Что тут сказать? За кричащим названием оказалась спрятана размазанная на 200 страницах информация, которую все и так знают. Где уж тут революция? Использование данных для предсказания болезней, оценки кандидатов, расчета разрушительности войны- все это и многое другое позволяют получить big data. Только не стоит забывать о здравом смысле, а то придется все детальки машинок окрасить в оранжевый цвет и ждать, что они будут меньше ломаться.
Что тут сказать? За кричащим названием оказалась спрятана размазанная на 200 страницах информация, которую все и так знают. Где уж тут революция? Использование данных для предсказания болезней, оценки кандидатов, расчета разрушительности войны- все это и многое другое позволяют получить big data. Только не стоит забывать о здравом смысле, а то придется все детальки машинок окрасить в оранжевый цвет и ждать, что они будут меньше ломаться.
В обмен на все эти прелести скажем: \"Goodbye, конфиденциальность!\". Ведь даже если ваш IP-адрес стерли из выборки, то понять, кто же является этим Господином N в наше время не составит труда, хотя, не думаю, что это многих смутит. В современном мире быть на виду- это норма.
Вывод: книга содержит некоторое количество интересных фактов, но настолько размазанных, что читать ее становится скучно и не интересно.
Если бы кто-то из моих хороших знакомых обратился бы ко мне с вопросом, стоит ли ему читать эту книгу, то я бы ответил, что нет.Увы, информационного мусора сейчас огромное количество, и книга \"Большие данные\" именно из этой категории. Не стоит на нее тратить свое время, наш единственный ресурс, который является невосполнимым. Я искренне пытался придумать категорию людей, которым прочтение этой книги могло быть принести хоть какую-нибудь пользу. И не смог.Безусловно, никто не обязан прислушиваться к моему мнению, потому что к кому прислушиваться, а к кому нет - это всегда исключительно личный выбор.
Если бы кто-то из моих хороших знакомых обратился бы ко мне с вопросом, стоит ли ему читать эту книгу, то я бы ответил, что нет.Увы, информационного мусора сейчас огромное количество, и книга \"Большие данные\" именно из этой категории. Не стоит на нее тратить свое время, наш единственный ресурс, который является невосполнимым. Я искренне пытался придумать категорию людей, которым прочтение этой книги могло быть принести хоть какую-нибудь пользу. И не смог.Безусловно, никто не обязан прислушиваться к моему мнению, потому что к кому прислушиваться, а к кому нет - это всегда исключительно личный выбор.
Моя оценка этой книги - одна звездочка.
Первая ассоциация - Дом, который построил Джек. Такого размусоливания фактов и количества повторений давно не читывал! Если б не это - могло бы показаться вполне приличным чтением. Факты-то интересные и познавательные, но представление...Книга прочитана в рамках игры \"Нон-фикшн 2015\"
Первая ассоциация - Дом, который построил Джек. Такого размусоливания фактов и количества повторений давно не читывал! Если б не это - могло бы показаться вполне приличным чтением. Факты-то интересные и познавательные, но представление...Книга прочитана в рамках игры \"Нон-фикшн 2015\"
Главное, что вам нужно знать о трендовых «Больших Данных»: эта технология отвечает на вопрос «ЧТО?», но ответа на «ПОЧЕМУ?» она дать не в состоянии.Иными словами, Big Data позволяет небывало эффективно отыскивать корреляции, однако причинно-следственные связи находятся за пределами её возможностей. И что самое интересное, в большинстве случаев этого вполне достаточно.
Главное, что вам нужно знать о трендовых «Больших Данных»: эта технология отвечает на вопрос «ЧТО?», но ответа на «ПОЧЕМУ?» она дать не в состоянии.Иными словами, Big Data позволяет небывало эффективно отыскивать корреляции, однако причинно-следственные связи находятся за пределами её возможностей. И что самое интересное, в большинстве случаев этого вполне достаточно.
Именно описание кейсов с \"достаточно\" и составляет как основу, так и главную ценность книги «Большие Данные»: авторы рассказывают о рекомендательной системе на Amazon.com, расстановке товаров на полках в Walmart, изучении моделей чтения книг и даже подборе бейсбольных игроков (см. фильм/книгу «Человек, который изменил всё», в оригинале — «MoneyBall»).Среди всех этих задач, которые раньше казались практически неразрешимыми, особенно отмечу кейс с Датским исследованием, в котором изучалось влияние мобильных телефонов на вероятность развития раковых заболеваний.
Команда учёных объединила 2 набора: Датскую базу данных всех абонентов мобильной связи за 1990-2007 гг. с Датским же реестром онкологических больных. В результате обстоятельного изыскания на основе точной, упорядоченной информации, охватывавшей более 10 000 человек, утверждение о том, что абоненты, которые дольше пользуются мобильным телефоном, более подвержены раковым заболеваниям НЕ БЫЛО ПОДТВЕРЖДЕНО.Правда, шумихи это важное открытие не наделало: с куда большим пылом газетчики бросились бы освещать лишь противоположный результат.
Авторы книги касаются и будущего Big Data: они предрекают появление и массовое распространение новой профессии — «алгоритмист».
Эти ребята будут заниматься не только обработкой обширных массивов данных в самых разных компаниях и организациях, но и контролем за неприкосновенностью частной жизни, а при необходимости — выступать экспертами в суде.
Будучи применимой во множестве разных сфер, технология «Больших Данных» проливают свет на ранее скрытые закономерности, демонстрируя истинное положение вещей.Однако не стоит забывать, что начиная с рукописных измерений средневекового астронома Тихо Браге и заканчивая обнаружением очагов гриппа по запросам в Google, ответственность за добронамеренное применение этой информации целиком и полностью лежит на людской совести. Это до появления SkyNet, конечно ;-)Оригинал рецензии в моём блоге
Книга интересна для знакомства с понятием Big Data. Очень много примеров применения, предположения, как будут использоваться в будущем. Для тех, кто любит научпоп, думаю, будет любопытно прочитать.К концу книги немного раздражала однобокая, только с положительной стороны оценка Big Data... И повторяющиеся примеры.
Книга интересна для знакомства с понятием Big Data. Очень много примеров применения, предположения, как будут использоваться в будущем. Для тех, кто любит научпоп, думаю, будет любопытно прочитать.К концу книги немного раздражала однобокая, только с положительной стороны оценка Big Data... И повторяющиеся примеры.
За последние пару лет слова \"Big Data\" стали почти \"непечатными\". Примерно как \"нанотехнологии\", \"инновации\" и \"модернизация\". Произнеси их в приличном обществе и на тебя начнут коситься как на подвыпившего кучера, непонятно как попавшего на бал.Вместе с тем, сам термин весьма весомый и значимый. Мы на пороге информационного общества, в котором данные будут играть (и уже играют) ключевую роль. И те компании, которые сумеют первыми это осознать и воспользоваться, будут в большом выигрыше, хоть и не слишком долго.Собственно именно об этом и написали книгу профессор управления и регулирования интернета из Оксфорда Виктор Майер-Шенбергер и редактор раздела данных журнала Economist Кеннет Кукьер.В книге нет практических рецептов и рекомендаций. Вы не увидите здесь информации о применимых к большим данным технологиях и алгоритмах. Вместо них вы найдете разбор сути явления. Поймете, что \"большие данные\" не обязательно связаны с терабайтами информации и что в принципе \"размер - не главное\".Словом, книжка больше нужна для расширения кругозора и для \"подумать\". Лично для меня ее ценность в примерах использования данных для решения реальных задач. Когда тебе на пальцах объясняют как устроен машинный перевод Гугла, начинаешь судорожно соображать как можно применить информацию накопленную в нашей компании. Но, к сожалению, у книги есть и ряд минусов, которые местами превращают чтение в пытку:
За последние пару лет слова \"Big Data\" стали почти \"непечатными\". Примерно как \"нанотехнологии\", \"инновации\" и \"модернизация\". Произнеси их в приличном обществе и на тебя начнут коситься как на подвыпившего кучера, непонятно как попавшего на бал.Вместе с тем, сам термин весьма весомый и значимый. Мы на пороге информационного общества, в котором данные будут играть (и уже играют) ключевую роль. И те компании, которые сумеют первыми это осознать и воспользоваться, будут в большом выигрыше, хоть и не слишком долго.Собственно именно об этом и написали книгу профессор управления и регулирования интернета из Оксфорда Виктор Майер-Шенбергер и редактор раздела данных журнала Economist Кеннет Кукьер.В книге нет практических рецептов и рекомендаций. Вы не увидите здесь информации о применимых к большим данным технологиях и алгоритмах. Вместо них вы найдете разбор сути явления. Поймете, что \"большие данные\" не обязательно связаны с терабайтами информации и что в принципе \"размер - не главное\".Словом, книжка больше нужна для расширения кругозора и для \"подумать\". Лично для меня ее ценность в примерах использования данных для решения реальных задач. Когда тебе на пальцах объясняют как устроен машинный перевод Гугла, начинаешь судорожно соображать как можно применить информацию накопленную в нашей компании. Но, к сожалению, у книги есть и ряд минусов, которые местами превращают чтение в пытку:
1. Большое количество воды и повторений
2. Ужасно подобранный шрифт, его размер и межстрочные интервалы. Верстальщику надо за такую работу руку сломать Поэтому оценка только 6 из 10. Хоть книгу и можно рекомендовать как must read людям, которые только начинают знакомство с миром больших данных.
В книге рассказывается о значении больших данных для современного мира, о перспективах использования больших объёмов цифровой информации.
В книге рассказывается о значении больших данных для современного мира, о перспективах использования больших объёмов цифровой информации.
Совсем кратко суть такая: с каждый годом в мире увеличивается количество информации, при этом не просто какой-либо, а цифровой. Раньше актуальней было акцентировать внимание на точности и причинно-следственных связях. Сейчас же необходимо задаваться вопросом, что происходит, а не почему это происходит. Для работы с большими объёмами информации весьма полезно знание языка/языков программирования и понимание сути математического моделирования.
Автор делает акцент на том, что работа с большими данными полезна не только в бизнесе (при этом не только продавцу, но и покупателю. Например, при подборе максимально дешёвых авиабилетов). Но также использование больших данных может оказать неоценимую услугу в социальной сфере, в вопросах лечения заболеваний и предотвращении пандемий.
Книга, на мой вкус, несколько затянута. Но из неё вполне можно почерпнуть информацию про особенности информационного общества и суть больших данных.
Выстрела революционного не получилось.Первое, что мне начало бросаться в глаза и что меня отчасти стало нервировать, так это постоянное переливание из пустого в порожнее. То же самое объяснение преимущества поиска корреляций перед поиском причинно-следственных связей заняло почти всю книгу, как мне показалось.
Выстрела революционного не получилось.Первое, что мне начало бросаться в глаза и что меня отчасти стало нервировать, так это постоянное переливание из пустого в порожнее. То же самое объяснение преимущества поиска корреляций перед поиском причинно-следственных связей заняло почти всю книгу, как мне показалось.
Можно это объяснить на примерах, привести плюсы и минусы, а можно постоянно рассуждать и возвращаться к отправной точке, тем самым топчась на месте и размазывая слова на десятки и десятки страниц, чтобы убедить в правильности подхода. Авторы выбрали явно второй способ. Возможно им надо было чем-то заполнять книгу.Второй пункт, который не оправдал мои ожидания - это наличие примеров, вернее их количество. Мне показалось, оно недостаточным. А те, что есть, скорее больше скрывают, чем говорят.
Интересно всегда узнать подходы в обработках больших данных, необязательно приводить алгоритмы, но все же большие данные ничто сами по себе, их ценность и потенциал зависят от используемых подходов. Об этом, по моему мнение, было не особенно много.Слишком громкое название для книги.
Если вы из тех, кому нравится popscience, то книга вам понравится.
Если вы из тех, кому нравится popscience, то книга вам понравится.
Если вы один из тех немногих, кто до прочтения этой книги знает что такое \"big data\", то книга вам понравится.Не скажу, что она будет вам полезна, но понравится точно. Поэтому рекомендую. P.S. авторам, если бы мог, посоветовал бы не так сильно восхвалять то, о чем они пишут.
Книга в целом неплохая, и составить мнение о том, что такое БД, на ее основе можно. Автор щедро рассыпает по страницам многочисленные примеры успешного использования больших данных, в общем все такое жизнеутверждающее, вот прямо беги и покупай акции компаний, специализирующихся на сборе информации. На поверку же по крайней мере в двух примерах он слегка преувеличивает результаты: насчет гуглопереводчика и алгоритмов Фейсбука. Ни в том, ни в другом случае результат нельзя назвать ни потрясающим, ни даже просто хорошим.
Книга в целом неплохая, и составить мнение о том, что такое БД, на ее основе можно. Автор щедро рассыпает по страницам многочисленные примеры успешного использования больших данных, в общем все такое жизнеутверждающее, вот прямо беги и покупай акции компаний, специализирующихся на сборе информации. На поверку же по крайней мере в двух примерах он слегка преувеличивает результаты: насчет гуглопереводчика и алгоритмов Фейсбука. Ни в том, ни в другом случае результат нельзя назвать ни потрясающим, ни даже просто хорошим.
Книга про Большие данные крутая. Ее нужно прочить даже тем, кто не про это, и уж тем более тем, кто про это. Ее главный смысл в том, что онa объясняет в чем именно наша цивилизация совершила качественный переход на новый уровень. Книга сбрасывает с постамента логику прогнозирования, основанный на малых выборках, постулируя «отказ от причинности в пользу корреляции». Она объясняет экономику вторичного использования информации, которая опирается даже не на вычислительные мощности, а на творческий креатив исполнителей, способных заставить наборы данных заговорить. Кстати, про этих аналитиков, которые могут и не быть экспертами в той области, данные которой они обрабатывают, тоже весело сказано: в Microsoft шутят, что качество [машинного] перевода улучшается всякий раз, когда команду покидает лингвист.Эта книга немного касается религии, хотя в ней нет ни одного религиозного слова. Разве постулат «это всегда работает именно так, объяснений не ищи» не похоже на истории из священных книг?
Книга про Большие данные крутая. Ее нужно прочить даже тем, кто не про это, и уж тем более тем, кто про это. Ее главный смысл в том, что онa объясняет в чем именно наша цивилизация совершила качественный переход на новый уровень. Книга сбрасывает с постамента логику прогнозирования, основанный на малых выборках, постулируя «отказ от причинности в пользу корреляции». Она объясняет экономику вторичного использования информации, которая опирается даже не на вычислительные мощности, а на творческий креатив исполнителей, способных заставить наборы данных заговорить. Кстати, про этих аналитиков, которые могут и не быть экспертами в той области, данные которой они обрабатывают, тоже весело сказано: в Microsoft шутят, что качество [машинного] перевода улучшается всякий раз, когда команду покидает лингвист.Эта книга немного касается религии, хотя в ней нет ни одного религиозного слова. Разве постулат «это всегда работает именно так, объяснений не ищи» не похоже на истории из священных книг?
взялся читать книгу по случайно наводке моего руководителя, несмотря на то, что \"в работе\" у меня было парочка других книг, я отложил их и приступил к чтению.
взялся читать книгу по случайно наводке моего руководителя, несмотря на то, что \"в работе\" у меня было парочка других книг, я отложил их и приступил к чтению.
в целом, книга описывает прекрасно осознаваемые всеми процессы - сбор данных, метаданных.
дает несколько десятков хороших примеров того, как используются данные.если читатель желает увидеть техники, особенности, какие то технические тонкости по поводу сбора, обработки, сортировки и т.д БД - это книга ему не может.
Книгу можно считать вводным материалом в мир БД.небольшим минусом (хотя, скорее это не минус, а специфика отрасли БД) является постоянное упоминание Google и того, какие они молодцы, как они все хорошо делают, это немного раздражает.
Книга поверхностная и легкая. Я по наивности ожидала каких-то технических вещей, подробностей, отсылок. Но в целом этот та вдохновляющая документальная литература, которая подогревает интерес, вдохновляет, заставляет задуматься. Многословно немного, но в компании с ней пара приятных вечеров с сознанием того, что это и правда происходит и это круто, бесценно, большой плюс к хорошему настроению.
Книга поверхностная и легкая. Я по наивности ожидала каких-то технических вещей, подробностей, отсылок. Но в целом этот та вдохновляющая документальная литература, которая подогревает интерес, вдохновляет, заставляет задуматься. Многословно немного, но в компании с ней пара приятных вечеров с сознанием того, что это и правда происходит и это круто, бесценно, большой плюс к хорошему настроению.
Нравится, что автор затронул тему ответсвенности, в том числе за повторное использование данных. На мой взгляд, это важно, даже важнее, чем кажется сперва. Кто знает, какие последствия могут следовать за разглашением данных или даже возможностью соотнести реального человека и статистическую выборку. Да и предсказание преступлений и наказание за них на основе данных куда как более скользкая тема, чем показано здесь. Я бы сделала эту часть категоричнее и жестче.
Если с трудом представляете масштаб этой сферы - то почитайте, а так пару раз удивитесь и отложите, ну и авторы конечно слегка переоценивают технологию
Если с трудом представляете масштаб этой сферы - то почитайте, а так пару раз удивитесь и отложите, ну и авторы конечно слегка переоценивают технологию
Комментарии и отзывы:
Комментарии и отзывы: