‘анализ данных’

Комментарий к книге Статистика и котики

Avatar

Drewleks

Хорошая книга, тянет на 4 из 5. Особенно, если вы в статистике не разбираетесь от слова совсем. Возможно, не все примеры будут явными или понятными – автор не углубляется в математические методы, но для пытливых в конце книги есть приложение в виде «Что нажать/куда смотреть» в статистической программе.

Светлана Вишнепольская, Как эффективно выявлять причины вреда и прогнозировать риски. Инверсионный метод анализа и прогноза вредных явлений
Владимир Савельев, Статистика и котики
Вениамин Гречанников, Прогноз спортивных достижений в плавании
Кирилл Еременко, Работа с данными в любой сфере
Андрей Ветров, Word 2013—2016
М. Желтов, Виктор Желтов, Сравнительная политология. Политическая власть и политическое выражение
Андрей Дибров, Нейросетевая торговая система Meta Trader 4 + MATLAB. Пошаговая разработка. Издание второе
Владимир Рафалович, Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс
Инна Васильева, Общий психологический практикум. Наблюдение. Учебное пособие
Станислав Бахитов, Капиталистическое отчуждение труда и кризис современной цивилизации
Ольга Еремченко, Лилия Цветкова, Наталия Куракова, Анализ применимости наукометрических показателей в качестве критериев для оптимизации сети диссертационных советов в Российской Федерации
Эрик Сигель, Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт

Рецензия на книгу Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт

Avatar

druvaciam

Корреляция вместо каузальности.

В книге приводится множество примеров использования машинного обучения в анализе данных в разных областях знаний. Анализируются возможности и опасности аналитики данных, в частности влияние её на возможность-невозможность сохранения «приватности» частных данных и как обществу нужно будет измениться для приспособления з новым информационным реалиям.

Очень понравились примеры краудфандинга в аналитике данных, думаю, такие проекты будут встречаться всё чаще, и существенно повлияют на глобальный рынок труда.

Книга в целом больше обзорная, чем техническая, поэтому читать можно всем неспециалистам в данной области.

Для меня основным минусом книги является её «попсовость» – мало времени уделяется описанию непосредственно методик машинного обучения, использованных в приведённых в книге примерах. Также по-моему маловато времени уделяется недостаткам использования машинного обучения (но это понятно, задача автора восхвалить свою область деятельности)), например, эффекту сужения «кругозора», когда вся програмная инфраструктура окружает тебя тем, что по их прогнозам тебе должно понравиться (товары, услуги, новости, книги, люди, и т.д.), закрывая тебя в гетто прошлых решений.

Моя оценка 8/10.

Боевики
Детективы
Детские книги
Домашние животные
Любовные романы