Отзывы на книгу: Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные; Питер, 2021

Очень полезно будет прочесть тем, кто планирует изменить сферу и войти в анализ данных в любом качестве - от обработки до визуализации. Все необходимое для принятия такого решения вы найдете в этой книге, отбросив агрессивный маркетинг онлайн-курсов и блогеров. Уверена, что многие сэкономят массу сил и времени на поиск и анализ всей картины, просто узнав все, что нужно, из первых уст. Спасибо автору!

Я не совсем целевая аудитория и узнал не так много нового из этой книги. Тем не менее, она оказалась довольно полезной в том, что позволила посмотреть чужими глазами на те проблемы, с которыми я сталкиваюсь на работе. Обычно это узнаешь при общении с коллегами или из статей, а тут целая книга. И несколько интересных идей я отсюда все же почерпнул.
В книге действительно рассмотрены почти все аспекты работы отдела аналитики в компании: какие задачи стоят, какие инструменты используются, кто и как с этим всем работает, чего можно ждать и как выращивать.
Какие-то вещи я бы подал немного иначе, с чем-то я не согласен, но во всей книге я не встретил каких-то оторванных от реальности вещей. Чувствуется, что автор собрал не одни грабли на пути от начала карьеры в аналитике и до написания этой книги.
Я бы точно порекомендовал эту книгу руководителям, которые еще не имели опыта работы с аналитикой за пределами базовых инструментов вроде таблиц в экселе.
Я бы порекомендовал эту книгу аналитикам, которые уже набрались профессионального опыта, но еще не очень понимают роль аналитики в бизнесе.
И я бы порекомендовал эту книгу людям, которые уже обладают каким-то опытом и пониманием того, как работает бизнес, но только собираются заняться аналитиков

Автор, похоже, так и не определился с целевой аудиторией. То подробно разбирает самые азы, то кидается кодом. Удивило (неприятно) чрезмерное увлечение «фичами», «дашбордами» и прочими английскими терминами, набранными кирилиицей, но это, скорее, упрёк в адрес редактора. В целом, книга очень напоминает сборник блогов (даже не статей), собранных под одной обложкой. Ну, очень повеселило описание штангенциркуля (хотя, для молодёжи это может и экзотика).

Читал уже основываясь на своей практике работы, находил много знакомого в описании процессов. Но подчерпнул и несколько новых мыслей и идей.

Ожидал от книги большего. Слишком много «воды» и саморекламы. Примерно треть книги – упоминания автора, что он работал в «Озон», «Wikimart», «RR»… Словно читатель с первого раза этого не понял. Книгу нужно сжать в несколько раз и выкинуть самопиар, бесполезные факты о встречах с руководителями, рассуждения об оценке работы сотрудников (кому это интересно?), заезженные вещи типа «ошибки выжившего». Только вот про DS останется брошюрка страниц на десять, не больше.

Книга хороша тем, что автор делится собственным опытом, а опыт, порой, ценнее пространных теоретических разглагольствований. Книга полезна для людей, которые только входят в тему Data Science. Плюс конкретные вещи из Data Science.

Супер. Книга хороша для своей области, но и область она заняла довольно необычную. Скорей всего она там одна.
Почитал я тут отзывы…
"Только вот про DS останется брошюрка страниц на десять, не больше"
Это вообще не о технических моментах DS книга. Она скорее для управленцев, наверно. Ну или для сеньеров, которые техмоменты и так все знают, а вот организационные и концептуально-организационные моменты, которые нигде в-общем-то не найдешь, эта кника предлагает.
Вообще книга для адекватного восприятия требует некоторой взрослости, чтоли, жизненного опыта, промышленного опыта и/или опыта в бизнесе. Тогда некоторые вещи, который пропустит и даже не заметит чисто технарь и узкий специалист, или молодой студент – для человека с набитыми шишками будет ценными и нетривиальными мыслями, ну или гипотезами на проверку.
Например:
"Мне этот опыт много дал – прежде всего я помогал компаниям, не отвлекаясь на корпоративные детали и бюрократию, как было бы, работай я в штате."
Здесь скрыто сразу несколько утверждений и зацепок для идей, но увидеть их может только человек с опытом. Причем утверждений довольно, ну, не то что «необычных», а «не попсовых», скажем так. Т.е. про них не скажешь что это вода, очевидные вещи, и «все так говорят» и вообще «капитан очевидность» – скорее наоборот: некоторые утверждения вызывают реакцию «да ладно! надо проверить! неужели это так?! а ведь и правда, что-то в этом есть!»
Это принципиально иной подход.

Одна вода и реклама своего сервиса рекомендаций