Роман Зыков

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

Как выжать все из своих данных? Как принимать решения на основе данных? Как организовать анализ данных (data science) внутри компании? Кого нанять аналитиком? Как довести проекты машинного обучения (machine learning) и искусственного интеллекта до топового уровня? На эти и многие другие вопросы Роман Зыков знает ответ, потому что занимается анализом данных почти двадцать лет. В послужном списке Романа — создание с нуля собственной компании с офисами в Европе и Южной Америке, ставшей лидером по применению искусственного интеллекта (AI) на российском рынке. Кроме того, автор книги создал с нуля аналитику в Ozon.ru. Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто «пилит» свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области.
372 бумажные страницы
Издательство
Питер

Впечатления

    jbmeerkatделится впечатлением6 месяцев назад
    👍Советую

    Книга немного о профессии, немного об индустрии, немного про базовые понятия в аналитике и машинном обучении. Читать было небезынтересно, но сказать, что почерпнул что-то значимое не могу. Самым ценным, наверное, оказались некоторые ссылки из книги на статьи и другие книги.

    Максим Вечкинделится впечатлениемв прошлом месяце
    👍Советую
    💡Познавательно
    🎯Полезно
    🚀Не оторваться

    Максим Дроботделится впечатлением4 месяца назад
    👍Советую

Цитаты

    jbmeerkatцитирует6 месяцев назад
    Считается, что нужно потратить 10 000 часов для того, чтобы стать очень хорошим специалистом в своей области.

    Популярное заблуждение. Можно и сто тысяч часов потратить и не стать высококвалифицированным профессионалом. Важно как именно время потрачено, а количество вторично.

    Интересно то, что Малкольм Гладуэлл, который популяризовал это утверждения, основывался на исследовании психолога Андерса Эрикссона, который, в свою очередь, раскритиковал Гладуэлла за неверную трактовку его исследования. Согласно исследованию это среднее количество времени, которое высококлассные профессионалы потратили на достижение своего уровня, но много и тех, кто потратил меньше, и огромное количество тех, кто потратил больше и немногого добился. Подробнее про то, какой должна быть практика для достижения результата Эрикссон написал в книге «Peak».

    Саня Стаценкоцитирует2 месяца назад
    «Если вы все время читаете, что сделали другие люди, вы будете думать, как думали они. Если вы хотите думать новые мысли, отличающиеся мысли, тогда делайте то, что делают многие креативные люди: сформулируйте задачу достаточно ясно и отказывайтесь смотреть какие-либо ответы, пока основательно не продумаете задачу – как вы будете решать ее, как вы можете немного изменить ее, чтобы формулировать ее правильно. Поэтому да, вам надо быть в курсе. Вам надо быть в курсе больше, чтобы узнавать, какие есть задачи, чем читать, чтобы находить решения. Чтение, чтобы находить решения, не кажется путем к значимым исследованиям. Поэтому я дам два ответа. Вы читайте; но имеет значение не сколько, а как вы читаете».
    Serhii Mazurokцитирует6 месяцев назад
    А для статистического усреднения человек как таковой совершенно не важен. Это — абстракция, а не конкретная личность.

На полках

    Издательский дом «Питер»
    Питер
    • 1.2K
    • 246
    Oleg K.
    АйТи
    • 23
    • 2
    Albert U
    CS-pop
    • 16
    Максим Егоров
    Работа 2021
    • 15
    George Petrenko
    Аналітика
    • 5
fb2epub
Перетащите файлы сюда, не более 5 за один раз