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

В письме 2016 года Безос противопоставляет компанию Дня 1 (Day 1), где сохраняется живая атмосфера создания компании и новых продуктов, компании Дня 2 (Day 2), которая статична и, как следствие, приходит к своей ненужности и смерти. Он выделяет 4 фактора, которые определяют компанию Дня 1:

• истинная одержимость покупателем (customer obsession);

• скепсис относительно моделей (a skeptical view of proxies);

• стремительное освоение внешних трендов (the eager adoption of external trends);

• стремительное принятие решений (the eager adoption of external trends).

Тут будет реклама 1

Последний пункт мне кажется особенно важным в контексте этой книги. Для поддержания атмосферы компании Дня 1 требуется принимать быстрые и качественные решения. Мой шестилетний сын в таких случаях восклицает: «Но как?» Вот правила Безоса:

1. Никогда не использовать один-единственный процесс принятия решений (есть два типа решений, про которые я написал выше). Не дожидаться получения 90 % всей информации, нужной для принятия решения, – 70 % уже достаточно.

Тут будет реклама 2
Ошибаться не так страшно, если вы умеете быстро исправляться. А вот промедление, скорее всего, влетит вам в копеечку.

2. Не соглашайся, но позволяй. Когда руководителю предлагают идею талантливые и успешные сотрудники, а он не согласен с ней – ему стоит просто позволить им ее реализовать, а не тратить их усилия на то, чтобы убедить. Безос рассказал, как дали зеленый свет одному из сериалов Amazon Studios. Он считал, что запускать этот проект рискованно: Безосу эта история казалась сложной в производстве и не слишком интересной.

Тут будет реклама 3
Но команда с ним не соглашалась. Тогда он сказал – хорошо, давайте пробовать. Им не пришлось убеждать Безоса в своей правоте, и они сэкономили уйму времени. Сам он подумал так: эти ребята уже привезли домой одиннадцать премий «Эмми», шесть «Золотых Глобусов» и три «Оскара» – они знают, что делают, просто у нас разные мнения.

3. Быстро находите причины несогласия и эскалируйте их наверх вашим руководителям. Разные команды могут иметь разные взгляды на решение.

Тут будет реклама 4
Вместо того чтобы тратить время на изматывающих совещаниях в попытках договориться – лучше эскалировать проблему наверх.

Аналитический паралич

Поспешишь – людей насмешишь. Все самые страшные ошибки я совершил, когда торопился – например, когда 15 лет назад пришел в Ozon.ru, чтобы поднять аналитику с нуля и должен был каждую неделю делать огромную простыню метрик о деятельности всей компании без нормальных проверок.

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