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

Роман Зыков

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

Иллюстрации Владимира Вышванюка Информация содержащаяся в данной книге - фото 1

Иллюстрации Владимира Вышванюка

Информация содержащаяся в данной книге получена из источников - фото 2

Информация, содержащаяся в данной книге, получена из источников, рассматриваемых издательством как надежные. Тем не менее, имея в виду возможные человеческие или технические ошибки, издательство не может гарантировать абсолютную точность и полноту приводимых сведений и не несет ответственности за возможные ошибки, связанные с использованием книги. Издательство не несет ответственности за доступность материалов, ссылки на которые вы можете найти в этой книге. На момент подготовки книги к изда-нию все ссылки на интернет-ресурсы были действующими.

© ООО Издательство «Питер», 2021

© Серия «IT для бизнеса», 2021

© Роман Зыков, 2021

Об авторе

Роман Владимирович Зыков, 1981 года рождения, в 2004 году получил степень бакалавра, а затем магистра прикладной физики и математики в МФТИ (Московском физико-техническом институте).

В 2002 году начал свой карьерный путь в аналитике данных (Data Science) в качестве технического консультанта в компании StatSoft Russia, российского офиса одноименной американской компании-разработчика пакета статистического анализа данных STATISTICA. В 2004 году был принят на должность руководителя аналитического отдела интернет-магазина Ozon.ru, где создавал аналитические системы с нуля, в том числе веб-аналитику, аналитику баз данных, управленческую отчетность, внес вклад в систему рекомендаций.

В 2009 году консультировал ряд проектов инвестиционного фонда Fast Lane Ventures и гейм-индустрии.

В 2010 году возглавил отдел аналитики в интернет-ритейлере Wikimart.ru.

В конце 2012 года стал сооснователем и совладельцем маркетинговой платформы для интернет-магазинов RetailRocket.ru. На текущий момент компания является безусловным лидером на рынке в России и успешно работает на рынках Чили, Голландии, Испании и других.

С 2007-го вел блог «Аналитика на практике» (KPIs.ru – ныне не существует), где евангелизировал анализ данных в применении к бизнес-задачам в электронной коммерции. Выступал на отраслевых конференциях, таких как РИФ, iMetrics, Gec 2014 вместе с Аркадием Воложем (Yandex), бизнес-конференциях в Дублине и Лондоне, в посольстве США (AMC Center), университете Сбербанка. Печатался в технологическом прогнозе PwC, ToWave, «Ведомостях», «Секрете фирмы».

В 2016 году прочитал мини-лекцию в концертном зале MIT в Бостоне о процессах тестирования гипотез.

В 2020 году был номинирован на премию CDO Award.

Благодарности

Я посвящаю эту книгу своей жене Екатерине и моим детям – Аделле и Альберту. Катя придала мне решимости написать книгу и приняла большое участие в редактировании текстов. За что я ей очень благодарен.

Также я благодарен своим родителям, которые вырастили и воспитали меня в очень непростое время. Отдельная благодарность моему отцу Владимиру Юрьевичу за то, что привил мне любовь к физике.

Я благодарен всем на моем долгом пути в аналитику данных. Илье Полежаеву, Большакову Павлу и Владимиру Боровикову за грамотное руководство, когда я только пришел в StatSoft. Бернару Люке, тогда генеральному директору Ozon.ru, а также коллегам в Ozon.ru: Александру Перчикову, Александру Алехину, Валерию Дьяченко – за совместное написание рекомендательной системы. Марине Туркиной и Ирине Коткиной – с вами было замечательно сотрудничать. Основателям проекта Wikimart.ru Камилю Курмакаеву и Максиму Фалдину – те знакомства в Калифорнии очень сильно повлияли на меня. Александру Аникину – ты очень крутой был тогда, а сейчас вообще звезда. Основателям проекта Ostrovok.ru – Кириллу Махаринскому и Сержу Фаге, а также Жене Курышеву, Роману Богатову, Феликсу Шпильману – с вами очень интересно было работать, я узнал много нового о разработке.

Я благодарен сооснователям Retail Rocket – Николаю Хлебинскому и Андрею Чижу. Отдельная благодарность венчурному фонду Impulse VC (Кириллу Белову, Григорию Фирсову, Евгению Пошибалову) – за то, что поверили в нас. Всем сотрудникам Retail Rocket, особенно моим ребятам Александру Анохину и Артему Носкову – вы лучшие.

Я благодарен психологу Елене Клюстер, с которой работаю уже несколько лет, за осознание своих собственных границ и своих истинных желаний. Благодарен Андрею Гузю, моему тренеру по плаванию, за аналитический подход к тренировкам. Оказывается, так можно, и не только профессионалам, но и любителям.

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