«Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных (pdf+epub)» kitobiga sharhlar

Очень удивляюсь плохим отзывам на эту книгу. Ведь нужно понимать её назначение. Она вполне хороша как популярное и доступное изложение для всех любопытствующих или начинающих. Написано легко и интересно. Автор излагает основные подходы к DS, указывает на особенности применения тех или иных алгоритмов и указывает доступные примеры того, как это связано с реальной жизнью. Те, кто хочет математику, примеры кода и прочего, будут разочарованы. Те же, кто хочет понять, зачем и для чего существует анализ данных, что это такое и с чем его едят, найдут её для себя очень полезной. Вот им и рекомендую эту книгу.

Есть ирония в том, что книга с названием английской версии «Numsence! Data Science for the Layman. No Math Added» в России издается в серии «Библиотека программиста». Если не учитывать русское название, а сразу английское, то назначение книги становится понятным. Можно пользоваться для общего ознакомления менеджерам, управленцам и всем, кто не хочет разбираться в математике, а общее понимание нужно.

Книга действительно хороша для тех, кто только начинает делать первые шаги в анализе больших данных для прояснения чем занимается данная дисциплина, основные ее понятия и основные приемы работы с подобными данными. Следующим шагом для таких читателей должны стать книги, содержащие детальное описание методов и алгоритмов анализа больших данных, а также программных средств, используемых для этого.

Очень упрощённо, действительно простым языком.

В качестве знакомства с темой – нормально, даёт общее представление об этой теме

Отличное пособие для новичков, как я . С первого раза остались белые пятна, со второго раза стало все понятно. После можно переходить к изучению математических алгоритмов.

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.

Это похоже на текст к презентации. Тезисные термины и названия методов сопутствуют с какими-то уж очень максималистскими упрощениями. И самое интересное, что даже объяснения "на пяти пальцах" или шпор к госэкзамену не получается.

Книжка, которую можно пролистать за полчаса

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

Это некий обзор с высоты птичьего полёта, ликбез, можно сказать. Научиться чему-то с ней, конечно же, нельзя, но об этом и не говорится в описании. Как сказано выше, то название на русском не особо удачное.

хорошая книга для начинающих разбираться в этой теме. написано понятным языком. матниатики нет. есть простветрримеры их жизни, где можно применять те или иные алгоритмы и выбрать лучший вариант по работе с данными.