5 книг про большие данные и машинное обучение от Дмитрия Билаша

Дмитрий Билаш – управляющий партнер компании Septa, организатор конференции Kyiv Data Spring, сооснователь издания datification.org. Занимается внедрением технологий больших данных и машинного обучения в компании, а также разработкой machine learning решений для бизнеса.

«Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем работаем и мыслим»
Виктор Майер-Шенбергер и Кеннет Кукьер

В интернете вы легко найдете очень много емких статей, которые великолепно раскрывают тему данных и машинного обучения. И может возникнуть вопрос: “Зачем же тратить время на книги?”. Но эта работа действительно достойна внимания. Именно эту книгу про большие данные я прочел первой, она пробудила интерес к новой теме и я начал с нее вход в профессию.

“Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем работаем и мыслим”, – лучшая книга для старта, рекомендую ее каждому, кто хочет понять, как работает будущее.

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

Несмотря на то, что в заголовке есть слово “революция”, эта книга про эволюцию – она о том, во что эволюционирует классическая аналитика в бизнес-организациях. Что такое операционная аналитика? Как используются данные для аналитики нового поколения и когда машины начнут принимать решения вместо нас? Ответы на все эти вопросы вы найдете в книге Билла Фрэнкса.

Рекомендую эту книгу специалистам по аналитике и людям, которые уже базово разобрались в том, как работают большие данные и машинное обучение.

«Верховный алгоритм» Педро Домигос

Увлекательная научно-популярная книга про машинное обучение. Как работают алгоритмы, которые самообучаются и, словно дети, впитывают данные от окружающего цифрового мира? На что эти алгоритмы способны сегодня и чему они научатся уже завтра? Удастся ли человечеству создать настоящий искусственный интеллект?

Если вас интересуют ответы на эти вопросы, рекомендую.

«Укрощение больших данных» Бил Фрэнкс

Это уже вторая книга Била Фрэнкса в моей подборке, но что поделаешь, если он пишет интересно и по делу?

“Укрощение больших данных” – это книга для управленцев. Рекомендую ее middle и топ-менеджерам, которые хотят сделать свой бизнес data-driven, внедрить машинное обучение в работу компании и начать принимать решения на основе данных.

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

Одно из самых перспективных направлений в работе с данными – это предиктивная аналитика, а проще говоря – предсказание будущего. Машины уже сегодня предугадывают события: какие посты в Facebook будут интересны именно вам, какой фильм больше всего понравится конкретному зрителю, кому стоит выдать кредит, а кому – отказать в займе и многое другое.

Эта книга раскрывает тему предиктивной аналитики на примерах из жизни. Интересно, что могут предсказать машины и как им это удается? Тогда читайте работу Эрика Сигеля и Томаса Давенпорта.

Понравились книги, которые я рекомендую? Добавляйте меня в друзья на Facebook – я часто пишу про данные, машинное обучение, будущее бизнеса и многое другое.