Эта книга поможет вам построить ментальную модель для понимания науки о данных, статистики и машинного обучения. Ментальная модель – это «упрощенное представление наиболее важных элементов некоторой предметной области, достаточное для решения проблем» [7] . Думайте о ней как о хранилище в вашем мозгу, в которое вы можете поместить информацию.

Некоторые книги и статьи начинаются со списка определений: «Машинное обучение – это…», «Глубокое обучение – это…» и так далее. Чтение технических определений в отсутствие ментальной модели, в которую эту информацию можно было бы вписать, похоже на скупку одежды, которую вам негде хранить. Рано или поздно вся она окажется на свалке.

Однако с помощью ментальной модели вы научитесь понимать, думать и говорить на языке данных. Вы станете главным по данным.

В частности, прочитав эту книгу, вы сможете:

– Думать статистически и понимать, какую роль вариации играют в вашей жизни и процессе принятия решений.

– Разбираться в данных – разумно говорить и задавать правильные вопросы о статистике и результатах, с которыми сталкиваетесь на рабочем месте.

– Осознавать истинное положение вещей в сфере машинного обучения, текстовой аналитики, глубокого обучения и искусственного интеллекта.

– Избегать распространенных ловушек при работе с данными и их интерпретации.

Главный по данным – это тот, кто способен критически осмыслять данные вне зависимости от своей официальной роли. Это может быть аналитик, сидящий за компьютером, или топ-менеджер, наблюдающий за работой других. В этой книге вам как главному по данным предстоит сыграть разные роли.

Хотя «сюжет» книги выстроен в хронологическом порядке, каждая глава – это отдельный урок, который может быть изучен сам по себе. Однако мы рекомендуем прочитать книгу от начала до конца, чтобы выстроить свою ментальную модель и перейти от основ к более глубокому пониманию.

Книга состоит из четырех частей.

Мы не раз отмечали, что объем данных растет гораздо быстрее, чем наша способность формулировать порождаемые этим проблемы и возможности. Мы показали, что прошлое как всего общества, так и авторов этой книги наполнено неудачами, связанными с данными. И только поняв это прошлое, мы можем понять будущее. Для начала мы познакомили вас с несколькими важными концепциями в примере с классификацией ресторанов.

Для более глубокого понимания данных вам необходимо прорваться сквозь шум, критически осмыслить связанные с данными проблемы и научиться эффективно взаимодействовать с соответствующими специалистами. Мы уверены, что, вооружившись этими знаниями, вы добьетесь успеха.

Готовы? Ваш путь становления главным по данным начинается на следующей странице.

Многие компании спешат попробовать «что-нибудь новенькое», не останавливаясь для того, чтобы задать правильные бизнес-вопросы, изучить базовую терминологию или научиться смотреть на мир сквозь призму статистики.

У главных по данным не будет такой проблемы. Часть I, «Думайте как главный по данным», подготовит вас к предстоящему пути и поможет сформировать правильный настрой для размышлений о данных и их понимания. Эта часть состоит из следующих глав:

Глава 1. В чем суть проблемы?

Глава 2. Что такое данные?

Глава 3. Готовьтесь мыслить статистически.

Первый шаг на пути становления главным по данным заключается в том, чтобы помочь своей организации выбрать для решения те проблемы, которые действительно важны.

Это может показаться очевидным, однако многие из вас наверняка были свидетелями того, как компании говорили, насколько замечательные у них данные, а затем преувеличивали их влияние, неправильно интерпретировали результаты или инвестировали в технологии работы с данными, которые не создавали ценности для бизнеса. Часто кажется, что компании запускают проекты по работе с данными просто потому, что им нравится, как это звучит, не вполне понимая важность самих проектов.

Такой подход оборачивается напрасной тратой времени и денег и может породить негативное отношение к будущим проектам. Действительно, стремясь найти скрытую ценность в имеющихся данных, многие компании часто терпят неудачу на самом первом этапе процесса, связанном с определением стоящей перед бизнесом проблемы [8] . Итак, в этой главе нам предстоит вернуться к началу.