BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:白金鉱業 Meetup Vol.15@六本木（効果検証）
X-WR-CALNAME:白金鉱業 Meetup Vol.15@六本木（効果検証）
X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Asia/Tokyo
BEGIN:STANDARD
DTSTART:19700101T000000
TZOFFSETFROM:+0900
TZOFFSETTO:+0900
TZNAME:JST
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
UID:955316@techplay.jp
SUMMARY:白金鉱業 Meetup Vol.15@六本木（効果検証）
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20240919T190000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20240919T220000
DTSTAMP:20260406T121512Z
CREATED:20240822T060704Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/95531
 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nこのイベン
 トについて\nブレインパッドのデータサイエンティス
 ト/機械学習エンジニアが社外のデータ系の仕事をして
 いる人と交流したい！と始まった勉強会兼交流会です
 。 \n同業の方も超welcomeです！ ゆるく開催し、発表者
 もドメインを問わず募集しています！\nこれまでの発
 表資料（公開分のみ）はこちら→https://brainpad-meetup.conn
 pass.com/presentation/\n勉強会1周年の記念スライドはこちら
 →データサイエンス系の勉強会を 1年間毎月開催した
 ら何が起こるか？\n今回は「効果検証」をテーマに開
 催します！\n対象参加者 ※申し込み前に必ずお読みく
 ださい\n\n効果検証に関心があるデータ系職種の方\n効
 果検証に関心がある学生\n\n※ 「知見の共有と参加者
 同士の交流」の両方を目的としているイベントです。\
 nそのため、登壇者の発表開始から懇親会終了までの参
 加をお願いします。\n当日のタイムライン\n\n\n\n時間\n
 内容\nスピーカー\n\n\n\n\n19:00～19:30\n開場・受付\n\n\n\n19
 :30～19:35\nオープニング:白金鉱業Meetupについて\n\n\n\n19:
 35～19:55\nDMLによる条件付処置効果の推定\nブレインパ
 ッド 泉\n\n\n19:55～20:15\n効果検証の怖い話\nブレインパ
 ッド 阿部\n\n\n20:15～20:20\n休憩\n\n\n\n20:20～20:40\n（仮）
 経験値ゼロから始める A/B テスト布教活動 と 意思決定
 に活かしやすいA/B テスト設計の一案\n日本経済新聞社 
 増田 / 西川\n\n\n20:40～21:00\n（仮）『Pythonで学ぶ効果検
 証入門』の歪なところ、その理由\nサイバーエージェ
 ント 伊藤\n\n\n21:00～21:10\n休憩\n\n\n\n21:10～21:55\n懇親会\
 n\n\n\n22:00\n完全撤収\n\n\n\n\n発表時間20分（質疑応答は
 懇親会にて！）\nスピーカー&発表内容\n泉 荘太朗（株
 式会社ブレインパッド/データサイエンティスト）\n\nX/
 Twitter:@bebebeBayes\nプロフィール\n統計学とラーメンが好
 きなデータサイエンティスト。  \n最近は因果推論とセ
 ミパラメトリック推測にお熱。\nラーメンを食べるこ
 との健康への因果効果は考えないことにしている。  \n
 発表内容：DMLによる条件付処置効果の推定\n機械学習
 を用いた因果推論の代表的手法であるDML（double machine l
 earning）を簡単に紹介します。\nその上で、シミュレー
 ション結果を交えつつ、DMLで条件付処置効果を推定す
 るメリットを説明します。\n阿部 智和（株式会社ブレ
 インパッド/データサイエンティスト）\n\nプロフィー
 ル\nデータサイエンティストとして、広告やプロダク
 ト上施策の効果検証に取り組む。\n直近では1歳の娘にA
 /Bテストを指南するも挫折。ぼろぼろの本だけが残っ
 た。  \n発表内容：効果検証の怖い話\n効果検証の現場
 でデータサイエンティストたちが体験した怪異譚（困
 難・あるある）を蒐集してまいりました。\nどのよう
 に生き延びたのか、どうすれば怪異に出くわさずに済
 んだのか、検証の設計やビジネスサイドとのかかわり
 の点からお話します。  \n増田 太郎 / 西川 凌 (株式会
 社日本経済新聞社/データサイエンティスト)\n\nプロフ
 ィール（増田）\n法人向けプロダクトの分析に従事す
 るリードデータサイエンティスト。A/Bテストを中心と
 する統計解析を通じて施策の効果を定量化することに
 興味を持つ。統計検定1級 / Kaggle Master。\nプロフィール
 （西川）\n法人向けプロダクトの分析業務を行うデー
 タサイエンティスト。\n効果検証含む、数理モデルを
 通じたマーケティングへの洞察検証を行なっている。\
 n発表内容：（仮）経験値ゼロから始める A/B テスト布
 教活動 と 意思決定に活かしやすいA/B テスト設計の一
 案\n社内で1からA/Bテストを実行できる状態に持ってい
 くために布教活動を進めた話や、実際のテスト事例に
 ついて紹介します。\n 伊藤 寛武（株式会社サイバーエ
 ージェント/データサイエンティスト）\n\nX/Twitter:@abogad
 oron\nプロフィール\n資産運用会社、コンサルティング
 会社、研究員を経てサイバーエージェントに入社。\n
 データサイエンティストとして広告配信プロダクトの
 グロースに従事したのち、現在は新規事業立ち上げに
 奮闘中。\n発表内容：（仮）『Pythonで学ぶ効果検証入
 門』の歪なところ、その理由\n先日上梓した本の執筆
 にあたって、いろいろな話題を取捨選択したり構成を
 工夫したりしました。結果として、違和感ある部分を
 たくさん産んだと著者ながらに思っています。\nしか
 し、そういった話題の取捨選択や構成にこそ、効果検
 証に対する姿勢や考え方、強い言い方をするならば「
 思想」が反映されているはずだと思われます。\n例：
 「なぜA/Bテストのあと、RDDではなくDIDを説明するのか
 ？」など  \n登壇では執筆を振り返りながら、「ビジネ
 スの実務における良い効果検証とは何か？」について
 議論するタネとしたいと考えています。  \n書籍：Python
 で学ぶ効果検証入門 https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274231162/\
 nイベントポリシー（必ずお読み下さい）\n飲食や勧誘
 などを主目的とした参加は固くお断りします。発見次
 第、その場でご退場いただきます。\n退場の指示に従
 えない場合は、会場セキュリティとして然るべき対応
 を行う場合もあります。  \nまた、このイベントに関わ
 る全員が気持ちよくご参加いただけるように、ハラス
 メント行為を許容しません。\nブログやSNSなどでの公
 開、コメントなどの際にも、これらハラスメント行為
 がないようご留意ください。\nそのような行動を目に
 した方は、運営スタッフにお知らせいただくかconnpass
 の「イベントへのお問い合わせ」フォームからお知ら
 せください。\npodcast番組 白金鉱業.FMの宣伝！\nオンラ
 インでは白金鉱業.FM、オフラインでは白金鉱業 Meetupと
 、より一層濃ゆいデータサイエンスコミュニティーを
 作っていく所存です！\nぜひ応援よろしくおねがいし
 ます！\n追記\n2024/8/28:参加枠を30人→40人に増枠しまし
 た！
LOCATION:株式会社ブレインパッド 東京都港区六本木三丁
 目1番1号( 六本木ティーキューブ 11F))
URL:https://techplay.jp/event/955316?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR