Список литературы

Список литературы для книги "Как монетизировать данные" сделан в основном на ссылках. Спустя какое-то время часть ссылок перестает работать. Поэтому я сделал механизм поддержки работающих ссылок. Он построен на URL: http://topdatalab.ru/ref?link=[Номер ссылки]. Где номер ссылки означает номер из списка литературы (например, для номера 23 - https://topdatalab.ru/ref?link=1). Если какая-то ссылка или QR код в книге перестает работать, и мне становится об этом известно, то я восстановлю ее работоспособность. Читателю для этого ничего делать не нужно, кроме уведомления меня, что ссылка перестала работать.

Make great presentations, longreads, and landing pages, as well as photo stories, blogs, lookbooks, and all other kinds of content oriented projects.
  1. "Биология добра и зла. Как наука объясняет наши поступки" Роберт Сапольски https://www.google.com/search?q=Биология добра и зла. Как наука объясняет наши поступки Роберт Сапольски
  2. Письмо Amazon.com акционерам 2015 год https://www.dropbox.com/s/c2m4zvcv0bxqb6f/2015-Letter-to-Shareholders.PDF?dl=0
  3. Письмо Amazon.com акционерам 2016 год https://blog.aboutamazon.com/company-news/2016-letter-to-shareholders
  4. What is decision intelligence https://towardsdatascience.com/introduction-to-decision-intelligence-5d147ddab767
  5. Focus on decisions not outcomes https://towardsdatascience.com/focus-on-decisions-not-outcomes-bf6e99cf5e4f
  6. В России очень низкая смертность от коронавируса. Как ее считают? https://www.bbc.com/russian/news-52641008
  7. Understanding Decision Fatigue https://www.healthline.com/health/decision-fatigue
  8. Саша Сулим, автор книги "Безлюдное место. Как ловят маньяков в России" https://www.google.com/search?q= Саша Сулим, автор книги Безлюдное место. Как ловят маньяков в России
  9. "Building Data Science Teams" by DJ Patil https://www.dropbox.com/s/9scdtqmi8k2lb5y/Building%20Data%20Science%20Teams.pdf?dl=0
  10. What's the difference between analytics and statistics? https://towardsdatascience.com/whats-the-difference-between-analytics-and-statistics-cd35d457e17
  11. "Поиск причин проблем" https://multithreaded.stitchfix.com/blog/2016/03/23/debunking-narrative-fallacies/
  12. "Атака на АБ-тест: рецепт 'R'+t(101)+'es46'" https://habr.com/ru/company/retailrocket/blog/330012/
  13. Измеряйте самое важное. Как Google, Intel и другие компании добиваются роста с помощью OKR | Дорр Джон https://www.google.com/search?q=Измеряйте самое важное. Как Google, Intel и другие компании добиваются роста с помощью OKR | Дорр Джон
  14. Dogs vs. Cats: Create an algorithm to distinguish dogs from cats https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats
  15. ResNet-50 is a convolutional neural network https://github.com/matlab-deep-learning/resnet-50
  16. Data scientists mostly just do arithmetic and that's a good thing https://m.signalvnoise.com/data-scientists-mostly-just-do-arithmetic-and-thats-a-good-thing/
  17. Интервью для BBC Карл Густав Юнг, основатель аналитической психологии, 1955 год https://www.bbc.com/russian/features-53475033
  18. Тирания показателей, Джерри Мюллер. https://www.alpinabook.ru/catalog/book-542297/
  19. Курс молодого бойца для Spark/Scala https://habr.com/ru/company/retailrocket/blog/302828/
  20. Задачи руководителя аналитики https://www.quora.com/How-do-I-move-from-data-scientist-to-data-science-management
  21. Вы и Ваша Работа. Ричард Хэмминг https://habr.com/ru/post/209100/
  22. Planning Poker: как сделать процесс постановки задач максимально прозрачным и четким https://habr.com/ru/company/retailrocket/blog/334256/
  23. Hypothesis Testing: How to Eliminate Ideas as Soon as Possible. Roman Zykov https://recsys.acm.org/recsys16/industry-session-3/#content-tab-1-1-tab
  24. Application of Kullback-Leibler divergence for short-term user interest detection https://arxiv.org/abs/1507.07382
  25. Нужен ли магазину «Стильный кросселл»: опыт Retail Rocket в анализе изображений для формирования рекомендаций. https://habr.com/ru/company/retailrocket/blog/441366/
  26. The most powerful idea in data science https://towardsdatascience.com/the-most-powerful-idea-in-data-science-78b9cd451e72
  27. Элементарные понятия статистики http://statsoft.ru/home/textbook/esc.html
  28. Книга "Говори на языке диаграмм" Джин Желязны https://www.google.com/search?q=Книга Говори на языке диаграмм Джин Желязны
  29. Эссе "The Cognitive Style of Powerpoint: pitching out corrupts within" Edward R. Taftey https://www.google.com/search?q=Эссе The Cognitive Style of Powerpoint: pitching out corrupts within Edward R. Taftey
  30. Retail Rocket: 9 советов по увеличению эффективности парного программирования https://habr.com/ru/company/retailrocket/blog/339358/
  31. Retail Rocket: Работа с бэклогом задач с точки зрения проектного менеджера в Retail Rocket https://habr.com/ru/company/retailrocket/blog/329346/
  32. Корпоративная культура Netflix https://jobs.netflix.com/culture Корпоративная культура Netflix
  33. Ecommerce dataset для рекомендательных систем компании Retailrocket, https://www.kaggle.com/retailrocket/ecommerce-dataset
  34. Антихрупкость архитектуры хранилищ данных https://habr.com/ru/post/281553/
  35. Колоночные базы данных https://ruhighload.com/%D0%9A%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B5+%D0%B1%D0%B0%D0%B7%D1%8B+%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85
  36. Патент Google на MapReduce http://patft.uspto.gov/netacgi/nph-Parser?Sect1=PTO1&Sect2=HITOFF&d=PALL&p=1&u=/netahtml/PTO/srchnum.htm&r=1&f=G&l=50&s1=7,650,331.PN.&OS=PN/7,650,331&RS=PN/7,650,331
  37. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters https://www.dropbox.com/s/azf00wnjwnqd2x8/mapreduce-osdi04.pdf?dl=0
  38. The Friendship That Made Google Huge https://www.newyorker.com/magazine/2018/12/10/the-friendship-that-made-google-huge
  39. Apache Hadoop https://hadoop.apache.org/
  40. Apache Spark http://spark.apache.org/
  41. Решение проблемы загрузки мелких файлов на Spark https://github.com/RetailRocket/SparkMultiTool
  42. Python и анализ данных. Маккини Уэс / Python for Data Analysis. Wes McKinney https://www.google.com/search?q=Python и анализ данных. Маккини Уэс / Python for Data Analysis. Wes McKinney
  43. Cloudera Hadoop - Choosing and Configuring Data Compression https://docs.cloudera.com/documentation/enterprise/6/6.3/topics/admin_data_compression_performance.html
  44. Google colab https://colab.research.google.com/
  45. Kaggle notebooks https://www.kaggle.com/notebooks
  46. Gartner Top 10 Trends in Data and Analytics for 2020 https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-trends-in-data-and-analytics-for-2020/
  47. Metabase https://www.metabase.com/
  48. SuperSet https://superset.apache.org/
  49. Beyond Interactive: Notebook Innovation at Netflix https://netflixtechblog.com/notebook-innovation-591ee3221233
  50. What Artificial Intelligence Can and Can't Do Right Now https://hbr.org/2016/11/what-artificial-intelligence-can-and-cant-do-right-now
  51. Фёрстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. Руководство для экономистов. Перевод с немецкого и предисловие В. М. Ивановой, М.: Финансы и статистика, 1983 г. https://www.google.com/search?q=Фёрстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. Руководство для экономистов. Перевод с немецкого и предисловие В. М. Ивановой, М.: Финансы и статистика, 1983 г.
  52. Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches https://arxiv.org/abs/1907.06902
  53. Kaggle's State of Data Science and Machine Learning 2019 https://www.kaggle.com/kaggle-survey-2019
  54. Unity is strength — A story of model composition https://medium.com/criteo-labs/unity-is-strength-a-story-of-model-composition-49748b1f1347
  55. Introduction to Machine Learning. Second Edition. Ethem Alpaydin. https://www.google.com/search?q=Introduction to Machine Learning. Second Edition. Ethem Alpaydin.
  56. Scikit learn Ensemble methods https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html
  57. XGBoost: Introduction to Boosted Trees https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/model.html
  58. LightGBM https://lightgbm.readthedocs.io/
  59. Catboost https://catboost.ai/
  60. Andrew Ng. Machine learning Yearning https://www.google.com/search?q=Machine+Learning+Yearning+Andrew+Ng
  61. Coursera Machine Learning https://www.coursera.org/learn/machine-learning
  62. How do I learn machine learning? https://qr.ae/pN9vA4
  63. Fastml4j on Scala https://github.com/rzykov/fastml4j
  64. Netflix prize https://www.netflixprize.com
  65. Netflix Recommendations: Beyond the 5 stars (Part 1) https://netflixtechblog.com/netflix-recommendations-beyond-the-5-stars-part-1-55838468f429
  66. Andrew Gelman, Jenifer Hill "Data Analysis Using Regression and Multilevel/Hierarchical Models" https://www.dropbox.com/s/a82wwn6l74j5qka/Gelman-missing.pdf?dl=0
  67. Google Course of ML: Imbalanced Data https://developers.google.com/machine-learning/data-prep/construct/sampling-splitting/imbalanced-data
  68. 10 уроков рекомендательной системы Quora https://habr.com/ru/company/retailrocket/blog/341346/
  69. Как разрушился стартап, годами выдававший армию бухгалтеров за искусственный интеллект https://www.forbes.ru/tehnologii/405589-kak-razrushilsya-startap-godami-vydavavshiy-armiyu-buhgalterov-za-iskusstvennyy
  70. Yandex Toloka https://toloka.ai/ru/
  71. DRILLING DOWN: Turning Customer Data into Profits with a Spreadsheet - Third Edition, Jim Novo https://www.google.com/search?q=DRILLING DOWN: Turning Customer Data into Profits with a Spreadsheet - Third Edition, Jim Novo
  72. Google Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml
  73. В Норвегии с паразитами рыб борются при помощи подводных роботов с лазерами https://habr.com/ru/post/402797/
  74. «Русская аквакультура» взялась за разведение лосося на Дальнем Востоке https://www.rbc.ru/business/01/09/2020/5f4cb2159a7947347c5c16a9
  75. Adidas backpedals on robotic shoe production with Speedfactory closures https://techcrunch.com/2019/11/11/adidas-backpedals-on-robotic-factories/
  76. Рохо, Антонио. Возможно да, возможно нет. Фишер. Статистический вывод // Наука. Величайшие теории. — М.: Де Агостини, 2015. — Вып. 47. — ISSN 2409-0069 https://www.google.com/search?q=Рохо, Антонио. Возможно да, возможно нет. Фишер. Статистический вывод // Наука. Величайшие теории. — М.: Де Агостини, 2015. — Вып. 47. — ISSN 2409-0069
  77. Larry Wasserman, All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference (Springer Texts in Statistics), Springer (December 1, 2010) https://www.google.com/search?q=Larry Wasserman, All of Statistics: A Concise Course in Statistical Inference (Springer Texts in Statistics), Springer (December 1, 2010)
  78. Непараметрические критерии http://statistica.ru/theory/neparametricheskie-kriterii/
  79. B.Efron, Bootstrap Methods: Another Look at the Jackknife https://doi.org/10.1214/aos/1176344552
  80. Bootstrap confidence intervals https://www.dropbox.com/s/6dbqxrcocmfxyvp/MIT18_05S14_Reading24.pdf?dl=0
  81. Criteo Labs: Why your A/B-test needs confidence intervals https://medium.com/criteo-labs/why-your-ab-test-needs-confidence-intervals-bec9fe18db41
  82. Bayesian A/B tests https://richrelevance.com/2013/05/21/bayesian-ab-tests/
  83. William Bolstard, Introduction to Bayesian Statistics https://www.google.com/search?q=William Bolstard, Introduction to Bayesian Statistics
  84. Ron Kohavi, Alex Deng, Roger Longbotham, and Ya Xu. Seven Rules of Thumb for Web Site Experimenters https://exp-platform.com/rules-of-thumb/
  85. Retail Rocket Segmentator https://github.com/RetailRocket/RetailRocket.Segmentator
  86. Reinforcement Learning: An Introduction https://web.stanford.edu/class/psych209/Readings/SuttonBartoIPRLBook2ndEd.pdf
  87. The Privacy Project https://www.nytimes.com/interactive/2019/opinion/internet-privacy-project.html
  88. One Nation tracked https://www.nytimes.com/interactive/2019/12/19/opinion/location-tracking-cell-phone.html
  89. Google Authorized Buyers, Real-time Bidding https://developers.google.com/authorized-buyers/rtb/start
  90. Explained: Data in the Criteo Engine https://www.criteo.com/blog/explained-data-in-the-criteo-engine/
  91. We Built an 'Unbelievable' (but Legal) Facial Recognition Machine, https://www.nytimes.com/interactive/2019/04/16/opinion/facial-recognition-new-york-city.html
  92. What ISPs Can See, Upturn, March 2016 https://www.upturn.org/reports/2016/what-isps-can-see/
  93. The GDPR Is a Cookie Monster https://content-na1.emarketer.com/the-gdpr-is-a-cookie-monster
  94. IAB. Cookies on Mobile 101 https://www.iab.com/wp-content/uploads/2015/07/CookiesOnMobile101Final.pdf
  95. How Online Shopping Makes Suckers of Us All https://www.theatlantic.com/magazine/archive/2017/05/how-online-shopping-makes-suckers-of-us-all/521448/
  96. Почему крупнейшие сайты рунета убирают счетчик Liveinternet? https://vc.ru/flood/1822-pochemu-krupneyshie-saytyi-runeta-ubirayut-schetchik-liveinternet
  97. How To Break Anonymity of the Netflix Prize Dataset, https://arxiv.org/abs/cs/0610105
  98. 'Alexa, are you invading my privacy?' – the dark side of our voice assistants https://www.theguardian.com/technology/2019/oct/09/alexa-are-you-invading-my-privacy-the-dark-side-of-our-voice-assistants
  99. LeakyPick: IoT Audio Spy Detector https://arxiv.org/abs/2007.00500
  100. I SEARCH, THEREFORE I AM, Andreas Weigend https://www.dropbox.com/s/xk6w60szuq6dpeh/WeigendFOCUS2004-en.pdf?dl=0
  101. We Read 150 Privacy Policies. They Were an Incomprehensible Disaster, https://www.nytimes.com/interactive/2019/06/12/opinion/facebook-google-privacy-policies.html
  102. 5 Americans who used NSA facilities to spy on lovers https://www.washingtonpost.com/news/the-switch/wp/2013/09/27/5-americans-who-used-nsa-facilities-to-spy-on-lovers/
  103. Pie & AI Asia: On Ethical AI with Andrew Ng https://www.deeplearning.ai/blog/pie-ai-asia-on-ethical-ai-with-andrew-ng/
  104. What Do We Do About the Biases in AI? https://hbr.org/2019/10/what-do-we-do-about-the-biases-in-ai
  105. Уже почти половина россиян стали блокировать интернет-рекламу https://www2.deloitte.com/ru/ru/pages/about-deloitte/deloitte-in-press/2019/blokirovka-internet-reklamy.html
  106. IAB Europe Guide to the Post Third-Party Cookie Era https://iabeurope.eu/knowledge-hub/iab-europe-guide-to-the-post-third-party-cookie-era/
  107. GDPR vs ФЗ-152 https://vc.ru/flood/42581-gdpr-vs-fz-152
  108. This Article Is Spying on You https://www.nytimes.com/2019/09/18/opinion/data-privacy-tracking.html
  109. Functionalism: A New Approach to Web Analytics https://www.dropbox.com/s/a75hmjzekf006ia/wpaper_005.pdf?dl=0
  110. Маркетинг на основе баз данных, Артур М. Хьюс https://www.google.com/search?q=Маркетинг на основе баз данных, Артур М. Хьюс
  111. Как Денис Крючков выкупил Хабр у Mail.ru https://habr.com/ru/company/roem/blog/193488/
  112. Two Decades of Recommender Systems at Amazon.com https://www.amazon.science/publications/two-decades-of-recommender-systems-at-amazon-com
  113. Item-to-Item Collaborative Filtering, Greg Linden, Brent Smith, and Jeremy York https://www.dropbox.com/s/dctxbv8dk8wrsmw/Amazon-Recommendations.pdf?dl=0
  114. How to use Merchandising eVars in Adobe Analytics, https://dmpg.co.uk/how-to-use-merchandising-evars-in-adobe-analytics-product-modules
  115. Итоги запуска системы рекомендаций на Ozon.ru, Роман Зыков https://www.dropbox.com/s/68kixkhk5yqjwve/kibrzykov24thapr2009.pdf?dl=0
  116. Стартап RetailRocket - сервис для рекомендации товаров в интернет-магазинах https://vc.ru/story/1285-retailrocket-ecommerce
  117. Шпаргалка методов машинного обучения https://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html