Просчитать будущее. Кто кликнет, купит, соврёт или умрёт

Корреляция вместо каузальности.

В книге приводится множество примеров использования машинного обучения в анализе данных в разных областях знаний. Анализируются возможности и опасности аналитики данных, в частности влияние её на возможность-невозможность сохранения «приватности» частных данных и как обществу нужно будет измениться для приспособления з новым информационным реалиям.

Очень понравились примеры краудфандинга в аналитике данных, думаю, такие проекты будут встречаться всё чаще, и существенно повлияют на глобальный рынок труда.

Книга в целом больше обзорная, чем техническая, поэтому читать можно всем неспециалистам в данной области.

Для меня основным минусом книги является её «попсовость» – мало времени уделяется описанию непосредственно методик машинного обучения, использованных в приведённых в книге примерах. Также по-моему маловато времени уделяется недостаткам использования машинного обучения (но это понятно, задача автора восхвалить свою область деятельности)), например, эффекту сужения «кругозора», когда вся програмная инфраструктура окружает тебя тем, что по их прогнозам тебе должно понравиться (товары, услуги, новости, книги, люди, и т.д.), закрывая тебя в гетто прошлых решений.

Моя оценка 8/10.

Хорошо написанная книга о кейсах применения predictive analytics на практике. Читается легко, затягивает. Но КАК конкретно это делать, какие методы использовать и тд тут нет.

Все прозрачнее и прозрачнее

Простая мысль, что все в этом мире взаимосвязано, после прочтения этой книги становится твердым убеждением.

Книга о том, как в самых разных областях, – от торговли и медицины до предвыборной агитации и борьбы с преступностью, – используется такая тонкая материя как Большие Данные.

В книге приводится много примеров, нет только описания программного обеспечения. Есть даже ссылки на государственный сайт, который предоставляет данные в самых разных областях для всех желающих и умеющих ими пользоваться.

Возможно, ноосфера, предсказанная Вернадским, уже создана, но человеку в ней места может не оказаться. Недостаточно разумен.

Как собираются базы Big Data можно прочитать в другой книге (Интернет вещей)

https://www.litres.ru/semuel-gringard/internet-veschey-buduschee-uzhe-zdes/?success=1

Книга первая в своем жанре которую прочитал. Книга правильная и полезная.Показывает будещее, совсем недалекое. Все действия которые мы совершаем записываются. Кто-то научился из уже анвлизировать, кто-то научится со временем. Перемены уже начались от них некуда не уйти. Главное понять что это модно использовать в двух разных интерпритациях: добра и зла. Книга говорит об одной стороне медали, прогнозная аналитика это здорово и все будет хорошо. Не уверен, нужно подумать. В плохих руках это ядерное оружие и даже хуже. Книга заслужила свой рейтинг. Всем рекомендую прочитать.

Книга первая в своем жанре которую прочитал. Книга правильная и полезная.Показывает будещее, совсем недалекое. Все действия которые мы совершаем записываются. Кто-то научился из уже анвлизировать, кто-то научится со временем. Перемены уже начались от них некуда не уйти. Главное понять что это модно использовать в двух разных интерпритациях: добра и зла. Книга говорит об одной стороне медали, прогнозная аналитика это здорово и все будет хорошо. Не уверен, нужно подумать. В плохих руках это ядерное оружие и даже хуже. Книга заслужила свой рейтинг. Всем рекомендую прочитать.