Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
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 в такой непростой и изменчивой области.
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 в такой непростой и изменчивой области.
Пікірлер3
💡Танымдық
💤Іш пыстырады
В целом, книга написано хорошим языком — читается довольно легко и быстро. Однако попытка автора найти баланс между жизненными примерами и техническими аспектами DA\DS, на мой взгляд, привела к поверхностному освещению обеих тем.
Обсуждение инструментов представлено довольно обобщенно, в то время как описание реальных примеров могло бы быть более детализированным, особенно в контексте проектирования систем ML.
Обсуждение инструментов представлено довольно обобщенно, в то время как описание реальных примеров могло бы быть более детализированным, особенно в контексте проектирования систем ML.
Дәйексөздер520
Мой рецепт следующий:
• Если данных относительно немного и нет таблиц с миллиардами строк, то проще использовать обычную реляционную базу.
• Если данных больше миллиарда строк или требуется хорошая скорость для аналитических запросов (агрегация и выборки) — то лучше всего использовать колоночную базу данных.
• Если требуется хранить очень большой объем с сотнями миллиардов строк, вы готовы мириться с медленной скоростью или хотите иметь архив исходных данных — то Hadoop.
• Если данных относительно немного и нет таблиц с миллиардами строк, то проще использовать обычную реляционную базу.
• Если данных больше миллиарда строк или требуется хорошая скорость для аналитических запросов (агрегация и выборки) — то лучше всего использовать колоночную базу данных.
• Если требуется хранить очень большой объем с сотнями миллиардов строк, вы готовы мириться с медленной скоростью или хотите иметь архив исходных данных — то Hadoop.
Оценивая последствия своего решения (особенно неудачного), в приступе самокопания мы не должны забывать, что принимали решение в условиях неопределенности.
Но хотя количественные оценки — это плохо, никто пока не придумал ничего лучше.
