Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные - стр. 4

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.

«Итак, главный принцип – не дурачить самого себя. А себя как раз легче всего одурачить. Здесь надо быть очень внимательным. А если вы не дурачите сами себя, вам легко будет не дурачить других ученых. Тут нужна просто обычная честность.

Я хочу пожелать вам одной удачи – попасть в такое место, где вы сможете свободно исповедовать ту честность, о которой я говорил, и где ни необходимость упрочить свое положение в организации, ни соображения финансовой поддержки – ничто не заставит вас поступиться этой честностью. Да будет у вас эта свобода».

Нобелевский лауреат Ричард Фейнман, из выступления перед выпускниками Калтеха в 1974 году

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.