«Книжная полка». Тур 78. Июль 2021. Голосование завершено
book_shelf
- 69 книг

Ваша оценкаЖанры
Ваша оценка
Вопросами бизнес-аналитики, равно как и вопросами автоматизации бизнес-аналитики, я занимаюсь давно. Со времен, когда платформа Deductor ещё существовала (один из первых моих дипломников писал свой диплом по самообучающимся алгоритмам прогнозирования именно на её основе). Примерно тогда же мне в руки и попала эта книжка, после чего ей было уготовано простоять на полке лет 6. Но время пришло, и она оказалась в руках. И знаете что? А если костюм сшит хорошо — он смотрится неплохо даже спустя шесть лет.
Не скажу, что книга безумно чем-то удивляет и поражает как учебник. Если честно, я бы вообще не назвал её учебником — по своей структуре, по логике повествования, она больше напоминает справочник. Т.е. вся книга состоит из коротких (и не очень) глав, каждая из которых раскрывает какой-то аспект аналитики. Начиная от самых базовых вещей, типа информационно-аналитической инфраструктуры, хранилищ данных, структуры данных, и заканчивая разными специфическими алгоритмами типа Aproiori, Cart, нейронные сети, ансамбли и сравнение моделей и пр. Они сопровождаются сухими комментариями, объясняющих суть, и вводящих в математическую компоненту, однозначно недостаточных чтоб реализовать это в реальности. Поэтому я бы охарактеризовал это всё как масштабное введение, приложение к какому-то программному продукту, который и выполняет все операции, а в книге просто объясняется их суть. Этот программный продукт на момент написания назывался Deductor, сейчас же называется Loginom. Это аналитическая low-code платформа (это означает, что она анализирует без требований к написанию программного кода. У неё модульная структура, как конструктор, из которого собирается алгоритм анализа. Т.е. требования к аналитику как к программисту вообще отсутствуют, и анализировать может человек, даже не умеющий программировать). В результате для обучения это становится одним из лучших вариантов (сейчас очень модно учить на Python, однако здесь есть проблема — студенты толком не знают Python, их на нем пытаются научить аналитике, в результате нет ни первого, ни второго). Как масштабную шпаргалку к сути алгоритмов я бы и рассматривал данную книгу.
Главная проблема книги, как по мне, что она неотделима от программного комплекса. И вот здесь выступает главная странность — да, алгоритмы нужны для описания практических задач. И даже есть примеры. Но, как по мне, их все-таки недостаточно. В идеале каждый алгоритм должен сопровождаться какими-то результатами, какой-то апробацией. Да, это раздуло бы книгу (она и так 700 страниц), но сыграло бы на пользу донесения сути. К сожалению, именно с этой стороны материала маловато.
Я бы порекомендовал эту книгу именно как справочник, когда надо лаконично, без углубления, прочитать какой-то небольшой блок — т.е. хорошо для студентов. Ну а выполнение должно быть, в таком случае, завязано на ПО. С другой стороны — а можно ли вообще выучить бизнес-аналитику по книге? Я вот сомневаюсь.








Другие издания

