Reviews of the book «Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные», 10 reviews

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... Next

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... Next

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.

Пытаюсь дочитать книгу до конца уже второй раз. Общее впечатление: ожидала большей структурированности, вычитанного текста.

Из минусов: ощущение, что книгу не писали, а надиктовывали и затем просто расшифровали и так выпустили, вообще без редактуры. Читается неприятно. 150 упоминаний про «когда я работал там-то» – в чем польза этой информации? Пример из текста: «Лично у меня идея такого бизнеса зародилась во время работы в компании Wikimart.ru» – и?

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... Next

Было интересно провести с автором несколько вечеров. Это не учебник и не справочник, но задачу расширить кругозор в сфере работы с данными и структурировать разрозненные "слышала звон" решить помог. Автору спасибо

Пытаюсь дочитать книгу до конца уже второй раз. Общее впечатление: ожидала большей структурированности, вычитанного текста.

Из минусов: ощущение, что книгу не писали, а надиктовывали и затем просто расшифровали и так выпустили, вообще без редактуры. Читается неприятно. 150 упоминаний про "когда я работал там-то" - в чем польза этой информации? Пример из текста: "Лично у меня идея такого бизнеса зародилась во время работы в компании Wikimart.ru" - и?

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.

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).