«Работа с данными в любой сфере» читать онлайн книгу 📙 автора Кирилла Еременко на MyBook.ru
image
  1. Главная
  2. Базы данных
  3. ⭐️Кирилл Еременко
  4. 📚«Работа с данными в любой сфере»
Работа с данными в любой сфере

Отсканируйте код для установки мобильного приложения MyBook

Премиум

4.23 
(26 оценок)

Работа с данными в любой сфере

257 печатных страниц

Время чтения ≈ 7ч

2019 год

12+

По подписке
549 руб.

Доступ ко всем книгам и аудиокнигам от 1 месяца

Первые 14 дней бесплатно
Оцените книгу
О книге

Что общего у аналитика данных и Шерлока Холмса? Как у Netflix получилось создать 100 %-ный хит – сериал «Карточный домик»? Ответ кроется в правильном использовании данных. Эта книга – практическое руководство и увлекательное путешествие в науку о данных, независимо от того, хотите ли вы использовать анализ данных в своей профессии, собираетесь ли стать аналитиком данных, или уже работаете в этой области. Ее автор, основатель образовательного онлайн-портала и консультант, Кирилл Еременко просто и понятно рассказывает об основных методах, алгоритмах и приемах, которые вам помогут на любом этапе: от сбора данных и их анализа до визуализации полученных результатов. Благодаря «Работе с данными в любой сфере» вы не только узнаете, как данные влияют на нашу жизнь (и как защитить свои данные), но и сможете расширить свои карьерные возможности.

читайте онлайн полную версию книги «Работа с данными в любой сфере» автора Кирилл Еременко на сайте электронной библиотеки MyBook.ru. Скачивайте приложения для iOS или Android и читайте «Работа с данными в любой сфере» где угодно даже без интернета. 

Подробная информация
Дата написания: 
1 января 2018
Объем: 
462618
Год издания: 
2019
Дата поступления: 
21 сентября 2019
ISBN (EAN): 
9785961426526
Переводчик: 
Диана Шалаева
Время на чтение: 
7 ч.
Правообладатель
1 862 книги

bookeanarium

Оценил книгу

Что я открываю раньше – глаза, упаковку с кофейными зёрнами или очередной excel каждый будний день, – это ещё вопрос, поэтому новинку (*2019 год) от издательства «Альпина паблишер» – «Работа с данными в любой сфере» я читала очень внимательно. Шутка ли – мне сулят выход на новый уровень, за пределы серых клеточек, может, даже сразу в биг дата.

Чуете запах завышенных ожиданий? Приспустите свою планку чуток. И ещё немного. Воот, вот, достаточно. Не надо слишком низко – я всё-таки не собираюсь впаривать вам палёный шлак, – так, немного разведённый льдишком бурбон.

Честно, страниц 30 в самой середине были очень полезны! Да, всё остальное вокруг было про какие-то вполне очевидные или давно известные вещи (сами попробуйте написать книгу с комплексным обзором какой-нибудь темы, не касаясь общих мест!). Итак, вот что мне захотелось применить в работе:

– «тепловую карту»: это многоклеточная матрица (например, 7х12: про то, в какой день недели / месяц наиболее загруженная обстановка по, например, количеству посетителей), где у каждой клетки - свой цвет: от тёмно-синего до тёмно-красного. Мне кажется, такую тепловую аналогию считывать и воспринимать даже проще, чем знаменитые «Лица Чернова»;

– диаграмму «плоское дерево»: это как пузырьковая диаграмма, только в границах одного четырёхугольника много мелких четырёхугольников разной площади (интересно, какой интерфейс предлагает такой вариант диаграммы? Microsoft Power BI, может быть?);

– диаграмму «водопад», которая позволяет разобрать на запчасти какой-то итоговый столбец: рядом с ним оказывается «лесенка» из его слагаемых, а на оси абсцисс под каждой ступенькой находится достаточно места, чтобы подробно подписать каждую и не мельчить.

Хотелось бы использовать диаграмму Сэнки и шкалу Ликерта, но вряд ли доведётся (посмотрите, это изобретательная инфографика), а вот тема «как работать с грязными данными» – очень даже рабочая!

И самое удивительное: я много раз встречала совет «работайте с цветовым кругом», но только в книге Кирилла Ерёменко мне наконец-то объяснили, как применять эту простейшую вещь, причём принцип использования показали на ЧЁРНО-БЕЛОМ ВАРИАНТЕ цветового круга. Это, конечно, некий сорт иронии, когда обложка сияет всеми цветами радуги, а внутри монохром.

23 июня 2020
LiveLib

Поделиться

ELiashkovich

Оценил книгу

Тут, конечно, сам виноват. Ограничился изучением аннотации и пары поверхностных рецензий, на основе чего решил, что книга Еременко будет чем-то вроде "Все лгут" или "Хитмейкеров". По факту же это, скорее, учебник, так что читать просто так, по большому счету, бессмысленно. Вот если вы реально собрались в анализ данных, тогда, наверное, да, стоит полистать.

(Впрочем, аннотация в любом сучае врет - вот эти завлекалочки про Шерлока Холмса и Netflix в тексте не раскрыты, про тот же Netflix в книге полстраницы).

18 февраля 2020
LiveLib

Поделиться

Cheryl_

Оценил книгу

Книга будет полезна, как начинающему специалисту так и человеку который интересуется данной темой.
Большинство вопросов рассматривается на разных ситуациях и кейсах.
После прочтения у вас появляется база знаний от которой можно отталкиваться и изучать эту тему дальше.
Есть бонусы в виде примеров куда можно устроиться на работу, как себя вести на собеседовании, а так же полезные ссылки на литературу и курс.

26 июля 2022
LiveLib

Поделиться

«Теоретизировать, не имея данных, опасно. Незаметно для себя человек начинает подтасовывать факты, чтобы подогнать их к своей теории, вместо того чтобы подтвердить факты теорией».
7 мая 2022

Поделиться

Джо Блицштайном и Ганспетером Пфистером
7 мая 2022

Поделиться

Несмотря на название, логистическая регрессия на самом деле не является алгоритмом регрессии; это тип метода классификации. Он использует наши данные, чтобы предсказать шансы на успех в таких сферах, как, скажем, продажа продукта определенной группе людей, определение ключевых демографических показателей для просмотра вашей электронной почты, или во многих других областях, не связанных с бизнесом, — например, в медицине, когда на основе возраста, пола и результатов анализа крови пациента пытаются предсказать, будет ли тот страдать ишемической болезнью сердца.
5 апреля 2021

Поделиться

Автор книги

Переводчик

Другие книги переводчика