big data

Комментарий к книге Big data простым языком

Avatar

gerasimv

Читаешь вот такие Книги про работу с данными и теорию организации работы информационных систем, прикладываешь к тому с чем приходится сталкиваться в жизни, и создаётся ощущение, что автор описывает работу с данными на другой планете. Книга интересная. Хорошие выводы. Для общей эрудиции можно прочитать.

Андрей Коробейник, Алена Запорожан, Большие данные. Зачем, что и как?
Томас Сибел, Цифровая трансформация. Как выжить и преуспеть в новую эпоху
Александр Боксер, Астрология и рождение науки. Схема небес
Smart Reading, Ключевые идеи книги: Лгут все. Что интернет и Big Data могут сказать нам о нашем истинном «Я». Сет Стивенс-Давидовиц
Тимур Машнин, Технология хранения и обработки больших данных Hadoop
Коул Нафлик, Данные: визуализируй, расскажи, используй
Роман Зыков, Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
Евгений Черешнев, Форма жизни № 4. Как остаться человеком в эпоху расцвета искусственного интеллекта
Дэвид Хэнд, Темные данные. Практическое руководство по принятию правильных решений в мире недостающих данных
Брендан Тирни, Джон Келлехер, Наука о данных
Smart Reading , Ключевые идеи книги: Просто о больших данных. Джудит Гурвиц, Алан Ньюджент, Ферн Халпер, Марсия Кауфман
Наталья Хапаева, Алексей Благирев, Big data простым языком
Harvard Business Review (HBR), Переосмысление роли HR
Юлий Штольц, Датаизм: о бесконечности алгоритмов жизни
Smart Reading, Ключевые идеи книги: Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии. Кэти О'Нил
Владимир Рафалович, Data mining, или Интеллектуальный анализ данных для занятых. Практический курс

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