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

Глава 1 «Как мы принимаем решения» описывает общие принципы принятия решения, как данные влияют на них.

Глава 2 «Делаем анализ данных» вводит общие понятия – с какими артефактами мы имеем дело, когда анализируем данные. Кроме того, с этой главы я начинаю поднимать организационные вопросы анализа данных.

Глава 3 «Строим аналитику с нуля» рассказывает об организации процесса построения аналитики: от первых задач и выбора технологии, заканчивая наймом.

Глава 4 «Делаем аналитические задачи» – полностью о задачах. Что такое хорошая аналитическая задача, как ее проверить. Технические атрибуты таких задач – датасеты, описательные статистики, графики, парный анализ, технический долг.

Глава 5 «Данные» о том, что говорят о данных – объемы, доступы, качество и форматы.

Глава 6 «Хранилища данных» рассказывает, зачем нужны хранилища, какие они бывают, также затрагиваются популярные системы для Big Data – Hadoop и Spark.

Глава 7 «Инструменты анализа данных», полностью посвящена наиболее популярным способам анализа от электронных таблиц в Excel до облачных систем.

Глава 8 «Алгоритмы машинного обучения» является базовым введением в машинное обучение.

Глава 9 «Машинное обучение на практике» является продолжением предыдущей главы: даются лайфхаки, как изучать машинное обучение, как работать с машинным обучением, чтобы оно приносило пользу.

Глава 10 «Внедрение ML в жизнь: гипотезы и эксперименты» рассказывает о трех видах статистического анализа экспериментов (статистика Фишера, байесовская статистика и бутстрэп) и об использовании А/Б-тестов на практике.

Глава 11 «Этика данных». Я не смог пройти мимо этой темы, наша область начинает все больше и больше регулироваться со стороны государства. Здесь поговорим о причинах этих ограничений.

Глава 12 «Задачи и стартапы» рассказывает об основных задачах, которые я решал в e-commerce, а также о моем опыте сооснователя проекта Retail Rocket.

Глава 13 «Строим карьеру» больше предназначена для начинающих специалистов – как искать работу, развиваться и даже когда уходить дальше.

Монетизация данных возможна лишь тогда, когда мы принимаем на основе этих данных правильные решения. Однако делать выбор, руководствуясь только статистикой, – плохая идея: как минимум нужно уметь читать их между строк и слушать свою интуицию (gut feeling). Поэтому в первой главе я расскажу про принципы, которыми я пользуюсь, принимая решения на основе данных. Я проверял на своем опыте – они работают.

Решения принимать непросто, ученые даже придумали новый термин «усталость от решений» (decision fatigue) [7]. Мы накапливаем стресс, совершая выбор каждый день сотни раз: и в какой-то момент, когда уже полностью вымотаны необходимостью принимать решения, можем махнуть рукой и начать действовать наугад. Я не зря привел в начале этой книги цитату выдающегося физика, нобелевского лауреата Ричарда Фейнмана. Она напрямую касается как аналитики данных, так и вообще нашей жизни.

Как принимать верные решения, оставаясь честным с собой?

В книге «Биология добра и зла. Как наука объясняет наши поступки» профессор Стэнфордского университета, нейробиолог Роберт Сапольски [1] пишет, что на наши поступки, а значит и решения, влияет множество факторов: cреда, в которой мы выросли, детские травмы, травмы головы, гормональный фон, чувства и эмоции. На нас всегда влияет множество факторов, которые мы даже не осознаем. Мы необъективны!

Лично я принял как данность, что гораздо легче принять необъективное и срезать углы, чем объективное, потому что для второго нужны серьезные усилия.

Вспомните об этом, когда будете предоставлять цифры кому-либо для принятия решения. И даже мои сотрудники указывали мне на то, что я сам нарушаю принципы объективности при утверждении результатов некоторых А/Б-тестов. Тогда я возвращался к реальности и соглашался с ними – объективность важнее моих априорных решений до проведения эксперимента.