Главная » Бизнес-книги » Читать Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные полностью бесплатно онлайн | Роман Зыков

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

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.

0 баллов
0 мнений
0 чтений

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

Шрифт
Размер шрифта
-
+
Межстрочный интервал

С первого взгляда будет сложно понять, где возникла проблема, а это основная функция дашбордов. Бороться с этим можно, например, через внедрение OKR – цели и ключевые результаты (Objectives and Key Results) [13] – или системы сбалансированных показателей (Balanced Scorecard). В этой книге я не буду подробно останавливаться на этих методиках, но рекомендую вам с ними ознакомиться. Также можно чаще пользоваться графическими элементами, например, добавив на график линию тренда (с помощью семиточечного скользящего среднего, чтобы убрать недельную сезонность), будет легче заметить восходящий или нисходящий тренд.

Тут будет реклама 1

Дашборд отвечает на вопрос, где есть проблема, а не почему она возникла. Может возникнуть искушение сделать огромный детальный отчет, чтобы быстро найти причину, – но тогда ваш дашборд превратится в простыню цифр, о которой я писал выше. В нем не будет интерактивности, и нужно будет «провалиться» внутрь этих цифр, чтобы проанализировать их, а для этого понадобятся совсем другие инструменты.

Тут будет реклама 2
Когда вам в следующий раз захочется это сделать, вспомните, удавалось ли вам хоть раз найти причину проблемы с помощью дашборда.

Никакой дашборд не заменит интерактивный анализ, для которого нужны соответствующая аналитическая система (SQL, OLAP, Google Data Studio, Tableau) и знание контекста. Мы никогда не сможем придумать ограниченный набор отчетов, которые будут отвечать на вопрос «почему». Максимум, что мы можем сделать, – наращивать (но не слишком) объем правильных метрик, исходя из инцидентов, за которыми будем следить.

Тут будет реклама 3

Поэтому я всегда за лаконичные автоматические отчеты, которые будут отвечать на два вопроса: есть ли проблема и где она возникла. Если проблема есть, нужно лезть в интерактивные системы анализа данных.

Разработка дашбордов – это одна из самых нелюбимых работ у тех, кто занимается анализом данных. Когда я обсуждал этот вопрос с Ди Джеем Патилом, отметив, что 50 % времени аналитического отдела занимает работа над отчетностью, он сказал, что у них в LinkedIn тоже периодически накапливался пул таких задач и приходилось их закрывать.

Тут будет реклама 4
И взгрустнул. Но дашборды очень нужны – они помогают контролировать общее здоровье вашей системы – вверенных вам серверов и сетей, если вы системный администратор, или всей компании, если вы генеральный директор.

Артефакты машинного обучения

Раньше компьютером можно было управлять только с помощью прямых команд или инструкций: поверни сюда, дай назад, сложи и т. д.

Добавить мнение

Ваша оценка книги

Кликните на изображение чтобы обновить код, если он неразборчив

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!

Похожие книги