Обложка BIG DATA. Вся технология в одной книге
BIG DATA. Вся технология в одной книге
BIG DATA. Вся технология в одной книге
BIG DATA. Вся технология в одной книге
BIG DATA. Вся технология в одной книге
BIG DATA. Вся технология в одной книге
BIG DATA. Вся технология в одной книге

Год издания: 2020

Издание: Первое

Возрастное ограничение: 16+

ISBN: 978-5-04-094117-9

Артикул: ITD000000000887856

Размер: 162x235 мм

BIG DATA. Вся технология в одной книге
Поделиться
BIG DATA. Вся технология в одной книге
BIG DATA. Вся технология в одной книге
BIG DATA. Вся технология в одной книге
BIG DATA. Вся технология в одной книге
BIG DATA. Вся технология в одной книге
BIG DATA. Вся технология в одной книге
Бумажная книга

Технологии монетизации больших данных от гигантов рынка —

Google, Microsoft, Uber, Twitter, Amazon, Facebook, Netflix и WhatsApp.

Вы узнаете, как с помощью Big Data инновационные компании:

— следят за поведением пользователей

— определяют круг интересов человека

— управляют репутацией

— формируют мнение потребителей

Андреас Вайгенд — один из ведущих мировых экспертов по будущему Big Data, директор компании Social Data Lab и лектор IT- школы Калифорнийского университета Беркли. Разрабатывал стратегию больших данных компаний Alibaba, Goldman Sachs, Lufthansa, Thomson Reuters, работал руководителем по Big Data компании Amazon.

«Невероятно актуальная книга. Андреас Вайгенд, главный data scientist Amazon, поднимает острую и неоднозначную тему: как следует жить в мире полной информационной открытости? И утверждает, что этот „дом со стеклянными

стенами“ несет в себе не только большие риски, но и потрясающие возможности. Потрясающие возможности, которые открыты и для корпораций, и для обычных людей».

Юрий Мордвин,

директор по коммерческим операциям и аналитике ozon.ru

Год издания: 2020

Издание: Первое

Возрастное ограничение: 16+

ISBN: 978-5-04-094117-9

Артикул: ITD000000000887856

Размер: 162x235 мм

Бумажная книга

Над книгой работали

Андреас Вайгенд

Автор
Андреас Вайгенд

Один из ведущих мировых экспертов по будущему Big Data, директор компании Social Data Lab и лектор IT- школы Калифорнийского университета Беркли. Разрабатывал стратегию больших данных компаний Alibaba, Goldman Sachs, Lufthansa, Thomson Reuters, работал руководителем по Big Data компании Amazon.

Рецензии на книгу

Hermanarich
3 января 2021 г., 12:40
Зарисовка из жизни Сижу я как-то вечером и думаю, и тут мне в голову приходит мысль — а не купить ли мне подушки? Вот бывает, накатывает мысль — почему бы не подушки. Ладно, отгоняешь эту мысль. Часа через 4-е вечером выходишь в Фейсбук — и в рекламе тебе начинают лезть... подушки. Любители конспирологии — фейсбук не подслушивает вас. Можете не пытаться заклеивать изолентой микрофон. Разбивание телефона тоже не поможет до конца (хотя в какой-то степени поможет). Я не говорил вслух о подушках — я только о них подумал. И я не искал их ни в каких поисковиках. И фейсбук знает о том, что я о них подумал, не потому что читает мои мысли. Просто у него обработаны миллиарды пользователей. И пользователи эти разбиты по разного рода кластерам — от возраста, пола, материального обеспечения, интересов, чувства юмора и пр. И некоторые люди хорошо сбиваются в совокупность (ладно — все люди хорошо сбиваются в совокупности. А те кто не сбиваются — сбивают в совокупность «плохо сбиваются в совокупность», так что они тоже в совокупности). И у той совокупности, к которой принадлежу я, в их дорожной карте в определённый период выведено, что там возникают подушки. Кто-то начинает искать эти подушки, кто-то о них говорит. И программой просто рассчитано, что «такие как я» с определенной вероятностью в определенное время заинтересуются подушками. Потому как процентов 70 моей совокупности так поступило. И программа любезно предвосхитила мой интерес. Это и есть Big Data. Моя личность абсолютно никому не нужна — если кто-то думает, что крупные корпорации интересуют, какое именно порно он смотрит — это детский сад. Корпорации интересуют большие совокупности, способные не индивидуализировать меня, а обезличивать меня, и собрать в большие пулы. И да, каждый человек уникален, но вот совокупности людей более чем предсказуемы. Об этом в книжке толком ничего нет. А что же есть в книжке? Если честно — в ней очень мало что есть. 80% написанного — вода с водой. Автор старательно делится своими воспоминаниями о работе в Амазон (Амазон встречается на страницах слишком часто, но интересных кейсов он нам не даёт), размышляет о судьбе информации в открытом мире, и о судьбе человека в мире открытой информации, предлагает проекты манифестов по работе с информацией — короче, занимается всем тем, что в книжке не обозначено. Чем автор не собирается заниматься — так это рассказывать нам про Big Data. Автор немного расскажет нам про web-аналитику — тема интересная, но куда старше заявленной Big Data, и весьма косвенным образом с ней соотносящейся. Ну и главным вопросом для автора выступает именно конфиденциальность — то, что для исследуемой темы вообще не является проблемой. Ибо Big Data всё-таки про другое — не про анализ каждой личности, а про синтез личностей, про анализ совокупностей. И да, возраст, пол, образование, должность здесь играют колоссальную роль — но это иная роль, нежели роль в психологии. Эта роль более синтетическая и механистическая. Про книжку Книжка написана на «хайповую» тему — Биг Дату потеснил года три назад Блокчейн, ну а потом пришла Ковидла, и Блокчейн оказался потеснён технологиями удалённых офисов (книг на эту тему пока очень мало — но не волнуйтесь, через пару лет будут завалены все книжные прилавки). Так что автор старается быть «на гребне». Проблема в том, что у него не получается. Главная проблема — автор совершенно не хочет уходить вглубь вопроса, постоянно плавая на поверхности. Например, в книге совершенно не будет формул. Будут три-четыре жалких картинки с кластеризацией (известна задолго до Биг Даты, и, конечно, представляют собой детский сад — ещё б совсем базовую теорию графов вспомнил), да картинку с идентификацией патернов. Эти вещи к Биг Дате, конечно, тоже относятся — но это просто очередные инструменты. Ну а остальной объём воды автор нагнал за счет пространных рассуждений, мыслей вслух, примеров, многие из которых вообще ни в какую кассу (когда камеры в магазине смотрят на вас, чтоб вы чего не сперли — это не Биг Дата. Разобью сердце автора). Автор ссылается на Стэнфордский университет, где он, якобы, читал профильный курс. Если на таком уровень там читался подобный курс — это значительный удар в моих глазах по репутации Стэнфордского университета. Даже на сборник кейсов, как материал для семинарских занятий, эта книга не тянет. Она не тянет даже на примитивную книгу по аналитике, если честно. В общем — я разочарован. Большой вопрос: читать или нет? Закинул я сети наугад в книготорговый рынок, и выловил оттуда мусор. Книжку читать нет совершенно никакого смысла — причем никому. Если читатель хоть немножко в теме — всё это покажется чересчур примитивным. Если читатель вообще ничего в теме не понимает — он и не поймет дальше. Так что если вы взяли эту книгу, чтоб ознакомиться с модной, острой, «рыночной» темой — положите обратно, и не тратьте своё время.
Читать полностью
DaemonL
20 марта 2021 г., 19:37
Пусть вас не обманывает многообещающее название - в этой книге нет ни о слова о технологиях, алгоритмах или инструментах разработки. Только пространные рассуждения о том, что персональные данные в современном мире никак не утаить, смиритесь с этим и попытайтесь получить максимум пользы от Google и Facebook. Вторая половина книги - это просто теории автора о том, как бы он реализовал/улучшил те или иные сервисы и какие законы следовало бы принять. Практической пользы от этих измышлений, очевидно, никакой.
Читать полностью
daniz7998
11 июня 2020 г., 16:22
Еле дочитал. Субъективно - 70% воды. Все рассуждения можно было вместить в 100 страниц
Читать полностью

Книги серии «Top Business Awards»