- #SkladchinaVip
- #1
Ключевые идеи книги: Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает. Саммари. Аудиокнига [Smart Reading]
- Ссылка на картинку
-
Об аудиокниге
Этот текст – сокращенная версия книги Кэти О'Нил «Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии». Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры.
Этот текст – сокращенная версия книги Кэти О'Нил «Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии». Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры.
О книге
Кэти О'Нил, бывший аналитик с Уолл-стрит, в своей книге «Оружие математического поражения» знакомит общественность с тревожным симптомом. Математические модели, которые пронизывают современную жизнь, угрожают разрывом социальных связей. Мы живем в эпоху алгоритма. Решения, которые оказывают влияние на нас, принимаются не людьми, а машинами. Теоретически это должно приводить к справедливому распределению благ: если всех судят по одним правилам, значит, предвзятость устранена. Однако на деле математические модели, которые работают с большими данными, непрозрачны, их невозможно проверить и отрегулировать. Модели поддерживают счастливчиков и наказывают угнетенных. Кэти О'Нил призывает разработчиков брать на себя ответственность за свои алгоритмы, а политиков – регулировать их использование.
Зачем слушать
• Взглянуть на BigData с критической точки зрения, проанализировать их пользу и перспективность.
• Ознакомиться с доступными практическими примерами исследований современных математических моделей.
• Углубить экспертные знания аналитиков и маркетологов в области BigData.
Об авторе
Кэти О'Нил – обладательница степени PhD по математике Гарвардского университета. Работала на математическом факультете Массачусетского технологического института. В разгар кредитного кризиса служила частным аналитиком в хедж-фонде D. E. Shaw. Обозреватель Bloomberg View и автор блога mathbabe.org. Участница группы Альтернативного банкинга движения Occupy Wall Street, а также стартапов в области систем, предсказывающих покупки и клики. Основатель и директор аудиторской компании ORCAA.
Этот текст – сокращенная версия книги Кэти О'Нил «Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии». Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры.
Этот текст – сокращенная версия книги Кэти О'Нил «Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии». Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры.
О книге
Кэти О'Нил, бывший аналитик с Уолл-стрит, в своей книге «Оружие математического поражения» знакомит общественность с тревожным симптомом. Математические модели, которые пронизывают современную жизнь, угрожают разрывом социальных связей. Мы живем в эпоху алгоритма. Решения, которые оказывают влияние на нас, принимаются не людьми, а машинами. Теоретически это должно приводить к справедливому распределению благ: если всех судят по одним правилам, значит, предвзятость устранена. Однако на деле математические модели, которые работают с большими данными, непрозрачны, их невозможно проверить и отрегулировать. Модели поддерживают счастливчиков и наказывают угнетенных. Кэти О'Нил призывает разработчиков брать на себя ответственность за свои алгоритмы, а политиков – регулировать их использование.
Зачем слушать
• Взглянуть на BigData с критической точки зрения, проанализировать их пользу и перспективность.
• Ознакомиться с доступными практическими примерами исследований современных математических моделей.
• Углубить экспертные знания аналитиков и маркетологов в области BigData.
Об авторе
Кэти О'Нил – обладательница степени PhD по математике Гарвардского университета. Работала на математическом факультете Массачусетского технологического института. В разгар кредитного кризиса служила частным аналитиком в хедж-фонде D. E. Shaw. Обозреватель Bloomberg View и автор блога mathbabe.org. Участница группы Альтернативного банкинга движения Occupy Wall Street, а также стартапов в области систем, предсказывающих покупки и клики. Основатель и директор аудиторской компании ORCAA.
Показать больше