Лучшие книги для бизнес аналитиков в it

В подборке книги, которые могут быть полезны как начинающему, так и опытному профессионалу в сфере бизнес-аналитики.

Категория: подборки по темам Теги: IT, Аналитика, Бизнес

Стив Бланк, гуру стартап-движения, говорит, что главное для начинающего предпринимателя — это «выйти из офиса», то есть начать напрямую узнавать у клиентов, что им нужно. Однако получите ли вы действительно важную информацию, зависит от того, какие вопросы вы будете задавать. Кстати, самый популярный вопрос — «Нравится ли вам наша идея или продукт»? — неверен.

Это все равно, что спрашивать маму, по душе ли ей ваша идея: она любит вас и в любом случае похвалит, не желая расстраивать. Так же поступают и 99 % клиентов. В общем, чтобы быть успешным предпринимателем, надо знать, как и что именно спрашивать, и по книге Роба Фитц­патрика вы научитесь это делать!

ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИТИКА — что учить, чтобы стать аналитиком в IT?

Автор поможет вам понять, когда ответ дается из вежливости и не несет никакой ценности, подскажет, в каком направлении следует развивать беседу, какие уточняющие вопросы задавать, как избегать социально желаемых ответов, как понять, что в продукте хорошо или плохо, нужен ли он рынку, как его правильно позиционировать — и все это со множеством реальных примеров.

Перед вами краткое, полезное и написанное с хорошим юмором практическое руководство по эффективному общению предпринимателя с клиентами. Оно поможет вам сэкономить время, деньги и нервы.

Стив Бланк, гуру стартап-движения, говорит, что главное для начинающего предпринимателя — это «выйти из офиса», то есть начать напрямую узнавать у клиентов, что им нужно. Однако…

Как известно, существует большая разница между тем, как создают свои продукты самые успешные компании и как это делают все остальные. Многие производители стремятся выпускать привлекательные товары. Однако большая часть произведенной продукции не удовлетворяет спрос потребителей, потому что до сих пор применяются старые и неэффективные способы определения характеристик и создания продуктов.
Автор делится собственным опытом и техниками, используемыми в работе с самыми известными компаниями в области высоких технологий. Вы узнаете, как ведущие мировые корпорации создают свои лучшие продукты и каким образом можно использовать их опыт.

Бизнес аналитик в IT. Зарплата, Перспективы, Требования. Профессия в IT, о которой мало говорят

Книга помогает усвоить главное: как бы хороша ни была ваша команда разработчиков — это не имеет значения, если ей не дают работать над тем, что достойно разработки. Совсем недостаточно просто хорошо трудиться, проектируя продукт. Важно убедиться в том, что этот продукт полезен, удобен в использовании, и его можно воплотить в жизнь.

Книга адресована руководителям и собственникам компаний, ведущим инженерам и дизайнерам, разработчикам программных продуктов — всем, кто принимает участие в процессе управления продуктом и создания того, в чем люди действительно будут нуждаться.
Благодаря информации, собранной в книге, менеджеры по маркетингу продукта и руководители проектов различных отделов производственной организации научатся правильно определять, что именно хотят получить покупатели.
Издание станет полезным для команд разработчиков, занимающихся запуском новых проектов. Методы, представленные в книге, позволят вам создавать абсолютно новые продукты-хиты или совершенствовать уже существующие товары.

Как известно, существует большая разница между тем, как создают свои продукты самые успешные компании и как это делают все остальные. Многие производители стремятся выпускать…

Источник: www.livelib.ru

Топ-10 лучших книг по анализу данных и Big Data в 2023 году

Аналитики нужны практически во всех сферах бизнеса и госучреждениях: digital-технологии, маркетинг, медицина, производство, торговля, банковская сфера и т.д.

Их не хватает, а как известно, дефицит всегда повышает ценность. Зарплата data-аналитиков: от 80 тысяч рублей у Junior, до 170-200 тысяч у Middle, свыше 250 тысяч рублей у специалистов уровня Senior.

“DAMA-DMBOK. Свод знаний по управлению данными“

Главная задача книги – определить набор руководящих принципов и описать их применение в функциональных областях управления данными. Издание всесторонне описывает проблемы, возникающие в процессе управления данными, и предлагает способы их решения. В нем подробно описаны широко принятые практики, методы и приемы, функции, роли, результаты и метрики.

«DAMA-DMBOK: Свод знаний по управлению данными. Второе издание» предоставляет специалистам по управлению данными, ИТ-специалистам, руководителям, преподавателям и исследователям обширный материал для совершенствования работы с информационными активами и корпоративными данными.

Р. Зыков. “Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные”

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 аналитики 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.

Джоэл Грас. “Data Science. Наука о данных с нуля”

Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она содержит краткий курс языка Python, элементы линейной алгебры, статистики, теории вероятностей, методов обработки данных. Приведены основы машинного обучения. Описаны алгоритмы k ближайших соседей, наивной байесовой классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассмотрены приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.

Во втором издании примеры переписаны на Python 3.6, игрушечные наборы данных заменены на «реальные», добавлены материалы по глубокому обучению и этике данных, статистике и обработке естественного языка, рекуррентным нейронным сетям, векторным вложениям слов и разложению матриц.

Для аналитиков данных.

Анналин Ын, Кеннет Су. “Теоретический минимум по Big Data. Всё что нужно знать о больших данных”

Cегодня Big Data – это большой бизнес.

Нашей жизнью управляет информация, и извлечение выгоды из нее становится центральным моментом в работе современных организаций. Неважно, кто вы – деловой человек, работающий с аналитикой, начинающий программист или разработчик, «Теоретический минимум по Big Data» позволит не утонуть в бушующем океане современных технологий и разобраться в основах новой и стремительно развивающейся отрасли обработки больших данных.

Хотите узнать о больших данных и механизмах работы с ними? Каждому алгоритму посвящена отдельная глава, в которой не только объясняются основные принципы работы, но и даются примеры использования в реальных задачах. Большое количество иллюстраций и простые комментарии позволят легко разобраться в самых сложных аспектах Big Data.

Брендан Тирни, Джон Келлехер. “Наука о данных. Базовый курс”

Сегодня наука о данных используется практически во всех сферах: вы видите подобранные специально для вас рекламные объявления, рекомендованные на основе ваших предпочтений фильмы и книги, ссылки на предполагаемых друзей в соцсетях, отфильтрованные письма в папке со спамом.

Книга знакомит с основами науки о данных. В ней охватываются все ключевые аспекты, начиная с истории развития сбора и анализа данных и заканчивая этическими проблемами, связанными с конфиденциальностью информации. Авторы объясняют, как работают нейронные сети и машинное обучение, приводят примеры анализа бизнес-проблем и того, как их можно решить, рассказывают о сферах, на которые наука о данных окажет наибольшее влияние в будущем.

Джордан Морроу. “Как вытащить из данных максимум. Навыки аналитики для неспециалистов”

Дата-грамотность, то есть способность ориентироваться в мире данных, – ключевой навык сегодняшнего дня. Ежедневно в соцсетях публикуются миллиарды сообщений, электронные почтовые ящики по всей планете гудят от писем, а каждый подключенный к интернету автомобиль производит терабайты данных, не говоря уже об онлайн-магазинах, платежных системах и государственных цифровых сервисах. Однако работать с данными, анализировать их и использовать их для бизнеса по-прежнему умеет меньшинство, а специалистов катастрофически не хватает.

Для тех, кто хочет научиться говорить на языке данных уверенно, признанный эксперт в области дата-грамотности Джордан Морроу и написал свою книгу. Это практическое руководство позволит даже неспециалисту освоить четыре базовых уровня аналитики и узнать, как принимать эффективные решения на основе данных, чтобы извлекать максимум из информации и быть успешным в быстро меняющемся цифровом мире.

Ольга Базалева. «Мастерство визуализации данных»

Эта книга – мастхэв для аналитиков и руководителей. Она полезна всем, кто занимается бизнесом. Аналитикам и маркетологам она послужит отличным пособием с готовыми идеями, шаблонами и инструментами. А руководителям даст понять, как должна выглядеть действительно качественная визуализация данных.

Цифры – это язык бизнеса. И этот язык должен быть понятным и наглядным.

Д.Силен, А.Мейсман, М.Али. “Основы Data Science и Big Data”

Data Science – это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных.

Каждая из глав этой книги посвящена одному из самых интересных аспектов анализа и обработки данных. Вы начнете с теоретических основ, затем перейдете к алгоритмам машинного обучения, работе с огромными массивами данных, NoSQL, потоковым данным, глубокому анализу текстов и визуализации информации. В многочисленных практических примерах использованы сценарии Python.

Обработка и анализ данных – одна из самых горячих областей IT, где постоянно требуются разработчики, которым по плечу проекты любого уровня, от социальных сетей до обучаемых систем. Надеемся, книга станет отправной точкой для вашего путешествия в увлекательный мир Data Science.

Билл Фрэнкс. “Революция в аналитике. Как в эпоху Big Data улучшить ваш бизнес с помощью операционной аналитики”

Еще несколько лет назад руководители многих организаций, чей бизнес генерирует большие объемы операционных данных, сомневались в ценности подхода Big Data. Сегодня те из них, кто продолжает сомневаться, упускают непрерывно растущие возможности этого подхода, повышая риск потери доли рынка и перехода в разряд отстающих и устаревающих.

Но с чего начать, если вы хотите вывести свою организацию на новый научно-технологический уровень, к принятию решений с использованием Big Data? Ответ на это дает Билл Фрэнкс, директор по аналитике компании Teradata и преподаватель Международного института аналитики, за плечами которого – более чем 20-летний опыт работы в крупных аналитических проектах реального бизнеса.

«Революция в аналитике» – это пошаговое практическое руководство по внедрению операционной аналитики и автоматизации принятия решений. Специалисты по аналитике, ИТ и все, кто хочет сделать свою организацию успешнее на основе подхода Big Data, по достоинству оценят работу Фрэнкса.

У. Винстон. “Бизнес-моделирование и анализ данных. Решение актуальных задач с помощью Microsoft Excel”

Уэйн Винстон научит вас быстро анализировать данные, принимать решения, подводить итоги, составлять отчеты, обрабатывать данные и строить аналитические модели в Microsoft Excel 2019 и Office 365.

В новом шестом издании вас ждут более 800 бизнес-задач, основанных на реальных ситуациях, а также обсуждение новых инструментов и функций. Где бы вы ни работали – в крупной корпорации, небольшой компании, государственной или некоммерческой структуре, – это поможет вам увеличить прибыль, снизить издержки или эффективно управлять производством.

Прочитав эту книгу, вы сможете cпрогнозировать результаты выборов, научитесь определять точки безубыточности, рассчитывать вероятность выигрыша в кости или победы любимой команды в турнире.

Источник: zavistnik.com

10 увлекательных книг про аналитику данных

От автора telegram-канала Аналитика и Growth mind-set (делюсь кейсами с работы, бесплатным обучением, задачами с собеседований).

Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим

Книга о том, как данные и машинное обучение меняют жизнь в реальном мире — и что еще может измениться в будущем.

Голая статистика. Самая интересная книга о скучной науке

Большинство людей считают статистику унылой и бесполезной наукой. Но когда о ней рассказывает профессор Чарльз Уилан, становится очень интересно.

Как онлайн-кинотеатры определяют, какие фильмы вам понравятся?

Как агрегаторы узнают, чего мы хотим по пятницам и на выходных?

Какое поведение является правильным при решении «Парадокса Монти Холла»?

Как выявить, какие привычки вызывают рак, не ставя эксперименты на людях?

Помогает ли пациентам, когда за них молятся?

Как определить, какие школы жульничают с результатами ЕГЭ?

Невидимые женщины. Неравноправие, основанное на данных

Понимание того, как предвзятость в данных может привести к неравенству в реальном мире, имеет решающее значение для любого, кто работает с данными. В этой книге подробно описывается, как в данных можно проследить гендерное неравенство.

Работа в науке о данных: Как стать Data Scientist

Книга только на английском.

Книга о нетехнической стороне изучения науки о данных — как построить свою карьеру в науке о данных. Книга опубликовала сравнительно недавно — в 2020 году, поэтому ее можно считать актуальной на текущий день.

Дата джиу-джитсу: Исскуство превращения данных в продукт

Книга только на английском.

Книга об общих процессах науки о данных и подходе к решению проблем науки о данных. Кроме того, ее написал DJ Patil, возможно, самый известный специалист по данным в Соединенных Штатах.

Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас все

Эта книга по сути является фрикономикой для науки о данных. Это интересное чтение, и оно поможет вам научиться отвечать на различные вопросы, используя данные.

Data Science для чайников

Книга только на английском.

Смейтесь, если хотите, но эта книга содержит хорошее и ясное введение во многие важные понятия.

Алгоритмы угнетения: как поисковые системы усиливают расизм

Книга только на английском.

Еще одна книга о том, как алгоритмы способствуют неравенству, только здесь речь пойдет о поисковых системах и расизме. Понимание алгоритмической предвзятости, способов ее создания и того, как ее можно избежать, действительно важно для всех, кто хочет работать с данными.

Наука о данных для неспециалистов

Книга только на английском.

Мягкое введение в науку о данных и алгоритмы с минимумом математики. Используется в качестве учебника в некоторых университетских курсах зарубежом, и это хорошее начало, если вы интересуетесь данными, но немного боитесь математики. (Кстати, вам не нужно хорошо разбираться в математике, чтобы научиться программировать. На самом деле, это даже не особо помогает).

Оружие математического разрушения

Книга только на английском.

Одна из самых популярных научно-популярных работ о том, что «большие данные» и машинное обучение не так беспристрастны, как может показаться. Написано бывшим аналитиком с Уолл-Стрит.

Источник: spark.ru