Работа с данными в любой сфере; Альпина Диджитал, 2018

Если вы ничего не знаете о том, как хранятся и обрабатываются данные в современном мире – берите. Ещё там будет глава о том, как выступать с презентацией.

Полезно и понятно для тех, кто хочет разобраться с модным вопросом – про использование данных. Написано просто, интересно.

Для меня – хлам.
А так, книга для людей, которые учатся в 9-11 классах и хотят +– понять что такое аналитика. Если вы думаете, что там будет полезная информация – да, 10% от всей книги полезная, остальные 90% – вода, можно было сократить ее в разы.
Жаль, что потратил деньги и время на нее.

Отличная книга! Хорошее начало для понимания профессии аналитика. Приводится ряд программных продуктов и сайтов профессиональной направленности, популярных за рубежом, но малоизвестных в России. Mustread!

Книга интересная. Для начинающих будет полезна. Но минус в том, что даже в электронном варианте рисунки черно-белые, хотя рассматриваются примеры с цветами, а здесь только оттенки серого. Читала в отзывах, что в печатном варианте тоже самое.

Книга рассчитана для новичков (без глубокого погружения в тему, без использования кода). Читается легко. Есть несколько интересных кейсов.

Книга – огонь, прочитал за 3 дня, но нужно будет изучить её более детально. Написана простым языком. Интересно, лаконично и без лишней воды.
Огромное Спасибо! Автору книги.

Книга будет интересна, в первую очередь, начинающим специалистам или руководителям, которые хотят познакомиться с аналитической культурой. В книге рассмотрены основные этапы анализа данных, приведены примеры из реальной жизни. Нет примеров кода для Python и R в главе про обработку данных, но найти примеры упомянутых алгоритмов и библиотек в интернете весьма легко. Книга, в свою очередь, дает понимание того, как и где применять эти инструменты.

В книге есть промокод на курс Datascientist A-Z, на английском. Курс потрясающий, объемный и очень подробный, Tableau, SQL и все-все-все. Сама книга тоже очень полезна начинающему аналитику.

Сама книга больше походит на краткий обзор того, что вообще есть в мире анализа данных. Обзор без проникания в глубь, скорее поверхностный. Однако это не является минусом, так как цель книги не научить, а показать чему можно научиться. В этом плане есть очень похожая книга «Просчитать будущее» Эрика Сигеля, где также дан обзор методов анализа данных, но на другизх примерах.
Отношение к книге менялось от негативного, до положительного в течение прочтения:
Начало оставило впечатление, что материал рассчитан на тех, кто никогда серьезно не работал даже в офисных пакетах для ПК, настолько очевидные вещи расписываются.
В середине были даны алгоритмы с описанием применения – это уже очень интересно. Одно замечание, областей применения описано крайне мало.
В конце же автор дает направления в которых может развиваться читатель в сфере анализа данных.
В целом 4 из 5. Как человек близкий программированию и бизнес аналитике, советую тем, кто не имеет четкого представления что такое анализ данных. Для тех, кто сам является программистом или представителем математических специальностей я бы посоветовал что-то более серьезное.
Отдельно стоит сказать, что местами прослеживается реклама сервиса, посвещенному анализу данных, который принадлежит автору.