Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные (Зыков Роман В.); Питер, 2021

от 440 до 1690

Издатель: ПИТЕР
ISBN: 978-5-4461-1879-3
EAN: 9785446118793
Книги: Математика
ID: 7748595
Добавлено: 30.04.2021

Рейтинг:

(4/5)

Описание О книге Видео обзоры Цены (4) Отзывы (9)

Описание

Как выжать все из своих данных? Как принимать решения на основе данных? Как организовать анализ данных (data science) внутри компании? Кого нанять аналитиком? Как довести проекты машинного обучения (machine learning) и искусственного интеллекта до топового уровня? На эти и многие другие вопросы Роман Зыков знает ответ, потому что занимается анализом данных почти двадцать лет. В послужном списке Романа - создание с нуля собственной компании с офисами в Европе и Южной Америке, ставшей лидером по применению искусственного интеллекта (AI) на российском рынке. Кроме того, автор книги создал с нуля аналитику в Ozon.
Эта книга предназначена для думающих читателей, которые хотят попробовать свои силы в области анализа данных и создавать сервисы на их основе. Она будет вам полезна, если вы менеджер, который хочет ставить задачи аналитике и управлять ею. Если вы инвестор, с ней вам будет легче понять потенциал стартапа. Те, кто "пилит" свой стартап, найдут здесь рекомендации, как выбрать подходящие технологии и набрать команду. А начинающим специалистам книга поможет расширить кругозор и начать применять практики, о которых они раньше не задумывались, и это выделит их среди профессионалов такой непростой и изменчивой области.

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные (Зыков Роман В.) - фото №12

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные (Зыков Роман В.) - фото №13

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные (Зыков Роман В.) - фото №14

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные (Зыков Роман В.) - фото №15

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные (Зыков Роман В.) - фото №16

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные (Зыков Роман В.) - фото №17

Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные (Зыков Роман В.) - фото №18

Развернуть фото

Смотри также о книге.

СкидкаГИД инфо +

Сервис сравнения цен СкидкаГИД предлагает сравнить цены на товар «Книга: Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные (Зыков Роман В.); Питер, 2021»

По данным нашего сервиса товар предлагался к продаже в 11 магазинах. На сегодняшний день доступен в 4 магазинах: Буквоед, book24, ЛитРес, Onliner BY. По цене от 440 р. до 1690 р., средняя цена составляет 1094 р., а самая низкая цена в магазине ЛитРес. В случае, если для вас на данный момент цена слишком высока, вы можете воспользоваться сервисом «Сообщить о снижении цены» - мы оповестим вас как только цена опустится до желаемого значения. Но будьте внимательны, используя сервис «История цены» можно спрогнозировать в какую сторону изменяется цена, возможно сейчас самое время для покупки.

Кроме сервиса сравнеция цен, наш сайт также позволяет экономить еще двумя способами: промокодный сервис (информация о промокодах, а также скидки и акции на товары), а также собственный кэшбэк сервис. Купить с кешбеком можно в следующих магазинах: Буквоед, book24, ЛитРес, Onliner BY. А информация о промокодах доступна рядом с ценой от магазина и постоянно обновляется.

Чтобы сделать правильный выбор у нас есть подборка видео обзоров.

Также покупатели оставили 9 отзывов и высоко оценили данный товар. Если у вас есть чем дополнить данные отзывы, напишите свой отзыв. Или оцените уже имеющиеся отзывы +1 -1

О книге

Основные характеристики товара
Параметр	Значение
ISBN	978-5-4461-1879-3
Автор(ы)	Зыков Роман В.
Автор	Зыков Роман Владимирович
Вес	0.36кг
Возрастное ограничение	16+
Возрастные ограничения	16
Год издания	2021
Издатель	Питер
Издательство	Питер
Кол-во страниц	320
Количество книг	1
Количество страниц	320
Обложка	мягкая обложка
Переплет	60х90/16 (140х205 мм)
Раздел	Информатика
Размеры	60x90/16
Серия	it для бизнеса
Тип обложки	мягкая
Формат	135x205мм
Язык издания	rus

Видео обзоры

Условия использования YouTube / Конфиденциальность Google

Где купить (4)

Как купить или где мы находимся +

Цена от 440 руб до 1690 руб в 4 магазинах

Также рекомендуем ознакомиться с ценами на Яндекс.Маркет.

Похожие предложения вы можете найти в нашей подборке:
Книги: Машинное обучение. Анализ данных - издательство "ПИТЕР"
Книги: Машинное обучение. Анализ данных с ценой 352-528 р.

сообщить о снижении цены

Книга: Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные (Зыков Роман В.); Питер, 2021
Магазин	Цена	Наличие
Onliner BY Беларусь 5/5 Информация о компании	1690 Крупнейший маркетплейс Беларуси Кэшбэк до 1.7% история цены +5.1%	обновлено 14.05.2025

Буквоед 5/5 ООО «Новый Книжный Центр» ИНН: 7710422909	1141 Минимальная сумма заказа 100 рублей Крупнейшая сеть книжных магазинов Кэшбэк до 6.1% история цены +29.9% Промокоды на скидку	обновлено 14.05.2025

ЛитРес 5/5 ООО «Литрес» ИНН: 7719571260	440 Электронная книга Кэшбэк до 14% история цены +9.3%	обновлено 15.08.2024

book24 5/5 ООО «Новый Книжный Центр» ИНН: 7710422909	1106 Минимальные сроки доставки. Кэшбэк до 6.1% история цены +5.9%	обновлено 22.03.2025

Avito 5/5 ООО КЕХ еКоммерц ИНН: 7710668349	Avito доставка позволит получить любой товар, не выходя из дома Кэшбэк 57

История цены
Магазин	Последняя известная цена	Обновлено
Лабиринт	1157 история цены +17.6%	18.04.2024
РЕСПУБЛИКА	1228 история цены +6.4%	07.09.2023
Читай-город	1141 история цены	22.06.2024
Мегамаркет	4564 история цены +80.0%	24.10.2024
Яндекс.Маркет	937 история цены +13.0%	27.06.2024
МАЙШОП	1040 история цены	16.04.2024
OZON	705 история цены	24.06.2024

Кэшбэк сервис СкидкаГИД

На сегодняшний день товар «Книга: Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные (Зыков Роман В.); Питер, 2021» можно купить с кешбеком в 4 магазинах: Onliner BY, Буквоед, ЛитРес, book24

Кэшбэк – это возврат части денег, потраченных Вами в интернет-магазинах. Всего на нашем сайте более 500 магазинов, с многими из которых Вы наверняка уже знакомы. У каждого магазина свои условия. Кто-то возвращает процент от покупки, а кто-то фиксированную сумму.

Заказывайте он-лайн и получайте часть денег обратно, подробнее..

Отзывы (9)

Кузнецова Виктория
- 25 мая 2021

5/5

Очень полезно будет прочесть тем, кто планирует изменить сферу и войти в анализ данных в любом качестве - от обработки до визуализации. Все необходимое для принятия такого решения вы найдете в этой книге, отбросив агрессивный маркетинг онлайн-курсов и блогеров. Уверена, что многие сэкономят массу сил и времени на поиск и анализ всей картины, просто узнав все, что нужно, из первых уст. Спасибо автору!
0 0
Иван
- 16 июня 2021

5/5

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 используются, кто и как с этим всем работает, чего можно ждать и как выращивать.
Какие-то вещи я бы подал немного иначе, с чем-то я не согласен, но во всей книге я не встретил каких-то оторванных от реальности вещей. Чувствуется, что автор собрал не одни грабли на пути от начала карьеры в аналитике и до написания этой книги.
Я бы точно порекомендовал эту книгу руководителям, которые еще не имели опыта работы с аналитикой за пределами базовых инструментов вроде таблиц в экселе.
Я бы порекомендовал эту книгу аналитикам, которые уже набрались профессионального опыта, но еще не очень понимают роль аналитики в бизнесе.
И я бы порекомендовал эту книгу людям, которые уже обладают каким-то опытом и пониманием того, как работает бизнес, но только собираются заняться аналитиков
0 0
Александр Кадетов
- 24 июля 2021

3/5

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.
0 0