Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

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.ru.

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. Книга не содержит примеров программного кода, в ней почти нет математики.

ФрагментОстап Бендер знал четыреста сравнительно честных способов отъема денег у населения. Профессиональный аналитик знает примерно столько же способов «повернуть» цифры в сторону «нужного» решения. К сожалению, это очень распространено в политике: вспомните, как государства рапортовали о количестве зараженных во время пандемии вируса COVID-19. Показатели смертности в России были занижены [6]. Оказалось, что если человек болел коронавирусом и умер от сопутствующего заболевания, то в соответствующую статистику не попадет. В большинстве же западных стран одной положительной пробы на коронавирус было достаточно, чтобы попасть в статистику. Если копнуть глубже, мы видим, что у всех разная методика и разные цели. Существуют объективные и субъективные причины неточности таких цифр. Первая причина – объективная: много бессимптомных носителей вируса, они не обращаются к врачам. Здесь требуется «ковровое» тестирование населения, которое подразумевает случайную выборку из всей популяции определенной местности. Тестирование добровольное, значит, кто-то не придет. Некоторые – потому, что у них есть симптомы коронавируса, и если это будет обнаружено в процессе тестирования, то их запрут дома на двухнедельный карантин. А это может привести к потере заработка. В итоге мы получим выборку, смещенную в сторону здоровых людей, а значит, и заниженную оценку количества заболевших.