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.

  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.google.com/search?q=тирания показателей джерри мюллер
  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=The Cognitive Style of Powerpoint: pitching out corrupts within Edward R. Tufte
  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://vc.ru/media/83765-issledovanie-deloitte-44-internet-polzovateley-v-rossii-blokiruyut-reklamu
  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