После прочтения книги осталось больше нейтральное впечатление, чем положительное. Если говорить про авторов, то они на основе своего 20+ -летнего опыта в data science попытались сформулировать концептуальные положения работы с данными. Много внимания уделено вопросам классификации, кластеризации и прогнозирования, приведены примеры возможных бизнес-задач. К недостаткам можно отнести минимальный объем математических реализаций. Причем, авторы выделяют в книге блоки с формулами и сами часто пишут, что их можно пропустить.
Много замечаний возникает к редакторам и переводчикам книги. Т.к. ощущается, что это были люди далекие от экономико-математического моделирования и не владеющие необходимой терминологией. И поэтому "витік диних" становится "течею", "інтервал довіри" - "вірчим інтервалом" и т.п. В цитатах в тексте авторы или не переведены, или встречатся в разночтениях. Например, в тексте "Рон Когаві", а на задней обложке "Ронні Кохаві". Или трансформируются в разные варианты: "Ляпоїн" (стр. 172), "Лапоїн" (стр. 173), "Лапуант" (стр. 188), "Лепуан" (стр. 198). В описании таблицы пользователь кредитной карты по имени "Давид", а в самой таблице "Девід" (стр. 176). На странице 305 упоминание Перис Хилтон в мужском роде. И подобного очень много. На стр. 115 есть интересное определение:
"... метод опорних векторів, або, як його ще називають метод опорних векторів - це...".
Т.е. можно отметить, что невычитанности встречаются часто.
Удобным вариантом прочтения, возможно, будет ознакомление с "Додаток А. Інструкція до оцінки пропозиції", а затем прочтение соответствующих глав, на которые ссылаются в нужном пункте приложения.
Книгу сложно порекомендовать как один из основных учебников для работы с данными, но для понимания фундаментальных подходов можно порекомендовать как дополнительную литературу.
4 понравилось
