Big data простым языком. Алексей Благирев

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ м и на все деньги с продаж бесконечных тиражей иду погашать ипотеку.

      План был гениален, оставалось только его воплотить.

      Но, когда я показал плод своих трудов редактору, он сказал, что книга сложна для восприятия, иными словами, подходит только для ботанов. Я честно писал ее с использованием книжной лексики, сложных эвфемизмов, деепричастных оборотов и кропотливо вставлял в текст ссылки на источники, если вдруг упоминал материалы других авторов.

      Один раз даже пришлось взять DMBOK, такую специальную «поваренную книгу» с инструкциями и стандартами организации работы с данными. Я перевел из нее целую главу на русский, но мне сказали, что это точно «слишком мощно» для читателя, как и попытка проанализировать существующее регулирование данных.

      Итак, в поисках правды, баланса и закрытия личных гештальтов – как сейчас популярно говорить, мне дали книгу «Хулиномика» как пример образцовой книги жанра нон-фикшн.

      Когда я взял в руки «Хулиномику», помимо ненормативной лексики в мыслях у меня появились смелые очертания нового эксперимента, поэтому вы держите в руках книгу про Большие данные, изданную под влиянием уникальной простоты и творческой логики изложения.

      Мир данных – это компот, из которого трудно отделить то, что нужно знать, а что нет. И вроде бы все интересно, про все можно рассказать, но как понять, что из этого важно, например, учителю физкультуры, который на досуге решил погрузиться в данные?

      Задачка оказалась сложнее, чем я думал.

      Если вы пишите, скажем, про физику, то план изложения поправит научный редактор. А тут – технологии, англицизмы, и людей, знающих ключевые понятия, широту и многогранность Больших данных в издательстве просто-напросто нет.

      И я взялся за дело. Сам.

      Для начала я решил, что в каждой главе будет два уровня сложности. Первый – для тех, кто собрался почитать про данные, сидя на белом друге в тихой комнате, второй – для тех, чья сфера деятельности связана с данными.

      Я написал большую главу про стратегию данных для тех, кто вынужден проектировать стратегию с нуля; попытался разобраться, как данные влияют на корпоративное управление компаниями; показал на ошибках людей, рисующих сложные, малопонятные графики, что формат изложения информации не менее важен, чем сам процесс получения знания.

      Конечно, то, что вы держите в руках, – сильно переработанный вариант, но не менее достойный. Наверное.

      Сегодня этот компот под названием «мир данных» – уже целая экономика, которая сильно повлияла на все вокруг, включая людей. Теперь нашими данными располагают голосовые помощники, а банки и компании, с которыми мы когда-либо имели дело, все чаще напоминают о себе и требуют внимания. Наш телефон знает, когда мы собираемся на работу, и заранее подгоняет нас к выходу, чтобы мы не опоздали из-за пробок, а когда мы выбираем песню, которую хотим послушать в машине, он выдает нам подходящий плейлист.

      Важно знать, что за данные, а точнее за искусственный интеллект, начали активно «топить» в обществе и бизнесе, поднимая проблемы этики их использования.

      Просто задумайтесь, вся цифровая среда уже оперирует такими понятиями как «лайки», «репосты», «конверсии». Люди уже обсуждают, как и где подешевле купить трафик себе на сайт, а накруткой подписчиков в Инстаграме не пользуется только ленивый.

      Мы оставили позади (в первой версии книги) весь романтизм и большие надежды, поместив в новую версию экспертное мнение по основным блокам работы с данными.

      Читайте, наслаждайтесь и помните: сожжение книг противозаконно.

      Алексей Благирев

      Глава 1

      Что такое Big Data?

      Марсианские диалекты

      О Больших данных, или Big Data сегодня знают все.

      Или еще нет?

      Регулярно данные обсуждаются на сложных конференциях, где популярные компании собирают под своими тентами от дождя пару тысяч молодых людей, размещают роботов и плюшевые пуфики, предлагают даже сыграть в игру с ботом, чтобы посетители могли поучаствовать в машинном обучении. Происходит это примерно так: за ограниченное количество ходов игроку необходимо как можно быстрее споить девушку-робота.

      В общем, кто чем пытается покорить свою аудиторию, рассказывая о работе сервисов с данными. Вот только ни у кого нет единой картины.

      Одни компании говорят про конфиденциальность, другие – про машинное обучение, перечислять можно бесконечно. Есть даже гипотеза о том, что общая картина больше никому не нужна.

      «Как это не нужна?» – спросите вы и поспешите на ее поиски.

      Выйдете вы из зоны комфорта, пройдетесь по ключевым конференциям, СКАЧАТЬ