Базы данных

Комментарий к книге Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс

Avatar

paul.mizinov

Книга на 100% оправдывает своё название. Абсолютный минимум информации и практика, практика, практика. Для быстрого старта – самое то! Рекомендую.

Илья Хохлов, Самоучитель. Курс SQL. Базы данных. ORACLE
Амара Кей, Базы данных Access для Чайников
Дэвид Хэнд, Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных
Кирилл Еременко, Работа с данными в любой сфере
Владимир Рафалович, Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс
Джордан Голдмейер, Алекс Дж. Гатман, Разберись в Data Science. Как освоить науку о данных и научиться думать как эксперт
Иван Задворьев, Язык PL/SQL
Дэвид Шпигельхалтер, Искусство статистики. Как находить ответы в данных
Наталья Хапаева, Алексей Благирев, Big data простым языком
Денис Тунцев, Рустам Хисматов, Наиль Тимербаев, Рушан Сафин, Современные компьютерные технологии
Артём Седов, Работа с базой. Зарабатываем на базе: практика успешных онлайн-школ
Наталия Михеева, Концепция ролей и полномочий в SAP
Брендан Тирни, Джон Келлехер, Наука о данных
Роман Григорьев, Задачник по PHP (с решениями)
Джон Форман, Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel
Сергей Кузнецов, Александр Константинов, Ценность ваших данных
SAP ERP Education, Отладчик (Debagging) в SAP ERP (S/4HANA) для блондинок
Роман Зыков, Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
Владимир Кара-Ушанов, SQL – язык реляционных баз данных
Алексей Гультяев, Восстановление данных

Рецензия на книгу Big data простым языком

Avatar

Genn

Недавно вышла книга А.Благирева “Big Data простым языком”. Книга действительно читается легко и непринуждённо. Мне удалось ее прочесть примерно за три с половиной часа не отрываясь. Понравилось. Бумажная книга вышла некоторое время назад, цифровая версия была открыта для доступа на Lites первого апреля (sic!) в 10:05.

Больше всего меня посмешило оформление ссылок в библиографии. Они все выполнены в виде QR кода. Но если такое оформление и оправдано для бумажной версии, то при чтении электронной версии на iPad, пришлось брать смартфон, наводить объектив на экран планшета и с его помощью смотреть содержание ссылок. Еще раз вспомнил про 1 апреля.

Книга представляет собой структурированное собрание большого количества опыта, так или иначе связанного с Большими Данными. Большие данные обычно аморфны и плохо структурированы, так и тут. Структуру надо выстраивать самому. Большие данные обычно приносят инсайты, здесь такими для меня стали рассказы о подделке японцами результатов медицинских исследований и личный опыт А.Благирева по оценке ценности данных на основе аудиторской концепции материальности финансовой отчетности. Последнее просто бриллиант на уровне “Цели” Голдрата (для обучения сотрудников).

Заканчивается книга весьма печально. Еще в 2015 году Gartner убрала словосочетание BigData с кривой хайпа. Высказывание про “новую нефть” появилось позже и отражает неоправданный оптимизм в отношении технологии. Автор подводит к в общем-то простой мысли о том, что суп готовит не кастрюля, а фотографии – не фотоаппарат. Процесс – скорее agile R&D, чем детерминированный waterfall. Оказывается очень велика роль исследователя и процес извлечения ценности представляет собой пока скорее алхимический опыт аналитика, который должен хорошо разбираться не только в статистике, но и в предметной области. А в этой связи очень уместным становится приведенное несколькими главами раньше описание BI-культуры Microsoft, которая не выделяет горстку жрецов и формирует аналитический функционал у всех сотрудников компании.

Я получил удовольствие.

Боевики
Детективы
Детские книги
Домашние животные
Любовные романы