Как стать автором
Обновить
155.05
MWS
Больше, чем облако

Как извлекать пользу из данных: подборка материалов

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение6 мин
Количество просмотров6K

Анализ данных — один из ключевых драйверов роста для бизнеса. Аналитика позволяет выявить скрытые закономерности и тренды, прогнозировать будущие события и принимать обоснованные решения на основе фактов. Бизнес, основанный на данных, не просто реагирует на переменчивость, но и активно формирует свое будущее. 

Сегодня мы подготовили для вас новую подборку книг с высоким читательским рейтингом, которые дают понимание, как собирать данные и извлекать из них ценность, как принимать обоснованные решения, определять сильные и слабые стороны различных инструментов.

Data Visualization Guide: Big and Complete Guide to Data Mining and Visualization

Книга помогает разобраться, как работать с большими объемами наборов данных, как использовать эти наборы для выявления скрытых закономерностей и принятия обоснованных решений, где собирать информацию и что делать с неполными или неверными наборами данных. 

В книге можно узнать про: 

  • интеллектуальный анализ данных и как его применять в разных областях;

  • различные компоненты архитектуры интеллектуального анализа данных; 

  • инструменты, которые используются для интеллектуального анализа данных;

  • анализ данных и почему он важен, как подготовиться к анализу данных;

  • визуализацию данных.   

«Data Visualization Guide» подойдет тем, кто только начинает работать с данными. В книге есть вся основная информация, которая поможет анализировать данные. Большинство специалистов по обработке данных используют Python в качестве базового языка программирования для разработки моделей, в книге используются некоторые распространенные библиотеки и функции Python.

Особенности. Это базовый словарь для начала изучения больших данных и интеллектуального анализа данных. Книга просто даст направление, чтобы дальше можно было искать более подробные сведения по этим темам. 

Data Mesh: Delivering Data-Driven Value at Scale

В этой книге автор рассказывает про Data Mesh — децентрализованную социотехническую парадигму, основанную на современной распределенной архитектуре, которая обеспечивает новый подход к поиску, совместному использованию, доступу и управлению масштабируемыми аналитическими данными.

Книга полезна практикам, архитекторам, техническим руководителям и лицам, принимающим решения перейти от традиционной архитектуры больших данных к распределенному и многомерному подходу к аналитическому управлению данными. 

«Data Mesh» рассматривает данные как продукт. Рассматривает домены в качестве первоочередной задачи, применяет платформенное мышление для создания инфраструктуры данных самообслуживания и внедряет объединенную вычислительную модель управления данными.

«Data Mesh» рассказывает, как Mesh расширяет область аналитики новыми инструментами. Автор предлагает модель продукта для анализа данных, в которой функциональные группы напрямую обрабатывают данные из операционных систем, микросервисов и т.д. Они больше не полагаются на центральную команду в предоставлении единого источника достоверности. 

Скорее, они предоставляют данные в более необработанном виде, обслуживая, как свой собственный домен, так и другие, через определенные порты передачи данных. Книга предлагает привлечь разработчиков к этой работе, избегая проблемы привлечения и удержания ресурсов в области аналитики (архитекторы данных и т. д.).

Особенности. Фактически, это учебник для выпускников по программной инженерии со множеством ссылок (многие из них отличные).

Hypothesis-Driven Development: A Guide to Smarter Product Management (Advanced Product Management Series Book 1) 

В этой книге Алекс Коуэн предлагает формулу, которая помогает командам надежно извлекать измеримую ценность для продукта или системы и, как результат, создавать более интеллектуальные продукты. 

Разработка, основанная на гипотезах (HDD) — это новый подход к управлению цифровыми продуктами. Основа подхода — тщательное, непрерывное экспериментирование как способ минимизировать потери и направить творческие способности команд в направлениях, стимулирующих рост и инновации.

Особенности. «Hypothesis-Driven Development» подойдет тем, кто управляет продуктом и хочет повысить его эффективность с точки зрения бизнеса. В книге рассказывается не только о важности непрерывного тестирования на всех этапах жизненного цикла продукта, но и даются практические инструменты (например, уроки и фрагменты кода CSS, HTML и Javascript) для реализации идей.

Data Analytics, Data Visualization & Communicating Data: 3 books in 1

Три аудиокниги из этой серии дают базовые знания в области анализа данных, визуализации данных и представления данных. 

В серию входят такие материалы: 

  1. Все для анализа данных: руководство для начинающих по грамотности в области обработки данных и пониманию процессов, которые превращают данные в аналитику.

  2. Руководство для начинающих по визуализации данных: как понять, спроектировать и оптимизировать более 40 различных диаграмм.

  3. Как побеждать с помощью ваших визуализаций данных: руководство из пяти частей для начинающих аналитиков по созданию эффективных визуализаций данных и увлекательных историй о данных.

Сборник аудиокниг есть в свободном доступе в каталоге подкастов Audible Plus Amazon в бесплатной 30-дневной демоверсии.

Что внутри: 

  • обзор процессов сбора данных, управления ими и хранения;

  • основы очистки данных;

  • основные алгоритмы машинного обучения, необходимые для анализа, такие как регрессия, кластеризация, классификация и т. д.

  • основы визуализации данных;

  • подробное представление о более чем 40 диаграммах;

  • руководство по проектированию визуализации данных;

  • пошаговое руководство по эффективному представлению данных.

Особенности. Серия «Data Analytics, Data Visualization & Communicating Data» подходит для начинающих – дает информацию о сборе данных, управлении ими и процессе хранения. В руководстве есть такие темы, как очистка данных, визуализация и способы эффективного представления данных, основы продвинутых ML. 

Data Analytics Made Accessible: 2023 edition

Книга постоянно обновляется — в последний раз ее пересматривали в апреле 2023 года. Издание включает озера данных, механизмы рекомендаций, ChatGPT, типы систем искусственного интеллекта (такие как системы Transformer) и пример отчета о проекте интеллектуального анализа данных. 

Многие ведущие государственные университеты США называют «Data Analytics Made Accessible» книгой №1 для аналитиков данных. 

Язык книги простой и интересный. Она охватывает широкие темы начиная с того, как данные связаны с бизнесом, и заканчивая науками о данных следующего поколения. В начале каждой главы приведены примеры из реальных историй. Также по главам в виде упражнений разбросаны тематические исследования. 

Особенности. Главы составлены по типичному курсу продолжительностью в один семестр, и ориентировано издание больше на студентов. Книга даст представление о том, что такое аналитика данных, но без глубокого погружения.

Data Quality: Empowering Businesses with Analytics and AI

В книге собран опыт по обработке данных и аналитике. Автор (Прашант Саутекал — управляющий директор консалтинговой фирмы) проводит практическую дискуссию о том, как ускорить бизнес-результаты с помощью высококачественных данных. 

«Data Quality» затрагивает следующие темы: 

  • профиль качества данных, включая соответствующие методы, критерии и ключевые показатели эффективности;

  • определение ключевых причин, которые приводят к проблемам с качеством данных в бизнесе; 

  • эталонную архитектуру для обеспечения качества данных, включая практические шаблоны проектирования для улучшения качества данных;

  • 10 практик из области качества данных — как повышать уровень качества данных в бизнесе и гарантировать, что результирующие данные будут полезны для высокоуровневой аналитики.

Особенности. В «Data Quality» вы найдете не только теоретические концепции, но м практические советы. Автор четко и ясно излагает основы качества данных в доступной для понимания форме с разделением этапов разработки на этап. Рассказывает о том, как ускорить бизнес-результаты с помощью высококачественных данных, методов управления данными и руководства ими.

Краткие итоги

От основ анализа данных до стратегий цифровой трансформации — представленные в подборке книги помогают углубить понимание роли данных в бизнесе и создать устойчивые стратегии, адаптируемые к меняющимся реалиям рынка.

По мере роста объемов информации становится сложно эффективно справляться с возросшей нагрузкой. Облачные сервисы помогают преодолеть ограничения локальной инфраструктуры. Облако обеспечивает практически неограниченную масштабируемость, которая позволяет организациям эффективно анализировать данные. 

Вместо локальных серверов CloudMTS позволяет надежно и безопасно хранить данные в облаке. Наше объектное хранилище — это сервис хранения данных любого объема и формата с доступом через интернет. Инструмент дает возможность снизить затраты и расширить ИТ‑инфраструктуру без увеличения штата сотрудников, необходимого для ее обслуживания.

Теги:
Хабы:
Всего голосов 14: ↑14 и ↓0+14
Комментарии0

Публикации

Информация

Сайт
mws.ru
Дата регистрации
Дата основания
Численность
свыше 10 000 человек
Местоположение
Россия