
Электронная
724.9 ₽580 ₽
Это бета-версия LiveLib. Сейчас доступна часть функций, остальные из основной версии будут добавляться постепенно.

Ваша оценкаЖанры
Ваша оценка
Книга не имеет отношения к заявленной на обложке крупным шрифтом теме «BIG DATA». В оригинале она называется «Data Science for the Layman» («Наука о данных для неспециалистов»). В ней затрагивается десяток вполне традиционных подходов к анализу данных (регрессионный анализ, PCA, SVM, деревья решений и т. п.), ни один из которых не связан со спецификой big data (что и понятно — авторы ведь даже не подозревали, что пишут книгу про большие данные!).
Помимо этого неприятного маркетингового хода разочаровало и содержимое книги. Такое впечатление, что это конспект ленивого студента, который записывал для галочки какие-то красивые слова, но сразу засыпал при появлении на доске формул. Человек, прочитавший хоть одну книгу-ликбез про анализ данных, вряд ли найдёт здесь что-то новое, а совершенно не знакомый с темой читатель вряд ли узнает что-нибудь полезное.
В общем, получилась странная брошюрка ни о чём с модным словом на обложке (и ценой серьёзной книги).

Абсолютно поверхностный обзор основных алгоритмов и подходов, подойдет как опорный текст для дальнейшего углубления, нет ни одной формулы, ни одной строчки кода, есть относительно полезные графики и понятные описания достоинств и недостатков рассмотренных методов

Книжка небольшая, читается буквально за одни выходные без напряжения. Материал дан сжато, без громоздких формул и выкладок, не давая в дебри и долги разглагольствования. Каждый из затронутых алгоритмов в отдельной главе и с кратким резюме в конце. И наверно это все положительное что можно сказать о книжке. В целом ощущение, что читаешь чужой конспект по предмету. Возможно освежить материал, если ты его так же проходил такой "конспект" поможет, но целостной картины после этого не будет. Конечно, сама книга позиционирует себя как этакий краткий экскурс, чтоб иметь представления об этой разделе современного IT. Но гложут дикие сомнения, что у того самого новичка, который выберет эту книгу как первую, что-то надолго останется в голове, ведь каких-то нормальных опорных крючков нет, вся информация хоть и структурирована внутри глав, но вывалена без какой-то нормальной взаимосвязи.
Возможно будет хороша как шпаргалка или лайт-справочник, после, которого самостоятельно отправишься копать по данной теме горы литературы, нормальных примеров и т.п. Но как законченное справочное издание очень слабое.

















