Książka zainteresowała mnie już od momentu, gdy zobaczyłem ją w przedsprzedaży wydawnictwa Helion.pl, a to z uwagi na miły dodatek w tytule "dla e-commerce", co z góry wróżyło bardziej praktyczne podejście do tematu, tym samym mniej kodu i przykładów na zbiorach typu Titanic, a więcej praktycznego kodu. Dodatkowo osoba polskiego autora wzbudziła nadzieję, że będą to przykłady oparte o bardziej rodzime „konstrukcje”, niż rozważania oparte o Zappos.com czy Ebay.com.
Opis
Jak się okazało wkrótce, po pierwszych kartkach i kilku rozdziałach, książka okazała się swoistym przewodnikiem, w którym znajdziemy zarówno podstawowy wstęp do bibliotek numpy czy pandas, jak i opis biblioteki scrapy (scrapping stron www), spacy (praca z tekstem - NLP), czy nawiązanie do Google Tag Managera. A zatem zakres poruszonych tematów jest dość szeroki.
Strukturalnie książka jest zbudowana z następujących rozdziałów:
- Rozdział 1. Narzędzia - opisuje głównie Google Colab i pracę z wirtualnym środowiskiem
- Rozdział 2. Struktury danych
- Rozdział 3. Niezbędnik programisty - opisuje wybrane elementy pracy z językiem Python m.in. wyrażenia regularne, generatory, wyrażenia lambda, wyjątki, a także odczyt i zapis do plików
- Rozdział 4. Numpy i Pandas
- Rozdział 5. Baza danych i repozytoria danych
- Rozdział 6. Czym jest sztuczna inteligencja?
- Rozdział 7. Uczenie maszynowe
- Rozdział 8. Zastosowanie uczenia maszynowego
- Rozdział 9. Dane, dane, dane - repozytoria i zasoby związane z danymi, dostępnymi publicznie i za darmo
- Rozdział 10. Web scrapping
- Rozdział 11. Słów kilka o przetwarzaniu języka naturalnego - nlp, scrapy
- Rozdział 12. Klasyfikacja w służbie niskiej rezygnacji
- Rozdział 13. Systemy rekomendacji, czyli jak zwiększyć koszyk
- Rozdział 14. Stuninguj swój sklep
Co mi się podoba w książce
- Szeroki zakres tematów, ułożony jednak tak, że całość „ma sens” i nie wygląda jak zlepek różnych tekstów
- Liczne nawiązania do realiów e-commerce
- Przejrzysty, klarowny język z przykładami, przytoczeniami teorii i dygresjami
Co mi się podoba mniej?
Może oczekuję za dużo, ale cudownie by było poczytać trochę o różnych smaczkach i niuansach związanych z wykorzystaniem data science w polskich serwisach e-commerce np. Również o błędach, niepowodzeniach, gdy ML nie spełnił pokładanych w nim oczekiwań, albo gdy założenia teoretyczne, mimo szeregu testów, nie miały odzwierciedlenia w praktyce i prowadziły do błędnych wniosków.
Zdaję sobie jednak sprawę, że o tym mówi się i pisze niechętnie – z punktu widzenia konkretnych serwisów e-commerce. Nie lubimy przyznawać się do błędów, prawda?
Werdykt
Zdecydowanie pozycja na liście obowiązkowej do zakupu dla każdego analityka pracującego z serwisami e-commerce. Nie jest to super praktyczny poradnik, ale daje dużo ciekawej wiedzy oraz porządkuje tą, która już mamy.
Książka jest dostępna w wydawnictwie Helion, jako wersja papierowa i ebook. Autor książki to Sebastian Kondracki.