Роман Зыков - Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]

Здесь есть возможность читать онлайн «Роман Зыков - Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Город: Санкт-Петербург, Год выпуска: 2021, ISBN: 2021, Издательство: Издательство Питер, Жанр: Базы данных, popular_business, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

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.
В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres] — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать
Рис 45Ящик с усами Рис 46Ящики с усами для разных экспериментов Он - фото 13

Рис. 4.5.Ящик с усами

Рис 46Ящики с усами для разных экспериментов Он состоит из нескольких - фото 14

Рис. 4.6.Ящики с усами для разных экспериментов

Он состоит из нескольких элементов: усов, которые обозначают минимум и максимум, ящика, верхний край которого 75-й перцентиль, нижний – 25-й перцентиль. В ящике линия – это медиана, значение «посередине», которая делит выборку пополам. Этот тип графика удобен для сравнения результатов экспериментов или переменных между собой. Пример такого графика ниже (рис. 4.6). Считаю это лучшим способом визуализации результатов тестирования гипотез.

Общий подход к визуализации данных

Визуализация данных нужна для двух вещей: для исследования данных и для того, чтобы объяснить выводы заказчику. Часто для представления результатов используется несколько способов: простой комментарий с парой цифр, Excel или другой формат электронных таблиц, презентация со слайдами. Все эти три способа объединяют вывод и доказательство – то есть объяснение, как к этому выводу пришли. Доказательство бывает удобно выражать в графиках. В 90 % случаев для этого достаточно тех графиков, типы которых были описаны выше. Исследовательские графики и презентационные отличаются друг от друга. Цель исследовательских – найти закономерность или причину, их, как правило, много, и бывает, что они строятся наугад. Целью презентационных графиков является подведение ЛПР (лица, принимающего решения) к выводам в задаче. Тут важно все – и заголовок слайда, и их простая последовательность, которая ведет к нужному выводу. Важный критерий схемы доказательства вывода – как быстро заказчик поймет и согласится с вами. Необязательно это должна быть презентация. Лично я предпочитаю простой текст – пара предложений с выводами, пара графиков и несколько цифр, доказывающих эти выводы, ничего лишнего.

Джин Желязны, который работает директором по визуальным коммуникациям в McKinsey & Company, в своей книге «Говори на языке диаграмм» утверждает [28]:

«Тип диаграммы определяют вовсе не данные (доллары или проценты) и не те или иные параметры (прибыль, рентабельность или зарплата), а ваша идея – то, что вы хотите в диаграмму вложить».

Рекомендую вам обращать внимание на графики в презентациях и статьях – доказывают ли они выводы автора? Все ли вам нравится в них? Могли бы они быть более убедительными?

А вот что пишет Джин Желязны про слайды в презентациях [28]:

«Широкое распространение компьютерных технологий привело к тому, что сейчас за минуты можно сделать то, на что раньше требовались часы кропотливой работы, – и слайды пекутся как пирожки… пресные и невкусные».

Я делал довольно много докладов: со слайдами и без, короткие, на 5–10 минут, и длинные – на час. Смею вас заверить, что мне намного сложнее сделать убедительный текст для короткого доклада без слайдов, чем презентацию в PowerPoint. Посмотрите на политиков, которые выступают: их задача убеждать, много ли из них показывают слайды на выступлениях? Слово убеждает сильнее, слайды – это всего лишь наглядный материал. И чтобы ваше слово было понятно и убедительно, требуется больше труда, чем для накидывания слайдов. Я себя поймал на том, что при составлении слайдов я думаю о том, как презентация выглядит. А при составлении устного доклада – насколько убедительны мои аргументы, как работать с интонацией, насколько понятна моя мысль. Пожалуйста, подумайте, действительно ли вам нужна презентация? Хотите ли вы превратить совещание в просмотр скучных слайдов вместо принятия решений?

«Совещания должны фокусироваться на кратких письменных отчетах на бумаге, а не на тезисах или обрывочных пунктах списка, проецируемых на стену», – утверждает Эдвард Тафти, видный представитель школы визуализации данных, в своей работе «Когнитивный стиль PowerPoint» [29].

Парный анализ данных

О парном программировании я узнал от разработчиков [30] Retail Rocket. Это техника программирования, при которой исходный код создается парами людей, программирующих одну задачу и сидящих за одним рабочим местом. Один программист сидит за клавиатурой, другой – работает головой, сосредоточен на картине в целом и непрерывно просматривает код, производимый первым программистом. Время от времени они могут меняться местами.

Читать дальше
Тёмная тема
Сбросить

Интервал:

Закладка:

Сделать

Похожие книги на «Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]»

Представляем Вашему вниманию похожие книги на «Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]» списком для выбора. Мы отобрали схожую по названию и смыслу литературу в надежде предоставить читателям больше вариантов отыскать новые, интересные, ещё непрочитанные произведения.


Отзывы о книге «Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]»

Обсуждение, отзывы о книге «Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные [litres]» и просто собственные мнения читателей. Оставьте ваши комментарии, напишите, что Вы думаете о произведении, его смысле или главных героях. Укажите что конкретно понравилось, а что нет, и почему Вы так считаете.

x