Dati belli

Recensioni dei lettori

Beautiful Data di Toby Segaran e Jeff Hammerbacher è una raccolta di saggi che offre diverse prospettive sulla raccolta, l'elaborazione e la visualizzazione dei dati. Pur presentando narrazioni interessanti e casi di studio stimolanti, il libro soffre di una scarsa qualità di stampa, con immagini in scala di grigi che ne sminuiscono la promessa estetica. Nel complesso, i lettori trovano valide le sue idee ma esprimono disappunto per la qualità della produzione.

⬤ Contenuti interessanti e informativi che includono saggi e casi di studio sui dati
⬤ offre prospettive diverse e incoraggia a riflettere sulla rappresentazione e sull'uso dei dati
⬤ alcuni capitoli sono particolarmente coinvolgenti e stimolanti.

⬤ Qualità di stampa scadente, con immagini in bianco e nero che riducono l'apprezzamento del contenuto
⬤ qualità di scrittura incoerente tra i saggi, che porta a un'esperienza di lettura variabile
⬤ prezzo elevato per un libro che secondo molti non soddisfa le aspettative estetiche.

(basato su 22 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Beautiful Data

Contenuto del libro:

In questo libro ricco di spunti, imparerete dai migliori professionisti dei dati del settore quanto possa essere ampio e bello lavorare con i dati. Unisciti ai 39 collaboratori che ti spiegheranno come hanno sviluppato soluzioni semplici ed eleganti per progetti che vanno dal lander di Marte a un video dei Radiohead.

Con Beautiful Data, potrete:

⬤ Esplorare le opportunità e le sfide legate al lavoro con il vasto numero di set di dati resi disponibili dal Web.

⬤ Imparerete a visualizzare le tendenze della criminalità urbana, utilizzando mappe e mashup di dati.

⬤ Scoprire le sfide legate alla progettazione di un sistema di elaborazione dei dati che funzioni con i vincoli del viaggio nello spazio.

⬤ Imparare come il crowdsourcing e la trasparenza si sono combinati per far progredire lo stato della ricerca sulle droghe.

⬤ Capire come i nuovi dati possono far scattare automaticamente degli allarmi quando corrispondono o si sovrappongono a dati preesistenti.

⬤ Imparare a conoscere l'enorme infrastruttura necessaria per creare, acquisire ed elaborare i dati sul DNA.

Questo è solo un piccolo assaggio di ciò che troverete in Beautiful Data. Per chiunque si occupi di dati, questo è un libro davvero affascinante. Tra i collaboratori figurano:

⬤ Jonathan Yau.

⬤ Jonathan Follett e Matt Holm.

⬤ J. M. Hughes.

⬤ Raghu Ramakrishnan, Brian Cooper e Utkarsh Srivastava.

⬤ Jeff Hammerbacher.

⬤ Jason Dykes e Jo Wood.

⬤ Jeff Jonas e Lisa Sokol.

⬤ Jud Valeski.

⬤ Alon Halevy e Jayant Madhavan.

⬤ Aaron Koblin e Valdean Klump.

⬤ Michael Migurski.

⬤ Jeff Heer.

⬤ Coco Krumme.

⬤ Peter Norvig.

⬤ Matt Wood e Ben Blackburne.

⬤ Jean-Claude Bradley, Rajarshi Guha, Andrew Lang, Pierre Lindenbaum, Cameron Neylon, Antony Williams e Egon Willighagen.

⬤ Lukas Biewald e Brendan O'Connor.

⬤ Hadley Wickham, Deborah Swayne e David Poole.

⬤ Andrew Gelman, Jonathan P. Kastellec e Yair Ghitza.

⬤ Toby Segaran.