.
 
 이 저장소를 참조하실 때 아래 내용에 유의해주세요.
 - 원서의 공식 코드 저장소와 마찬가지로 번역서의 내용은 독자의 의견을 반영하면서 변경될 수 있습니다.
 - 원서의 코드를 실행하면서 정상동작하지 않는 부분이나, 내용상 변화가 필요한 코드 영역은 원서와 일부 다를 수 있습니다. 하지만 본질적인 내용이 변경되지는 않았습니다.
 
 # 책 소개 #
-이 책에 대한 
+독자 여러분은 "상관관계는 인과관계가 아니다"라는 말을 많이 들어보셨죠? 이 책은 상관관계가 왜 인과관계와 다른지 그리고 데이터 과학자의 시각에서 인과추론의 기초부터 심화에 이르기까지의 내용을 다양한 실무 사례를 바탕으로 설명합니다. 또한, 인과추론 방법론에 그치지 않고 실무에서의 데이터 분석가 또는 데이터 과학자가 고민하는 수준의 실험 결과의 신뢰성 및 추론 부분까지 다루고 있습니다. 여러분이 인과추론을 접하셨다면, 파이썬 실습 위주로 진행해볼 수 있고, 조금 더 이론적이고 실무적으로 접근하고 싶으신 분들은 이론과 함께 사례를 중심으로 여러분의 도메인에 접목시켜 학습하는 것을 권장드립니다. 한국어 자료가 부족한 인과추론에 모두를 만족시킬 수 있는 지침서가 될 것입니다.
 
 
 
 # 역자 정보
 ## [신진수](https://www.linkedin.com/in/jinsoo-shin-436060162/)
-네오플을 거쳐 크래프톤에서 데이터 분석가로 배틀그라운드 모바일과 뉴스테이트 모바일을 분석하고 있습니다. 비영리 머신러닝 커뮤니티인 가짜연구소에서 인과추론팀을 운영합니다. 마테우스 파쿠레의 [파이썬으로 하는 인과추론]([https://github.com/CausalInferenceLab/Causal-Inference-with-Python)을 한국어로 번역하는 작업을 주도했습니다.
+네오플을 거쳐 크래프톤의 데이터 분석가로 일하고 있습니다. 게임 업계에서 쌓은 커리어를 기반으로 <던전앤파이터>, <뉴스테이트 모바일>, <배틀그라운드 모바일> 등 다양한 장르의 게임에서 데이터 분석과 실험을 통해 유저 경험을 개선하는 데 기여했습니다. 비영리 데이터 사이언스 커뮤니티인 가짜연구소에서 인과추론팀을 운영 중입니다. 마테우스 파쿠레의 웹북 [「Causal Inference for The Brave and True」](https://github.com/CausalInferenceLab/Causal-Inference-with-Python)를 한국어로 번역하는 작업을 주도했습니다.
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+## [가짜연구소 인과추론팀](https://pseudo-lab.com/6bbf03d9f11d4af687c0f03c6db39b1b)
+가짜연구소 인과추론팀은 2022년부터 데이터를 통한 문제해결력을 높이고자 인과추론을 함께 학습하고 있습니다. 한국어 자료가 많지 않은 인과추론을 많은 분이 쉽게 접하실 수 있도록 기여하고자 하는 마음으로, 가짜연구소에서 인과추론 이야기와 실험 및 조직문화에 대한 이야기를 이어나가고 있습니다. 이 책의 번역 작업에는 인과추론팀 김소희, 김성수, 김상돈, 김준영, 남궁민상, 박시온, 최은희, 정호재, 홍성철이 함께 참여했습니다.
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+# 챕터별 도움이 되는 자료 #
 
diff --git a/...01-Introduction-To-Causal-Inference.ipynb → causal-inference-in-python/01-인과추론 소개.ipynb b/...01-Introduction-To-Causal-Inference.ipynb → causal-inference-in-python/01-인과추론 소개.ipynb
diff --git a/...omised-Experiments-and-Stats-Review.ipynb → ...nce-in-python/02-확률 실험 및 기초 통계 리뷰 .ipynb b/...omised-Experiments-and-Stats-Review.ipynb → ...nce-in-python/02-확률 실험 및 기초 통계 리뷰 .ipynb
diff --git a/...rence-in-python/03-Graphical-Models.ipynb → causal-inference-in-python/03-그래프 인과모델.ipynb b/...rence-in-python/03-Graphical-Models.ipynb → causal-inference-in-python/03-그래프 인과모델.ipynb
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    "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
    "source": [
-    "# 03 - Graphical Causal Models\n",
+    "# 03 - 그래프 인과모델\n",
     " \n",
     " \n",
     "\n",

diff --git a/...-Effectiveness-of-Linear-Regression.ipynb → causal-inference-in-python/04-유용한 선형회귀.ipynb b/...-Effectiveness-of-Linear-Regression.ipynb → causal-inference-in-python/04-유용한 선형회귀.ipynb
diff --git a/...rence-in-python/05-Propensity-Score.ipynb → causal-inference-in-python/05-성향점수.ipynb b/...rence-in-python/05-Propensity-Score.ipynb → causal-inference-in-python/05-성향점수.ipynb
diff --git a/...e-in-python/06-Effect-Heterogeneity.ipynb → causal-inference-in-python/06-이질적 처치효과.ipynb b/...e-in-python/06-Effect-Heterogeneity.ipynb → causal-inference-in-python/06-이질적 처치효과.ipynb
diff --git a/...nference-in-python/07-Meta-Learners.ipynb → causal-inference-in-python/07-메타러너.ipynb b/...nference-in-python/07-Meta-Learners.ipynb → causal-inference-in-python/07-메타러너.ipynb
diff --git a/...python/08-Difference-in-Differences.ipynb → causal-inference-in-python/08-이중차분법.ipynb b/...python/08-Difference-in-Differences.ipynb → causal-inference-in-python/08-이중차분법.ipynb
diff --git a/...ence-in-python/09-Synthetic-Control.ipynb → causal-inference-in-python/09-통제집단합성법.ipynb b/...ence-in-python/09-Synthetic-Control.ipynb → causal-inference-in-python/09-통제집단합성법.ipynb
diff --git a/...n/10-Geo-and-Switchback-Experiments.ipynb → ...ference-in-python/10-지역 실험과 스위치백 실험.ipynb b/...n/10-Geo-and-Switchback-Experiments.ipynb → ...ference-in-python/10-지역 실험과 스위치백 실험.ipynb
diff --git a/...n/11-Non-Compliance-and-Instruments.ipynb → causal-inference-in-python/11-불응과 도구변수.ipynb b/...n/11-Non-Compliance-and-Instruments.ipynb → causal-inference-in-python/11-불응과 도구변수.ipynb