Description:
"A Teia da Causalidade" conduz o leitor a uma jornada acessível e poderosa pelo universo da inferência causal moderna. Combinando filosofia, história, ciência de dados e aplicações práticas, Williamson J. H. Brigido revela como compreender causas - e não apenas correlações - transforma a forma como tomamos decisões, fazemos ciência, interpretamos o mundo e projetamos políticas públicas ou estratégias empresariais.
Da sabedoria ancestral de Aristóteles, das Moiras e de Sidarta Gautama, passando por Hume, Mill, Fisher, Neyman, Rubin e chegando à revolução de Judea Pearl, o livro apresenta os fundamentos que moldaram a causalidade contemporânea. A obra introduz de forma clara os conceitos de DAGs, contrafactuais, intervenções, confundimento, mediação, variáveis instrumentais, descoberta causal e análise de sensibilidade.
Com uma abordagem prática e didática, o autor oferece exemplos reais, exercícios guiados e códigos completos em Python utilizando o framework DoWhy/PyWhy, permitindo que o leitor aprenda fazendo - desde o básico até aplicações avançadas em machine learning causal, séries temporais, efeitos diretos/indiretos e contrafactuais.
Resultado de anos de pesquisa aplicada, o livro se torna uma referência para cientistas de dados, economistas, estatísticos, profissionais de políticas públicas, analistas de negócios e todos que desejam ir além de previsões: compreender verdadeiros mecanismos causais.
Vencedor do Prêmio Jabuti Acadêmico 2026 - Ciência da Computação.