Рецензии на книги — Кеннет Кукьер

Первая ассоциация - Дом, который построил Джек. Такого размусоливания фактов и количества повторений давно не читывал! Если б не это - могло бы показаться вполне приличным чтением. Факты-то интересные и познавательные, но представление...

Забавная книжка, написанная в стиле любой современной нон-фикшн литературы, то есть это значит, что ее смело можно было бы сократить до одной трети. Она, конечно, дает понимание того, что такое большие данные и для чего они используются, однако это даже не начальный этап, а просто пара штрихов и общих замечаний к вопросу. Особенно любопытно было читать приведенные в ней прогнозы и примеры с учетом того, что написано это было почти десять лет назад. Так, автор возлагает большие надежды на большие данные (уж простите за каламбур) в деле предсказания эпидемий. Хаха, да, так и написано было - эпидемий и пандемий. Даже описаны какие-то способы анализа поисковых запросов, на основе которого можно было бы сделать вывод о распространении сезонного гриппа. С одной стороны, Южная Корея в самом…

В книге рассказывается о значении больших данных для современного мира, о перспективах использования больших объёмов цифровой информации. Совсем кратко суть такая: с каждый годом в мире увеличивается количество информации, при этом не просто какой-либо, а цифровой. Раньше актуальней было акцентировать внимание на точности и причинно-следственных связях. Сейчас же необходимо задаваться вопросом, что происходит, а не почему это происходит. Для работы с большими объёмами информации весьма полезно знание языка/языков программирования и понимание сути математического моделирования. Автор делает акцент на том, что работа с большими данными полезна не только в бизнесе (при этом не только продавцу, но и покупателю. Например, при подборе максимально дешёвых авиабилетов). Но также использование…

Главное, что вам нужно знать о трендовых «Больших Данных»: эта технология отвечает на вопрос «ЧТО?», но ответа на «ПОЧЕМУ?» она дать не в состоянии.

Иными словами, Big Data позволяет небывало эффективно отыскивать корреляции, однако причинно-следственные связи находятся за пределами её возможностей.

И что самое интересное, в большинстве случаев этого вполне достаточно.

  Именно описание кейсов с "достаточно" и составляет как основу, так и главную ценность книги «Большие Данные»: авторы рассказывают о рекомендательной системе на Amazon.com, расстановке товаров на полках в Walmart, изучении моделей чтения книг и даже подборе бейсбольных игроков (см. фильм/книгу «Человек, который изменил всё», в оригинале — «MoneyBall»).

Среди всех этих задач, которые раньше казались практически…

Книга интересна для знакомства с понятием Big Data. Очень много примеров применения, предположения, как будут использоваться в будущем. Для тех, кто любит научпоп, думаю, будет любопытно прочитать.

К концу книги немного раздражала однобокая, только с положительной стороны оценка Big Data... И повторяющиеся примеры.

Выстрела революционного не получилось.

Первое, что мне начало бросаться в глаза и что меня отчасти стало нервировать, так это постоянное переливание из пустого в порожнее. То же самое объяснение преимущества поиска корреляций перед поиском причинно-следственных связей заняло почти всю книгу, как мне показалось. Можно это объяснить на примерах, привести плюсы и минусы, а можно постоянно рассуждать и возвращаться к отправной точке, тем самым топчась на месте и размазывая слова на десятки и десятки страниц, чтобы убедить в правильности подхода. Авторы выбрали явно второй способ. Возможно им надо было чем-то заполнять книгу.

Второй пункт, который не оправдал мои ожидания - это наличие примеров, вернее их количество. Мне показалось, оно недостаточным. А те, что есть, скорее больше скрывают,…

Книга в целом неплохая, и составить мнение о том, что такое БД, на ее основе можно. Автор щедро рассыпает по страницам многочисленные примеры успешного использования больших данных, в общем все такое жизнеутверждающее, вот прямо беги и покупай акции компаний, специализирующихся на сборе информации. На поверку же по крайней мере в двух примерах он слегка преувеличивает результаты: насчет гуглопереводчика и алгоритмов Фейсбука. Ни в том, ни в другом случае результат нельзя назвать ни потрясающим, ни даже просто хорошим.

Автор в каждой главе пишет разными словами об одном и том же (А иногда и вовсе дословно повторяет уже написанное). Если в начале книги это ещё не было так заметно, то ближе к середине стало раздражать.
Из плюсов можно выделить несколько занимательных примеров использования больших данных, но ради них читать эту книгу не стоит.

Очень много важной информации про то как меняется мир. Большие данные всё изменят, нужно к этому быть готовым.

Если бы кто-то из моих хороших знакомых обратился бы ко мне с вопросом, стоит ли ему читать эту книгу, то я бы ответил, что нет.

Увы, информационного мусора сейчас огромное количество, и книга "Большие данные" именно из этой категории. Не стоит на нее тратить свое время, наш единственный ресурс, который является невосполнимым. Я искренне пытался придумать категорию людей, которым прочтение этой книги могло быть принести хоть какую-нибудь пользу. И не смог.

Безусловно, никто не обязан прислушиваться к моему мнению, потому что к кому прислушиваться, а к кому нет - это всегда исключительно личный выбор. Моя оценка этой книги - одна звездочка.

Если вы из тех, кому нравится popscience, то книга вам понравится. Если вы один из тех немногих, кто до прочтения этой книги знает что такое "big data", то книга вам понравится.

Не скажу, что она будет вам полезна, но понравится точно. Поэтому рекомендую.

P.S. авторам, если бы мог, посоветовал бы не так сильно восхвалять то, о чем они пишут.

Книга про Большие данные крутая. Ее нужно прочить даже тем, кто не про это, и уж тем более тем, кто про это. Ее главный смысл в том, что онa объясняет в чем именно наша цивилизация совершила качественный переход на новый уровень. Книга сбрасывает с постамента логику прогнозирования, основанный на малых выборках, постулируя «отказ от причинности в пользу корреляции». Она объясняет экономику вторичного использования информации, которая опирается даже не на вычислительные мощности, а на творческий креатив исполнителей, способных заставить наборы данных заговорить. Кстати, про этих аналитиков, которые могут и не быть экспертами в той области, данные которой они обрабатывают, тоже весело сказано: в Microsoft шутят, что качество [машинного] перевода улучшается всякий раз, когда команду…

Что тут сказать? За кричащим названием оказалась спрятана размазанная на 200 страницах информация, которую все и так знают. Где уж тут революция? Использование данных для предсказания болезней, оценки кандидатов, расчета разрушительности войны- все это и многое другое позволяют получить big data. Только не стоит забывать о здравом смысле, а то придется все детальки машинок окрасить в оранжевый цвет и ждать, что они будут меньше ломаться. В обмен на все эти прелести скажем: "Goodbye, конфиденциальность!". Ведь даже если ваш IP-адрес стерли из выборки, то понять, кто же является этим Господином N в наше время не составит труда, хотя, не думаю, что это многих смутит. В современном мире быть на виду- это норма. Вывод: книга содержит некоторое количество интересных фактов, но настолько…

За последние пару лет слова "Big Data" стали почти "непечатными". Примерно как "нанотехнологии", "инновации" и "модернизация". Произнеси их в приличном обществе и на тебя начнут коситься как на подвыпившего кучера, непонятно как попавшего на бал.

Вместе с тем, сам термин весьма весомый и значимый. Мы на пороге информационного общества, в котором данные будут играть (и уже играют) ключевую роль. И те компании, которые сумеют первыми это осознать и воспользоваться, будут в большом выигрыше, хоть и не слишком долго.

Собственно именно об этом и написали книгу профессор управления и регулирования интернета из Оксфорда Виктор Майер-Шенбергер и редактор раздела данных журнала Economist Кеннет Кукьер.

В книге нет практических рецептов и рекомендаций. Вы не увидите здесь информации о применимых к…

взялся читать книгу по случайно наводке моего руководителя, несмотря на то, что "в работе" у меня было парочка других книг, я отложил их и приступил к чтению. в целом, книга описывает прекрасно осознаваемые всеми процессы - сбор данных, метаданных. дает несколько десятков хороших примеров того, как используются данные.

если читатель желает увидеть техники, особенности, какие то технические тонкости по поводу сбора, обработки, сортировки и т.д БД - это книга ему не может. Книгу можно считать вводным материалом в мир БД.

небольшим минусом (хотя, скорее это не минус, а специфика отрасли БД) является постоянное упоминание Google и того, какие они молодцы, как они все хорошо делают, это немного раздражает.

Если с трудом представляете масштаб этой сферы - то почитайте, а так пару раз удивитесь и отложите, ну и авторы конечно слегка переоценивают технологию

Книга поверхностная и легкая. Я по наивности ожидала каких-то технических вещей, подробностей, отсылок. Но в целом этот та вдохновляющая документальная литература, которая подогревает интерес, вдохновляет, заставляет задуматься. Многословно немного, но в компании с ней пара приятных вечеров с сознанием того, что это и правда происходит и это круто, бесценно, большой плюс к хорошему настроению. Нравится, что автор затронул тему ответсвенности, в том числе за повторное использование данных. На мой взгляд, это важно, даже важнее, чем кажется сперва. Кто знает, какие последствия могут следовать за разглашением данных или даже возможностью соотнести реального человека и статистическую выборку. Да и предсказание преступлений и наказание за них на основе данных куда как более скользкая тема,…