Как извлекать пользу из данных: подборка материалов
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:
Все для анализа данных: руководство для начинающих по грамотности в области обработки данных и пониманию процессов, которые превращают данные в аналитику.
Руководство для начинающих по визуализации данных: как понять, спроектировать и оптимизировать более 40 различных диаграмм.
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.
