Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

Audio
Lõigu kuulamine
Märkige kuulatuks
Kuidas kuulata raamatut pärast ostmist
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
Tekst
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
E-raamat
5,57
Sünkroonitud heliga
Lisateave
Raamatu kirjeldus

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.


К данной аудиокниге прилагается PDF-файл, рекомендованный для скачивания. Файл важен для лучшего понимания и усвоения книги.

Täpsemad andmed
Vanusepiirang:
16+
Lisatud LitResi:
12 oktoober 2021
Kirjutamiskuupäev:
2021
Kestus:
8 h. 51 min. 17 s.
ISBN:
978-5-535-01211-7
lugeja:
Павел Дорофеев
Copyright:
Литрес Паблишинг, Автор
Sisukord
Kas raamat rikub seadust?
Raporteeri raamat
Audioraamat Роман Зыков "Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные"- laadige alla mp3-fail või kuulake veebis tasuta.
Muud versioonid
Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные
E-raamat
5,57

Отзывы 6

Сначала популярные
Григорий Трунин

Только закончил слушать книгу. Книга больше ориентирована на новичков, где по сути дается введение в процессию и даются ответы на многие вопросы (лично для меня, я много подчерпнул в профессии Data-аналитика). Книга также подойдет людям, кто хочет развивать бизнес в этой сфере, есть дельные бизнес-советы. Готовых кодов или алгоритмов анализа тут нет, но есть описанный опыт автора, который может подтолкнуть к идеям и решениям. Озвучка от Павела Дорофеева очень хорошая, было приятно слушать + есть раздаточный материал (но его оформление не очень удобное, тут его не много). Литрес как всегда радует приятными интеллектуальными книгами. Лично я оценю книгу на 5

Антон Шелудяк

В целом неплохо, но как мне кажется, для серьёзного погружения мало, а для первого знакомства, как в моём случаи много. Плюс книга явно для настольного чтения, я слушал за рулём.

loginovskih.v

Интересная, емкая, много информации, причём даётся она доступным языком. Единственный недостаток – довольно многосамопиара. Хотелось бы больше примеров о других компаниях, а не только тех, где работал автор.

irinetz1 .

Я купила книгу перед курсом и уже воспользовалась некоторыми ссылками. Для новичков книга не легкая, но очень полезная. Будет полезна тем, кто собирается или только начал учиться на Data Analyst.

appppple

Очень советую. Есть много самопиара, но и крайне много полезного. Буду дополнительно читать книгу, в дополнение к аудио, так как в аудио есть отсылки к таблицам и прочему в книге.

Оставьте отзыв

Inimesed, kes kuulasid seda raamatut, kuulasid ka

Tsitaadid 1

«…главная задача менеджера – наем (это действительно непросто – найти отличного аналитика данных). Далее организация команд – не только аналитиков, но и работа с другими командами в организации (Продукт, Инженеры, Маркетинг и т. д.). Затем коммуникация, координация, наставничество и т. д. Для менеджера не остается времени для решения аналитических задач, и, следовательно, это делегируется. Технические навыки лидера команды атрофируются».

+1anton