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
Если выборка сделана случайно и она достаточно большая, то все хорошо – большая часть закономерностей будет зафиксирована в выборке, и выводы будут объективными. Если же выборка была не случайной, как в нашем случае с самолетами, где в ней отсутствовали сбитые машины, – то, скорее всего, выводы будут ошибочными.
Например, в среднем только 1 из 100 посетителей сайта интернет-магазина совершает покупку. Если мы захотим улучшить свой сайт, чтобы больше покупателей покупали, то с какими посетителями нужно работать? Обычно дизайнеры и продуктологи обращают внимание на существующих покупателей из-за того, что с ними можно пообщаться, есть контактная информация из заказов, по ним есть хорошая статистика.
Тут будет реклама 1
Но эта выборка составляет всего лишь 1 % от всей генеральной совокупности посетителей; с остальными почти невозможно связаться – это «сбитые самолеты». В итоге будет смещение выводов в сторону «выживших», а значит, выводы анализа не будут работать для всех посетителей.
Еще одно когнитивное искажение – предвзятость результата (outcome bias).
Тут будет реклама 2
Представьте себе – вам предлагают два варианта на выбор:
• Сыграть в «Орла или решку» – если выпадет орел, получите 10 000 рублей.
• Сыграть игральной костью с шестью гранями – если выпадет 6, получите 10 000 рублей.
Какой вариант выберете? Естественно первый, в котором шанс выиграть 1 к 2, во втором варианте значительно хуже – 1 к 6. Монету подбросили – выпала решка, вы ничего не получили. Тут же бросили кость, выпала шестерка. Будет ли обидно? Да, будет.
Тут будет реклама 3
Но было ли наше решение правильным?
Этот пример я взял из поста «Фокусируйтесь на решениях, а не на результате» [5] Кэсси Козырьков (Cassie Kozyrkov), которая работает директором по принятию решений [4] (Decision Intelligence) в Google. Она советует всегда оценивать верность решения, учитывая, какой именно информацией вы обладали в момент его принятия. Многие люди жалеют, что они не уволились с работы раньше и только потеряли время, откладывая это решение, – я и сам в свое время так думал.
Тут будет реклама 4
И это отличный пример предвзятости результата – мы понимаем, что нужно было уволиться раньше, только обладая той информацией, которая у нас есть на данный момент. Например, что с тех пор зарплата так и не выросла, а интересный проект, который мы предвкушали, так и не был запущен. Оценивая последствия своего решения (особенно неудачного), в приступе самокопания мы не должны забывать, что принимали решение в условиях неопределенности.
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!
