Категория: Компьютерная литература. Базы данных

Как выжать все из своих данных? Как принимать решения на основе данных? Как организовать анализ данных (data science) внутри компании? Кого нанять аналитиком? Как довести проекты машинного обучения (machine learning) и искусственного интеллекта до топового уровня? На эти и многие другие вопросы Роман Зыков знает ответ, потому что занимается анализом данных почти двадцать лет. В послужном списке Романа – создание с нуля собственной компании с офисами в Европе и Южной Америке, ставшей лидером по применению искусственного интеллекта (AI) на российском рынке. Кроме того, автор книги создал с нуля аналитику в Ozon.ru. Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто «пилит» свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области. Книга не содержит примеров программного кода, в ней почти нет математики.

Категория: Компьютерная литература. Базы данных

Благодаря этой книге вы узнаете: 1) Как пользоваться отладчиком в системе SAP ERP и S/4HANA. 2) Анализировать логику работы программ написанных на языке программирования ABAP, почему они работают так, а не иначе. 3) Понимать причины дампов/ошибок в программах. 4) Выполнять контроль качества реализации функциональной спецификации разработчиком. 5) Анализировать логику работы функциональных модулей и USER-EXIT, т.е. одним словом общаться на одном языке с разработчиком. Мы понимаем, что самый ценный ресурс консультанта SAP – это время, поэтому попытались изложить все самое необходимое, чтобы Вы смогли общаться с отладчиком на "ТЫ", избегая глубокого погружения в технические детали. 6) Уменьшится потребность в разработчиках по мелким техническим вопросам, что сохранит не только время, но и ваши нервы, а как мы с вами знаем, все болезни от нервов. Будьте здоровы и больше времени проводите со своими близкими.

Категория: Компьютерная литература. Базы данных

Статистика играла ключевую роль в научном познании мира на протяжении веков, а в эпоху больших данных базовое понимание этой дисциплины и статистическая грамотность становятся критически важными. Дэвид Шпигельхалтер приглашает вас в не обремененное техническими деталями увлекательное знакомство с теорией и практикой статистики. Эта книга предназначена как для студентов, которые хотят ознакомиться со статистикой, не углубляясь в технические детали, так и для широкого круга читателей, интересующихся статистикой, с которой они сталкиваются на работе и в повседневной жизни. Но даже опытные аналитики найдут в книге интересные примеры и новые знания для своей практики.

Категория: Компьютерная литература. Базы данных

Сегодня наука о данных используется практически во всех сферах: вы видите подобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные на основе ваших предпочтений фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей в соцсетях, отфильтрованные письма в папке со спамом. Книга знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации. Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем. «Наука о данных» уже переведена на японский, корейский и китайский языки.

Категория: Компьютерная литература. Базы данных

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.

Категория: Компьютерная литература. Базы данных

Наш телефон знает о нас больше, чем мы думаем. Он умеет собирать и анализировать информацию о том, как мы передвигаемся по городу, какие посты лайкаем и какими приложениями пользуемся. Он сообщит о пробках и поторопит на работу, чтобы мы не опоздали; подберет музыку под наше настроение и составит список персональных рекомендаций, чем можно занять себя в течение дня. Телефон – больше не устройство, по которому звонят, это уже средство управления окружающим нас миром. Незаметно мы окружили себя такими интерфейсами, которые создают невидимый барьер между человеком и окружающей средой. Планирование, управление, коммуникация, все теперь строится через эти программы и девайсы. Даже человеческие отношения. Но насколько глубока кроличья нора? Каждому предстоит разобраться в этом самому. Эта книга поможет донести основные принципы проектирования и создания таких интерфейсов управления бизнесом, обществом и окружающим нас миром посредством Больших данных. Читайте, наслаждайтесь и помните: сожжение книг противозаконно.

Категория: Компьютерная литература. Базы данных

Как жить в мире, где информацию о тебе может получить кто угодно и когда угодно? Ведущий мировой эксперт по будущему Big Data Андреас Вайгенд знает ответ. Он разрабатывал стратегию данных таких крупных рыб, как Alibaba, Goldman Sachs, Lufthansa, Thomson Reuters. Работал руководителем по Big Data в компании Amazon, является Директором компании Social Data Lab, преподаёт в IT-школе Калифорнийского университета Беркли. Андреас уверен, что этот «дом со стеклянными стенами» несет в себе не только большие риски, но и потрясающие возможности как для корпораций, так и для обычных людей. Из книги Вы узнаете, как с помощью Big Data инновационные компании: [ul]следят за поведением пользователей; определяют круг интересов человека; формируют мнение потребителей.[/ul]

Категория: Компьютерная литература. Базы данных

Книга написана для начинающих программистов. Ко всем задачам есть решения. Присутствуют задачи повышенной сложности.

Категория: Компьютерная литература. Базы данных

Что такое информация? Как можно проанализировать данные, которые у вас есть? А если данных очень много и они требуют вычислительной мощи современных компьютеров? Какие выводы можно сделать из этого массива данных? Может – никаких, а может – это неиссякаемый источник, приносящий все новые возможности. Самое ценное, что есть у любого человека, это его знания, помноженные на опыт. Эта книга помогает занятому человеку быстро погрузиться в увлекательный мир интеллектуального анализа данных с целью извлечения полезной информации, которую можно использовать в дальнейшем, например, в бизнесе или в принятии решений. Эта деятельность по-английски называется Data mining и содержит методы, используемые самыми разными специалистами-аналитиками, исследующими медицинские, политические, экономические и другие всевозможные источники данных. Предполагается, что читатель более-менее знаком с Excel и пользуется им время от времени. Знания SQL-сервера не требуется, но полезно иметь.

Категория: Компьютерная литература. Базы данных

Насколько велики на самом деле «большие данные» – огромные массивы информации, о которых так много говорят в последнее время? Вот наглядный пример: если выписать в линейку все цифры 0 и 1, из которых состоит один терабайт информации (вполне обычная емкость для современного жесткого диска), то цепочка цифр окажется в 50 раз длиннее, чем расстояние от Земли до Сатурна! И тем не менее, на «большие данные» вполне можно взглянуть в человеческом измерении. Эрец Эйден и Жан-Батист Мишель – лингвисты и компьютерные гении, создатели сервиса Google Ngram Viewer и термина «культуромика», показывают, каким образом анализ «больших данных» помогает исследовать трудные проблемы языка, культуры и истории.