Комментарии 12
Как монетизировать большие данные?
Написать книгу о том, как монетизировать большие данные.
Написать книгу о том, как монетизировать большие данные.
Сначала лайкнул Ваш комментарий, но загуглив автора и ознакомившись с его статьями на Хабре (а также перечитав текущий анонс) сделал вывод, что автор хорошо понимает в предметной области.
Упоминание McKinsey, а также сваливание всего «в кучу» (и классический BI, и Data Science, и карьера юных ML-щиков) не добавляет желания прочесть книгу. Однако, это действительно круто когда сложные вещи объясняются простым языком. И здесь автор — молодец.
Упоминание McKinsey, а также сваливание всего «в кучу» (и классический BI, и Data Science, и карьера юных ML-щиков) не добавляет желания прочесть книгу. Однако, это действительно круто когда сложные вещи объясняются простым языком. И здесь автор — молодец.
Отрывок из главы 12, если честно не внушает уверенности в остальных главах.)
Какая то вода можно было ужать в пару абзацев.
Спасибо! Эта глава специфическая, поэтому находится в конце.
Это во многих книгах так, больше половины книги рассказывается, какой офигенный автор или компания в которой он работает. Зато когда затрагиваются серьезные темы много важных деталей опускается, и ты сидишь пытаешься понять, что же автор там хотел сказать и главное как решать проблемы которые могут возникнуть, как их избежать. В итоге открываешь документацию на английском в интернете, и выбрасываешь книгу в корзину…
Вы читали мою книгу, чтобы о ней так говорить?
С книгой не все так просто, очевидные для автора вещи кажутся ему очевидными, и он не уходит в детали из-за этого.
Вторая причина — большинство читателей книги не «переварят» огромное обилие деталей — придется увеличивать объем книги, которые ну очень тяжело читать. Чтобы упростить жизнь читателй- сделал в книге QR коды, которые ведут в источники, которые раскрывают суть дела.
Третья причина — все вопросы закрыть невозможно. Я сам много программировал и работал со Scala/Spark, даже в официальной документации не находили иногда ответы. Пришлось лезть в исходный код.
Вторая причина — большинство читателей книги не «переварят» огромное обилие деталей — придется увеличивать объем книги, которые ну очень тяжело читать. Чтобы упростить жизнь читателй- сделал в книге QR коды, которые ведут в источники, которые раскрывают суть дела.
Третья причина — все вопросы закрыть невозможно. Я сам много программировал и работал со Scala/Spark, даже в официальной документации не находили иногда ответы. Пришлось лезть в исходный код.
rzykov нет не читал, речь не про вашу книгу. Меня честно напрягают книги, в которых много воды, у издательств до сих пор отношение к книгам, как в художественной литературе — надо больше текста, и редакторы или автор заполняют книгу водой, а когда в книге тянут резину очень напрягает. Даже переводы некоторых книг настолько ужасны и не точны, что были куплены их оригиналы на английском.
Издательство платит переводчикам, редакторам, корректорам, верстальщикам за объём текста, который они обрабатывают. Издательство платит типографии за страницы, которые они печатают. Издательство платит логистике и складу за объёмы, которые приходится возить и хранить.
Вы уверены, что издательство так уж заинтересованно в «обводнении»? И что, какие преимущества в отношении продаж имеет книга на 750 страниц перед 500 страничной (к примеру)?
Вы уверены, что издательство так уж заинтересованно в «обводнении»? И что, какие преимущества в отношении продаж имеет книга на 750 страниц перед 500 страничной (к примеру)?
НЛО прилетело и опубликовало эту надпись здесь
мне книга понравилась - доступно и доходчиво объясняются азы построения аналитического ландшафта в компании! Рекомендую ее для прочтения сотрудникам своей компании.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Книга «Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные»