3 книги в месяц за 299 

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данныеТекст

Читать фрагмент
Отметить прочитанной
Как читать книгу после покупки
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
Бумажная версия
801 
Подробнее
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
Бумажная версия
820 
Подробнее
Описание книги

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. Книга не содержит примеров программного кода, в ней почти нет математики.


В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

Подробная информация
  • Возрастное ограничение: 16+
  • Дата выхода на ЛитРес: 15 июня 2021
  • Дата написания: 2021
  • Объем: 340 стр. 67 иллюстраций
Книга Романа Зыкова «Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные» — скачать в fb2, txt, epub, pdf или читать онлайн. Оставляйте комментарии и отзывы, голосуйте за понравившиеся.
Другие версии
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
Бумажная версия
от 801 
Александр Кадетов
Вчера

Ожидал от книги большего. Слишком много «воды» и саморекламы. Примерно треть книги – упоминания автора, что он работал в «Озон», «Wikimart», «RR»… Словно читатель с первого раза этого не понял. Книгу нужно сжать в несколько раз и выкинуть самопиар, бесполезные факты о встречах с руководителями, рассуждения об оценке работы сотрудников (кому это интересно?), заезженные вещи типа «ошибки выжившего». Только вот про DS останется брошюрка страниц на десять, не больше.

Иван
16 июня

Я не совсем целевая аудитория и узнал не так много нового из этой книги. Тем не менее, она оказалась довольно полезной в том, что позволила посмотреть чужими глазами на те проблемы, с которыми я сталкиваюсь на работе. Обычно это узнаешь при общении с коллегами или из статей, а тут целая книга. И несколько интересных идей я отсюда все же почерпнул.


В книге действительно рассмотрены почти все аспекты работы отдела аналитики в компании: какие задачи стоят, какие инструменты используются, кто и как с этим всем работает, чего можно ждать и как выращивать.

Какие-то вещи я бы подал немного иначе, с чем-то я не согласен, но во всей книге я не встретил каких-то оторванных от реальности вещей. Чувствуется, что автор собрал не одни грабли на пути от начала карьеры в аналитике и до написания этой книги.


Я бы точно порекомендовал эту книгу руководителям, которые еще не имели опыта работы с аналитикой за пределами базовых инструментов вроде таблиц в экселе.

Я бы порекомендовал эту книгу аналитикам, которые уже набрались профессионального опыта, но еще не очень понимают роль аналитики в бизнесе.

И я бы порекомендовал эту книгу людям, которые уже обладают каким-то опытом и пониманием того, как работает бизнес, но только собираются заняться аналитиков

Иван
16 июня

Я не совсем целевая аудитория и узнал не так много нового из этой книги. Тем не менее, она оказалась довольно полезной в том, что позволила посмотреть чужими глазами на те проблемы, с которыми я сталкиваюсь на работе. Обычно это узнаешь при общении с коллегами или из статей, а тут целая книга. И несколько интересных идей я отсюда все же почерпнул.


В книге действительно рассмотрены почти все аспекты работы отдела аналитики в компании: какие задачи стоят, какие инструменты используются, кто и как с этим всем работает, чего можно ждать и как выращивать.

Какие-то вещи я бы подал немного иначе, с чем-то я не согласен, но во всей книге я не встретил каких-то оторванных от реальности вещей. Чувствуется, что автор собрал не одни грабли на пути от начала карьеры в аналитике и до написания этой книги.


Я бы точно порекомендовал эту книгу руководителям, которые еще не имели опыта работы с аналитикой за пределами базовых инструментов вроде таблиц в экселе.

Я бы порекомендовал эту книгу аналитикам, которые уже набрались профессионального опыта, но еще не очень понимают роль аналитики в бизнесе.

И я бы порекомендовал эту книгу людям, которые уже обладают каким-то опытом и пониманием того, как работает бизнес, но только собираются заняться аналитикой.

Оставьте отзыв

Что думаете о книге?
Оцените книгу:
Купите 3 книги одновременно и выберите четвёртую в подарок!

Чтобы воспользоваться акцией, добавьте нужные книги в корзину. Сделать это можно на странице каждой книги, либо в общем списке:

  1. Нажмите на многоточие
    рядом с книгой
  2. Выберите пункт
    «Добавить в корзину»