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

Важный вывод, который я сделал для себя: работа на две компании – это плохо: днем ты работаешь в офисе, вечером и в выходные вкалываешь на свое дело. В первые месяцы я работал по 80 часов в неделю, пока не уволился из Ostrovok.ru. Самое главное – когда пишешь вечером после целого рабочего дня до глубокой ночи, то весь следующий день, а то и два приходится исправлять ошибки. Больше скажу – некоторые недочеты были исправлены только через несколько лет. Именно тогда я решил, что впредь всегда буду заниматься только одним делом, поэтому, когда сел писать эту книгу, ушел в неоплачиваемый отпуск на пять месяцев.

Не все заказчики могут адекватно оценить ваши усилия по созданию качественного продукта. А в рекомендательных системах результат этих усилий не лежит на поверхности. Например, вы выяснили в результате А/Б-теста, что две рекомендательные системы дают одинаковый прирост продаж. Какую из них выбрать? При этом первая система дает намного более логичную картинку рекомендаций, чем вторая, – в первой в визуальную часть вложены усилия, чтобы у пользователя в голове не возникало диссонансов. У рекомендаций есть одна серьезная сложность: если начать улучшать «картинку», то результаты в А/Б-тестах ухудшаются. Я потратил очень много времени и вложил немало труда, чтобы сделать все красивее и не просесть в метриках. Сделали ли это конкуренты? Едва ли. Но клиенты обычно ориентируются на цену – какая стоит дешевле, ту и возьмем. Ну и между российским и американским решением обязательно выбирают второе. Что поделать, в импортное мы верим больше – об этом хорошо знают российские производители обуви, которые притворяются итальянскими и немецкими. Жизнь несправедлива – объяснить заказчику преимущества своего продукта порой невозможно, хотя мы все время бьемся над этим.

Следующий вывод, который я сделал для себя, – необходимо избавляться от токсичных клиентов, они не принесут вам ничего, кроме головной боли. Есть такой показатель – NPS (Net Promoter Score), который демонстрирует лояльность клиента компании. Сам NPS вычисляется посредством вопроса клиенту: «Какова вероятность, что вы порекомендуете нашу компанию друзьям или знакомым?» Ответ клиент обычно дает по десятибалльной шкале. Так вот, аналогичную оценку неплохо ввести и для самих клиентов – насколько сотрудникам приятно работать с ними. Я видел разных клиентов, от суперлояльных до предельно токсичных. Токсичные клиенты демотивируют сотрудников, которые вынуждены с ними работать. Нормальная деловая коммуникация – важный критерий качества работы с клиентом. Когда я снова буду создавать свою компанию, я пропишу в договоре с клиентами свое право на его расторжение на основе оценок, которые получу от своих сотрудников.

Глава 13

Строим карьеру

Старт карьеры Цикл карьеры это образование старт развитие и увольнение - фото 67

Старт карьеры

Цикл карьеры – это образование, старт, развитие и увольнение. Рекомендую начинать заниматься вопросом трудоустройства задолго до окончания вуза. Сам я начал работать со второго курса – но это был 1999 год, денег не было от слова «совсем». В то время зарплаты платили в долларах – помню, как радовался, когда получил свои первые две сотни. В тот момент я устроился программистом, но спустя год ушел, решив попробовать что-нибудь другое и ликвидировать долги по учебе. В StatSoft я устроился летом после третьего курса, прочитав небольшое бумажное объявление в читальном зале библиотеки МФТИ. В нем было написано: требуется переводчик с английского языка для локализации программного обеспечения. В StatSoft была очень хорошая и уютная атмосфера. Я работал в очень хорошей компании умных и амбициозных людей, студентов и аспирантов МФТИ и МГУ. Когда я закончил с переводами, стал потихоньку осваивать статистический пакет и теорию, которая за ним стоит, и участвовать в презентациях продукта. Первая презентация была в Центральном банке РФ. До сих пор помню, как пот струился по всему телу и сильно крутило живот. После нескольких таких презентаций я перестал есть перед ними. Лучше быть голодным, чем выступать с больным животом из-за нервов. Для меня, человека, которому сложно общаться с людьми, это была самая лучшая школа презентаций. Потом были командировки в Киев, Череповец, Красноярск – я участвовал в продажах и преподавал. Для меня это стало фундаментальной школой навыков, которых у меня тогда не было.

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