Читателей стало больше!

Доступность книги
1) Электронная версия https://www.piter.com/product/roman-s-data-science-kak-monetizirovat-bolshie-dannye
2) Бумажная версия https://www.wildberries.ru/catalog/27782594/detail.aspx
В других магазинах почти не осталось. Есть просьба - прочитали книгу - напишите отзыв в магазине, даже критический.

Доп. тираж будет в июне

Хорошая новость про этику данных (глава 11 книги). Я надеюсь это улучшит ситуацию. https://www.forbes.ru/newsroom/tehnologii/431007-yandeks-pozvolil-polzovatelyam-udalyat-svoi-dannye?fbclid=IwAR099u86JWPunesqAq7i5nneaJgUitsixXvauzTd7b8av3QW94u27EUfTMc

Книга заняла второе место по популярности в своей категории на labirint.ru

Теперь и на litres - https://www.litres.ru/roman-zykov/roman-s-data-science-kak-monetizirovat-bolshie-dannye/

Если вы уже читали книгу, то обратили внимание на подзаголовок «Конфликт исследователя и бизнеса». Завтра 17 июня в 19:00 я буду обсуждать эту тему на вебинаре в рамках фестиваля Data Fest 2021. Ссылка на регистрацию тут: https://topdatalab.ru/taplink

Полезные мысли

На конференции в Москве Ральф Кимбалл (один из теоретиков хранилищ данных) сказал про юзабилити отчетных систем - посчитайте количество кликов, которые нужно сделать пользователю, чтобы получить требуемый отчет. Чем их меньше, тем лучше.

Я сам себя ловил на мысли, что некоторые вещи ленился делать, потому что нужно много времени потратить на получение нужных цифр. Мы должны думать о пользователях, чтобы им было удобно работать с данными. Самая лучшая аналитическая система будет работать со скоростью мысли.

Отзыв на книгу из Токио https://www.linkedin.com/feed/update/activity:6813674890869121024

Видео выложено тут: https://youtu.be/Rn-eWG5t-is

Как писалась книга? Статья на vc.ru

https://vc.ru/life/265038-kak-pisalas-kniga-roman-s-data-science

Все мы люди! Поэтому относится к конфиденциальной информации следует строже. Я уже писал про Love intelligence в 11 главе про этику данных. Продолжение пришло из Facebook: https://vc.ru/social/269862-dostup-k-dannym-polzovateley-facebook-byl-u-16-tysyach-sotrudnikov-nekotorye-ispolzovali-ih-dlya-slezhki-istochniki

Andrew Ng, которого я многократно упоминал в книге, написал статью для Harvard Business Review.
В ней он подчеркивает важность правильных данных, а не моделей, которые на этих данных строятся. https://hbr.org/2021/07/ai-doesnt-have-to-be-too-complicated-or-expensive-for-your-business

Дело в том, что обычно инженеры и исследователи в области ML пытаются на одних и тех же данных строить множество моделей, но гораздо важнее собрать чуть более подходящие данные (улучшить их качество), чтобы получить решение на более простых алгоритмах. Что удешевит всю конструкцию особенно, когда вы не являетесь крупной технологической компанией.

Напишите ваши вопросы для семинара мне на email - rzykov@topdatalab.ru
Тогда я смогу сделать несколько семинаров разбитых по темам.

С эффективностью нужно обращаться аккуратно :)

Пару месяцев назад меня попросили написать статью на habr про долгосрочные/краткосрочные рекомендации.
Вот она https://habr.com/ru/post/562102/

Удар по открытому доступу к информации в Netflix. Я их перехвалил в книге :)

В 2016– 2017 годах программист Сун Мо Цзюнь и еще несколько его коллег передавали конфиденциальную информацию о подписчиках Netflix брату Суна. Тот смотрел, как пользователи подписываются на Netflix, и начинал скупать или продавать акции компании. Все это он делал перед публикацией отчетности, чтобы быть первым среди владельцев акций.
После того как разработчик Сун Мо Цзюнь уволился из Netflix в 2017-м, он попросил своих бывших коллег воровать эту информацию и передавать ему. Эта схема работала больше трех лет. Их не могли отследить из-за того, что они общались в мессенджере со сквозным шифрованием. «Акционерам» так удалось заработать $3,1 млн.

Они торговали информацией, которая добывалась самым примитивным SQL запросом.

https://www.sec.gov/news/press-release/2021-158

Про откровенное вранье на собеседованиях

В последнее время я сталкиваюсь с тем, что люди откровенно врут на собеседованиях или публично, и не бояться разоблачения.

Написать пост побудило меня несколько последних случаев.

1. Я недавно на линкедин получил нотификацию, что можно поздравить бывшего моего коллегу (совсем не аналитика). И решил посмотреть как у него дела. И очень удивился, что он приписал себе все то, что я и мой коллега делали на том месте работы. Теоретически у меня есть возможность обрушить его карьеру, но я пока этого делать не буду.

2. Я нанимал человека для ремонта квартиры, у которого есть youtube канал с кучей подписчиков. Знаете, что было дальше? Он ушел в запой вместе с группой товарищей прямо на объекте, объяснив это тем, что он собрал группу для консультаций по ремонту :).

3. Один человек хвастался в соц сетях своим достижением-статусом (в области анализа данных) в одной из международных организаций. Для меня оно звучало как Герой России. Я такой получить не смог - это очень много времени и работы. Так вот выяснилось, что он получил его за то, что "подносил снаряды", а не за то, что он сделал серьезную работу.

4. Я собеседовал разработчика OLAP кубов, он утверждал, что все ок, он знает и умеет. Изначально я верил человеку, уже согласился его взять. А потом меня дернуло предложить - давай соберем куб вместе. Открыл комп, дизайн студию. Он завис и даже делать ничего не стал.

Плиз, старайтесь так не делать. И не все золото, что блестит...