5 книжок про великі дані й машинне навчання від Дмитра Білаша

Дмитро Білаш – керуючий партнер компанії Septa, організатор конференції Kyiv Data Spring, співзасновник видання datification.org. Займається впровадженням технологій великих даних і машинного навчання в компанії, а також розробкою machine learning рішень для бізнесу.

«Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем работаем и мыслим»
Віктор Майер-Шенбергер і Кеннет Кук’єр

В інтернеті ви легко знайдете дуже багато містких статей, які чудово розкривають тему даних і машинного навчання. І може виникнути питання: “Навіщо ж витрачати час на книги?”. Але ця робота дійсно варта уваги. Саме цю книгу про великі дані я прочитав першою, вона пробудила інтерес до нової теми і я почав з неї вхід в професію.

“Великі дані. Революція, яка змінить те, як ми живемо працюємо і мислимо”, – найкраща книга для старту, рекомендую її кожному, хто хоче зрозуміти, як працює майбутнє.

«Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики»
Білл Френкс

Попри те, що в заголовку є слово “революція”, ця книга про еволюцію – вона про те, у що еволюціонує класична аналітика в бізнес-організаціях. Що таке операційна аналітика? Як використовуються дані для аналітики нового покоління і коли машини почнуть приймати рішення замість нас? Відповіді на всі ці питання ви знайдете в книзі Білла Френкса.

Рекомендую цю книгу фахівцям з аналітики та людям, які вже базово розібралися в тому, як працюють великі дані й машинне навчання.

«Верховный алгоритм» Педро Домігос

Захоплива науково-популярна книжка про машинне навчання. Як працюють алгоритми, які самонавчаються і, немов діти, вбирають дані з навколишнього цифрового світу? На що ці алгоритми здатні сьогодні та чому вони навчаться вже завтра? Чи вдасться людству створити справжній штучний інтелект?

Якщо вас цікавлять відповіді на ці питання, рекомендую.

«Укрощение больших данных» Біл Френкс

Це вже друга книга Била Френкса в моїй добірці, але що поробиш, якщо він пише цікаво й доречно?

“Приборкання великих даних” – це книжка для управлінців. Рекомендую її middle і топ-менеджерам, які хочуть зробити свій бізнес data-driven, впровадити машинне навчання в роботу компанії та почати приймати рішення на основі даних.

«Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Diet»
Eric Siegel и Thomas H. Davenport

Одне з найбільш перспективних напрямків в роботі з даними – це предиктивна аналітика, а простіше кажучи – передбачення майбутнього. Машини вже сьогодні передбачають події: які пости в Facebook будуть цікаві саме вам, який фільм найбільше сподобається конкретному глядачеві, кому варто видати кредит, а кому – відмовити в позиції й багато іншого.

Ця книга розкриває тему предиктивної аналітики на прикладах з життя. Цікаво, що можуть передбачити машини і як їм це вдається? Тоді читайте роботу Еріка Сігеля і Томаса Давенпорта.

Сподобалися книги, які я рекомендую? Додавайте мене в друзі на Facebook – я часто пишу про дані, машинне навчання, майбутнє бізнесу і багато іншого.