На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Бизнес-книги, Стартапы и создание бизнеса. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
15 июня 2021
🔍 Загляните за кулисы "Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Роман Зыков) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
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.
📚 Читайте "Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
В большинстве случаев лучше модель упростить, пожертвовав небольшой долей ее точности, при этом проект будет в разы меньше исходного. На практике можно экономить время, подсмотрев фичи в решениях какой-нибудь схожей задачи на kaggle.com. Взять оттуда самые сильные из них и реализовать в первой версии собственного проекта.
Можно ли принимать решения только на основе данных?
Можно, но не всегда и везде. Области, где можно принимать решение только на основе данных, уже захвачены компьютерными алгоритмами. Они не устают и очень хорошо масштабируются.
Тут будет реклама 1
Тот же самый автопилот – уже относительно недалекое будущее: алгоритмы принимают решение на основе данных, поступающих к ним от датчиков, и управляют автомобилем.
Человек – универсальное существо, способное решать множество задач. Если задачу достаточно сузить, то можно сделать алгоритм, который будет работать быстрее тысячи человек. Но в отличие от человека, алгоритм не способен сделать ни шага в сторону от заданной схемы: его придется дорабатывать, внося каждое изменение.
Тут будет реклама 2
В этом и заключается вся суть автоматизации: сделать дешевле, быстрее и без участия человека. Поэтому все так одержимы идеей искусственного интеллекта.
На решения, принимаемые людьми, влияет много факторов. Один из них – так называемые когнитивные искажения, то есть систематические ошибки в восприятии и мышлении. Например, систематическая ошибка выжившего. Во время Второй мировой войны нью-йоркскому математику Абрахаму Вальду поручили исследовать пробоины на самолетах-бомбардировщиках, возвратившихся из боя, чтобы понять, в каких местах нужно усилить броню.
Тут будет реклама 3
Первое «логичное» решение – усилить броню в местах, поврежденных вражескими зенитками и пулеметами. Но Вальд понимал, что не может изучить все самолеты, включая те, что погибли. Проанализировав проблему как математик, он предложил бронировать те места, которые остались целыми, ведь самолеты с такими повреждениями не возвращались на базу, а значит, это самые уязвимые места.
Ошибку выжившего допустить очень легко.
Тут будет реклама 4
Чему нас учит пример Вальда? Тому, что нужно думать о всей генеральной совокупности. Ошибка выжившего является одной из форм когнитивных искажений.
В анализе данных ошибка выжившего – это учет известного и пренебрежение неизвестным, но существующим. С этой ошибкой очень легко столкнуться, когда у нас есть какие-то данные, на основе которых нужно сделать вывод. Любые данные – это выборка, ограниченное число. Сама выборка сделана из генеральной совокупности.
Мнения
О книге «Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
