***Wantedlyからのご登録ではMeetupへの登録が完了とならないことをご了承ください。 ***Wantedlyからご登録いただいた方には別途メールにて登録完了方法をご連絡します。 QuantumBlackとは？ QuantumBlackはアドバンスドアナリティクスに特化し戦略とテクノロジー、デザインの両面から組織の変革をサポートしているコンサルティングファームです。2015年にマッキンゼーアンドカンパニーの一部となり、私たちのアドバンスドアナリティクス、デザイン、エンジニアリングの専門知識をマッキンゼーがもつ業界および組織変革に関する深い知見と組み合わせた支援を続けています。英国にて発祥したQuantumBlackは現在世界中にオフィスを持ち、2019年にはシンガポールと東京に新オフィスをオープンしました。 CausalNexとは？ 先日、QuantumBlackは新たにCausalNexをオープンソース化しました。CausalNexはこれまでエンジニアが願ってやまなかった、データ上の相関だけではなくその因果関係を明らかにするという目的を達成するためにデータサイエンティストが分析及びモデル構築に活用できるパイソンのライブラリです。 CausalNexを活用することでデータサイエンティストはデータ上の因果関係を見ることができるようになり、業界上の知見をもつエキスパートとの協働につなげることで直接の真実ではない関係を排除しつつモデルを検証し、これまで誰も発見できなかった新たなインサイトの発見につなげることができます。 この度のウェブセミナーでは、QuantumBlack日本オフィスに所属するデータサイエンティストがCausalNexの内容をご紹介させていただくとともに皆様からの質問にお答えし、皆様が相関関係ではなく因果関係でデータを語れる新たな時代へと羽ばたくお手伝いをさせていただきます。（全体で約60分を予定） Who is QuantumBlack? QuantumBlack is an advanced analytics firm operating at the intersection of strategy, technology and design to improve performance outcomes for organisations. In 2015 we became part of McKinsey & Company. Together we combine our advanced analytics, design and engineering expertise with McKinsey’s industry knowledge and organisational change management experience. What is CausalNex? We recently launched another open source product, CausalNex. It’s a Python library that data scientists can use to analyze datasets and build models that consider cause-and-effect, a challenge that experts have long struggled to solve. With CausalNex, data scientists can infer causation rather than observing correlation. They can collaborate with domain experts to remove spurious conclusions and validate their models, and then use them to find the underlying, sometimes overlooked, drivers of their goal. In this 60min Meetup, our Data Scientists in Japan will go through how it works, answer your questions and take you into the world where we can all talk about causation and not just correlations.

対象者 ご興味のある方はどなたでもご参加いただけます。 アジェンダ(予定) ・イントロダクション: ご紹介(約5分 平山智晴(マッキンゼーパートナー)) ・CausalNex: 因果関係を踏まえた正しいモデルの理解と活用 (約40分　Daniel Kang(QB データサイエンティスト)) ・Q&Aセッション(約15分) 終了時間は20時を想定していますが、QAの数によって長引くことがあります。 また途中参加・途中退出も大丈夫です。 日時 2020年6月25日(木) 午後19時から20時 形式 Zoomによるオンラインセミナー形式 その他 ・当イベントは、日本語で実施となります ・当日イベントの様子をレコードし、後日後記などに載せる可能性がありますことをあらかじめご了承ください。 Participants Anyone who is interested! Agenda ・Introduction: WHO WE ARE AND WHAT WE DO (5min; Tomoharu Hirayama) ・CausalNex: MAKING THE RIGHT INTERVENTIONS USING CAUSAL INFERENCE (40min; Daniel Kang) ・Q&A Estimated for 60 min. however, duration may change depends on the number of Questions. In & Out during the Meetup is OK. Scheudule 6/25(Thu) 19:00-20:00 Format Virtual meetup via Zoom Other ・This meetup will be conducted in Japanese ・This meetup will be recorded