Linux + Обзор

Я большой фанат Linux на мобильных системах и давно слежу за такими проектами, как Meego, Maemo и конечно же, Sailfish-подобными ОС. Недавно я самолично написал в компанию F+ и попросил какой-нибудь смартфон на «Авроре» для статьи и на моё удивление, представители компании согласились! Что из себя представляет R570E, какова «Аврора» с точки зрения обычного пользователя, какие проблемы могут возникнуть у разработчика и есть ли у этой системы перспективы? Читайте в сегодняшней статье!

❯ Предисловие

Пожалуй сейчас Linux'ом на смартфонах и мобильных системах никого не удивить. Ядро Linux используется в ОС Android, благодаря чему хотя бы одно устройство с пингвином на борту можно найти почти в каждом доме. Однако Android использует именно само ядро Linux, выстраивая вокруг него собственное пользовательское окружение (или более корректно — userspace): подсистема абстракции от железа (HAL), оконная система и фреймворк для приложений. На десктопных же системах используется стек, известный как GNU/Linux, предоставляющий этакое знакомое нам unix-окружение со стандартным набором программ, glibc и компилятором GCC. При этом Android абсолютно не совместим с программами, собранными для обычных GNU/Linux систем как раз таки из-за преусловутой glibc (вместо неё в Android используется bionic и свой собственный динамический линкер), и поэтому многие гики хотят запустить полноценный дистрибутив на мобильном устройстве.

Но благодаря тому, что ядро Linux распространяется по лицензии GPL3, производители смартфонов обязаны открывать исходный код своих модификаций ядра под собственные устройства. И пока развивалась моддинг-сцена Android с такими кастомами, как CyanogenMod или, например, MIUI, на некоторые устройства выходили такие диковинные системы, как Ubuntu Touch, pmOS и, конечно же, Sailfish OS.

Linux на мобильных устройствах берёт своё начало ещё с середины 2000-х годов. Именно в это время компания Motorola решила использовать в своих продвинутых устройствах ядро Linux, а если более конкретно — построить собственную оболочку Motorola EZX на базе MontaVista Linux. Немудрено, что систему быстро хакнули и наделали для неё кастомного софта, патчей и других примочек. Примерно в тоже самое время компания Nokia начала развивать линейку собственных интернет-планшетов на базе дистрибутива Linux под названием Maemo.

В 2007 году на свет появился первый полностью открытый смартфон (в том числе и с аппаратной точки зрения — то есть принципиальная схема, разведенная плата и иные необходимые для постановки устройства на конвейер документы) Neo 1973, построенный на базе хакнутого проектом OsmocomBB модема TI Calypso и ОС OpenMoko, который получил умеренный успех среди Linux-гиков. А в 2009 году вышел легендарный Linux-смартфон Nokia N900, который до сих пор считается одним из самых удачных и успешных гиковских смартфонов из когда-либо выпущенных.

И вот в 2011 году Nokia, почти полностью перешедшая на Windows Phone и остановившая развитие Symbian, выпускает свой последний гиковский смартфон — Nokia N9, который в некоторых аспектах стал «батей» многих фишек в современных смартфонах. Несмотря на популярное заблуждение, N9 работает не на Meego, а на Maemo со значительно доработанным пользовательским интерфейсом. И как раз UI устройства был крайне необычным и на своё время прорывным: управление системой жестами, наличие двух всегда доступных страниц, своё видение шторки уведомлений и очень плавная работа. Когда стало ясно, что Nokia больше не будет выпускать Linux-смартфоны, несколько инженеров компании основали свою собственную фирму Jolla и продолжили развивать Meego для полноценного запуска на Nokia N9. Результатом их работы стала новая система — Sailfish OS.

Основной фишкой системы было наличие инкрементальных обновлений, возможность разработки приложений с использованием Qt (т. е в отличии от Android, все приложения и подсистемы полностью нативные, а не написаны на Java), и довольно неплохая совместимость с обычным ARM-софтом для других дистрибутивов Linux. Со временем Ростелеком увидел перспективы в Sailfish OS и выкупил долю в компании, начав работу над своим собственным форком этой системы — ОС «Аврора». С годами «Аврора» полностью отделилась от материнского проекта и начала развитие в другом направлении: если Sailfish OS была системой для гиков и просто пользователей, то «Аврора» больше нацелена на Enterprise-сегмент (т. е. «госка»), на гиков и только потом на конечных пользователей.

И мне, как фанату Linux на мобильных устройствах, очень хотелось пощупать и заполучить свой собственный девайс на этой ОС. Набравшись смелости, я написал в PR-отдел F+ и через пару недель получил положительный ответ. Радости моей не было предела! Но когда девайс пришёл ко мне, начались определенные трудности...

❯ Распаковка

Начать стоит с распаковки девайса. Ко мне смартфон пришёл «не новым», его уже распаковали и накатили на него некоторые тестовые приложения для внутренних нужд PR-отдела. Кроме того, у меня стоит «особенная» версия Авроры 5.1, доступная пока ещё не всем пользователям.

В коробке нас встречает сам девайс, защитное стекло (девайс всё таки защищенный) на дисплей, краткий мануал по использованию «Авроры» (в кои-то веки он нужен!), а также скрепка, Type-C кабель и 5В/2А блок питания. В рознице к девайсу прилагаются ещё и TWS-наушники.

Поскольку смартфон предполагается защищенным по стандарту IP68 (пыленепроницаемый и способен выдержать погружение в воду на длительное время), он выполнен в прорезиненном корпусе с небольшой выемкой для дисплея. В руке лежит хорошо, хоть и полноват.

После включения нас встречает логотип «Авроры», а затем и предложение ввода пин-кода (есть также сканер отпечатков пальца). Enterprise-направленность девайса видна сразу: MDM-политики, возможность удаленного бана украденного устройства по ключу активации системы и возможность добавления своих репозиториев с софтом помимо возможности установки RPM и использования стандартных репозиториев ОМП.

Характеристики девайса следующие:

• Процессор: MediaTek Helio A25. 2020 год, 8 ядер Cortex-A53 на частоте от 1.5 до 1.8ГГц (пламенный привет MT6753 в любимых мной китайских айфонах). В целом, это довольно бодрый по меркам бюджетника чипсет, именно A25 сейчас частый гость на смартфонах до 5-6 тысяч рублей.

• GPU: PowerVR GE8320 на частоте 600МГц. В целом, GPU можно назвать гордостью девайса: и если с 3D-играми на Авроре и Sailfish вяло, то для эмуляторов даже относительно тяжелых консолей он подойдет замечательно.

• Память: eMCP «бутерброд» с 4Гб предположительно LPDDR4 оперативной памяти и 64Гб eMMC 5.1 постоянной памяти. UFS-флэшки чипсет не поддерживает в силу своей бюджетности.

• Дисплей: 5.7" IPS HD+ матрица. Вполне годная, очень похожа на матрицу моего китайского айфона, есть ощущение что на современных бюджетниках используется +- похожие дисплеи.

• Звук: есть 3.5мм джек! Это настолько редкость сейчас, что я выделил эту фичу в отдельный пункт.

• Сеть: Wi-Fi a/b/g/n ac, Bluetooth 5.0, 2G, 3G, LTE. Стандартный минимальный набор.

• Камера: 13Мп + 2Мп

• Аккумулятор: 5080мАч, литий-полимерный. Для броневика ёмкость средненькая.

В целом, аппаратно R570E - больше классический китайский OEM-смартфон на привычной MediaTek'овской платформе. Мне говорили, что есть какие-то изменения в плате "под капотом", однако девайс я пока не разбирал. Если F+ выложит в общий доступ схему устройства, то смартфон сможет похвастаться ещё и повышенной ремонтопригодностью, что очень актуально как для шаловливых энтузиастких ручек, так и для компаний, закупивших девайс для бизнеса. В целом, как по мне, — характеристики вполне неплохие, но стоит иметь в виду, что я почти всю жизнь пользовался бюджетными девайсами и выжимал из них все соки, так что мне привычно доводить девайс до идеала и после покупки.

Но в случае R570E, самое важное в девайсе — это «Аврора». И на её пользовательские качества мы сейчас с вами и посмотрим.

❯ Знакомимся поближе

Сначала предлагаю взглянуть на «пользовательскую» часть системы. Недавно пользователям начали прилетать апдейты с «РуСтором» на борту (в бета-ветке), однако мой смартфончик пока что обделен этим обновлением. Об этом чуть позже.

Как и «батя» в лице Sailfish OS, «Аврора» управляется полностью жестами. Некоторые обзорщики сравнивают UI Авроры как «украденный у Android и iOS», однако это не так: корни интерфейса уходят в Nokia N9, из которого как раз все всё и позаимствовали спустя почти 10 лет. Несмотря на бюджетный 4-х летний чипсет, девайс работает очень плавно и у него есть адекватная многозадачность.

По умолчанию в системе предустановлен классический набор приложений, плюс ярлыки PWA можно выносить на рабочий стол. К слову о браузере — здесь используется Firefox 78 (2020 год) с самопальным интерфейсом, который всё ещё открывает большинство сайтов, но стремительно теряет актуальность. С апдейтами обещали обновить и WebView, едва-ли 78'ой останется актуальным в 2025 году.

R570E неплохо подходит и по основному предназначению (т. е. как телефон): номеронабиратель удобный, есть импорт контактов из Exchange, vcf-файлов и других телефонов. Что ещё, собственно, нужно? Приложение для обмена SMS самое обычное, ничего примечательного.

Само собой есть встроенный плеер для прослушивания музыки. Из-за броненаправленности смартфона, мне не удалось нормально подключить мои основные полноразмерные наушники, но в целом качество ЦАПа... на уровне остальных смартфонов с MTK на борту: нормально, но после флагманских BlackBerry с ЦАП'ом Wolfson, смартфонов Sony или ZTE Axon с аж двумя отдельными аудиотрактами (!) хочется вернуться всё же к флагманам: А вот что в плеере не понравилось, так это отсутствие эквалайзера: плеер совсем простенький.

В целом, понравился клиент почты. Есть интеграция с российскими сервисами, плюс поддержка POP3/IMAP-ящиков. Сам клиент шустрый и удобный. Единственный момент - не работает поиск по всему ящику, только по синхронизированным сообщениям и не сразу заработал SMTP gmail'а.

Поговорим о камере. Модуль здесь бюджетный, на уровне флагманских смартфонов эдак года 2013-2014. По качеству выдает картинку близкую к Galaxy S2-S3, но немного не хватает цветокоррекции. Макро тоже у смартфона получается "с трудом", по крайней мере в авторежиме. Правда всё это можно объяснить тем, что для камеры у MTK есть куча блобов с различными алгоритмами для улучшения изображения, и эти блобы разработаны для использования с Android и возможно Аврора использует лишь самый простой вариант захвата изображения с камеры:

Также я накатил клиент Telegram «Tavro» на базе библиотеки TDlib, который вполне неплох... однако его полная версия платная. Впрочем, подразумевается что полная версия «Тавро» предназначена для бизнеса. Если будет наблюдатся тенденция с платным жизненноважным софтом на «Авроре» — то система точно не станет популяряной у обычных пользователей. А ещё Тавро лагучий и если пару дней не открывать Telegram, то синхронизация большого числа изменений может занять пару минут, а интерфейс будет висеть.

Также я хотел написать вторую статью о разработке небольшой 3D-аркады с нуля под «Аврору», однако возникли определенные трудности о которых я и говорил в начале статьи. Дело в том, что на мой смартфон установлена немножко «особенная» версия ОС, где режим разработчика (отладчик и ещё некоторые фичи) просто сломан. Пакет (сломанный) уже установлен, однако не удаляется, не обновляется и не устанавливается. В моём случае можно только сделать бэкап и прошить дамп чистой системы с 4pda, благо такая возможность есть.

Тем не менее, даже несмотря на «поломанность», есть возможность установки сторонних приложений. Просто включаем соответствующую галку в настройках — и вот, мы можем ставить сторонние rpm-пакеты прям как apk в Android.

В целом, «Аврору» можно назвать достаточно открытой для моддинга и разработки собственных программ системой. За деплой приложений не нужно ничего платить, есть неплохая документация и можно делать с системой всё что угодно из терминала: благо root-доступ есть из коробки для всех. Я немного общался с @chuvilin(техдир в ОМП), а он когда-то сам хоумбрю приложения для Maemo (Nokia N900) писал, так что вполне очевидно что даже сами разработчики держат вектор на открытость системы для гиков.

❯ Есть ли перспективы?

Пожалуй, наличие перспектив у «Авроры» зависит от того, зачем вам нужен девайс с ней на борту. Если говорить о Enterprise-секторе и гос-организациях, то система со временем может занять довольно большой процент рынка и так или иначе, у вас будет шанс пощупать её на промышленном устройстве. В целом, её интеграцией в бизнес уже сейчас активно занимается компания «Марвел» (владелец бренда F+).

Также у «Авроры» есть хорошие перспективы среди гиков: существуют тематические каналы в Telegram, а также люди активно обсуждают систему на 4pda. Аврора очень интересная «под капотом» и достаточно дружелюбная по отношению к разработчикам, так что гики — определенно одна из ЦА этой системы.

Есть ли перспективы среди обычных пользователей? Тут сказать сложно. Дело в том, что основная проблема «Авроры», Sailfish OS, Meego и Maemo — относительно малое количество софта, которым можно пользоваться «из коробки». И если гикам часть приложений можно запилить самому (например, клиент банка на СМСках), то что делать простым пользователям? Правильно, ждать появления нужного софта в магазинах, а до этого использовать веб-версии в FireFox. Будем честны, такой вариант устраивает далеко не всех.

❯ Заключение

Вот такой материал об «Авроре» и F+ R570E у нас с вами сегодня получился. А как вам данный смартфон? Есть ли у него перспективы? Пишите своё мнение в комментариях!

P.S: Я не получил от F+ ни копейки за статью, кроме самого девайса. Все впечатления — мои личные, а меня довольно легко впечатлить (достаточно чтобы на девайсе был Linux :) ) Поэтому, надеюсь, даже те читатели, которые не питают симпатию к Авроре», останутся довольны после прочтения статьи.

Также у меня есть Telegram-канал "Клуб фанатов балдежа", куда я публикую ссылки на новые статьи, видео, а также мысли по программированию, ремонту и моддингу различных гаджетов, а также немного щитпоста. Подписывайтесь, если интересно. Недавно я начал вести ещё и паблик в ВК, там в основном репосты видосов с ютуба для тех, кто не хочет юзать VPN, но кому интересны мои видосы. Также туда публируется часть постов из телеги.

Статья подготовлена при поддержке TimeWeb Cloud. Подписывайтесь на меня и @Timeweb.Cloud чтобы не пропускать новые статьи каждую неделю!

Всем доброго времени суток! Так как о Data Science мы слышим всё чаще и чаще, предлагаю вам обзор книги, что будет полезна для начинающих.

Публикую обзор книги с моего телеграмм-канала IT-старт t.me/it_begin на книгу "Data Science.Наука о данных для начинающих".

Автор книги Джоэл Грас.

Стоит читать? Да! Почему? Опишу в статье.

Для кого эта книга?

Так как в названии фигурирует "Наука о данных с нуля" - не мудрено, что рассчитана она на тех, кто только начинает свой путь в Data Science :)

Рис.1. Начальная страница

Что в самой книге?

Книга сама по себе немаленькая и состоит из 416 страниц.

Для того, чтобы имелась конкретика по размерам книги, производим замеры.

Ширина книги составляет чуть менее 17 см.

Рис.1.2. Размер книги

Высота книги составляет 23 см.

Рис.1.3. Размер книги

Глубина книги составляет около 2 см.

Теперь, для предметного и краткого понимания того, с чем мы сможем ознакомиться в данной книге, предлагаю перейти к её оглавлению.

Рис.1.4. Оглавление

Рис.1.5. Оглавление

Рис.1.6. Оглавление

Рис.1.7. Оглавление

Глав достаточно много, это радует) Всего глав 27.

Далее предметно и главное кратко постараюсь рассказать о том, что полезного и интересного мы сможем найти в этой книге.

Глава 1. Введение

Рис.2. Глава 1

Первая вводная глава начинается с подробного описания тезиса "Воцарение данных" и ответа на вопрос "Что такое наука о данных?".

Здесь повествуется о том, насколько много данных в современном мире и том, что вся информация, что собирается нашими компьютерами, смартфонами, умными часами, при должной обработке, может дать ответы на бессчисленные вопросы.

Более всего понравился пример на странице 26 с Facebook, что думаю примененим ко многим плоскостям исследования, используя практические любые соц. сети.

Также хорошо подчеркнут опыт избирательной компании Барака Обамы в 2012 году и предвыборной компании Дональда Трампа. Предлагаю вам ознакомиться с данным отрывком.

Рис.2.1. Глава 1, страница 26

Глава 2. Интенсивный курс языка Python

Рис.3. Глава 2

В данной главе автор на протяжении 30 страниц крайне в сжатом формате старается познакомить нас с языком программирования Python.

По моему мнению, вследствие того, что объяснение крайне поверхностное и имеет ограничение в виде 30 страниц, объяснено всё плохо. Для тех, кто вовсе не имел опыта работы с Python, данная глава, к сожалению, вряд ли поможет.

Как бы, претензий к книги по данному поводу у меня нет, но хотел бы, чтобы вы заранее имели это ввиду, что эта глава не является карманным пособием по Python.

Если вам необходимо изучить основы Python, советую книгу Тони Гэддиса "Начинаем программировать на Python с нуля" - мой обзор

Рис.3.1. Глава 2

В конце данной главы на странице 69мы видим две особенности книги.

Первая особенность - в конце каждой последующей главы вы увидите полезную сноску под названием "Для дальнейшего изучения", где автор от себя советует, что можно прочитать дополнительно для более глубокого изучения той или иной темы. Считаю это положительным моментом.

Отрицательным моментом качества данной книги являются тонкие страницы, что просвечивают и не доставляют особого удовольствия от этого.

Не сказал бы, что это крайне критично, но и приятного в этом также мало, общее впечательние от книги немного портится.

Всё крайне показательно видно на фото выше.

Глава 3. Визуализация данных

Рис.4. Глава 3

Также яркий пример просвечивающих страниц это столбчатый график, что просвечивает на странице 71)

В третьей главе автор кратко рассматривает библиотеку matplotlib,

В самом начале автор подчеркиват, что считает данную библиотеку устаревающей и что она годна для построения элементарных линейных и столбчатых графиков.

Согласиться с этим или нет? Вопрос сложный и оставлю его открытым на суд аудитории. Интересно ваше мнение по этому вопросу.

Далее в книге рассматриваются столбчатые и линейные графики, диаграммы рассеяния. Что порадовало, это повествование с соответствующим кодом, тут же можно понять, какая строчка кода за что отвечает, считаю это положительным моментом для тех, кто только начинает свой путь.

Завершается глава разделом "Для дальнейшего изучения", где автор оставляет ссылки на такие библиотеки, как seaborn, Altair, D3.js, Bokeh с кратким описанием каждой из них.

Глава 4. Линейная алгебра

Рис.5. Глава 4

В этой главе автор рассматривает векторы и матрицы.

Объяснено достаточно хорошо, вопросов после прочтения остается мало, в конце автор оставляет ссылки на три книги, что также позволят закрепить пройденный материал.

Глава 5. Статистика

Рис.6. Глава 5

В данной главе автор описывает и рассказывает о том, что такое тенденции, вариация, корреляция, корреляционные ловушки.

В главе много кода, подробно всё описание, в целом впечатление от главы положительное.

Но также показалось интересным и хорошо запомнилось описание парадокса Симпсона :)

Рис.6.1. Глава 5. Парадокс Симпсона

Глава 6. Вероятность

Рис.5. Глава 6

В этой главе рассмотрены:

• Условная вероятность

• Теорема Байеса

• Случайные величины

• Непрерывные распределения

• Нормальное распределение

• Центральная предельная теорема

Автор раскрывает важность умения работать с анализом вероятности для последующей работы с данными. Вероятность автор рассматривает, как способ количественной оценки неопределенности, что ассоциируется с событиями из некоторого вероятностного пространства.

Глава 7. Гипотеза и вывод

Рис.6. Глава 7

Хотел бы привести в пример "учаток" на странице 116, в подтверждение того, что без опечаток в этой книге не обошлось)

Теперь же о самой главе.

В данной главе автор подчеркивает, что все сведения из теории вероятности и статистики нам нужны для формулирования статистических гипотез и их последующей проверки. Предлагаю взглянуть на фрагмент главы в фото ниже.

Рис.7. Глава 7

Глава 8. Градиентный спуск

Рис.8. Глава 8

Градиент - это вектор, что своим направлением указывает направления возрастания некоторой скалярной величины.

Антиградиент - вектор, что своим направлением показывает направление убывает некоторой скалярной величины.

Градиентный спуск - это метод поиска локального максимума или минимума функции с помощью движения вдоль градиента.

Частично и достаточно понятно подход к максимизации функции описан на странице 128. (Рис. 8)

Глава более чем интересная, рассматривается также использование градиента, выбор правильного размера шага и применение градиентного спуска для подгонки моделей.

Глава 9. Получение данных

Рис.9. Глава 9

Для того, чтобы исследовать данные, нужно сначала их собрать :)

В этой главе автор рассматривает способы подачи данных и также их последующее форматирование.

В главе рассматриваются аспекты чтения файлов, импорт информации из всемирной паутины с помощью html5lib, что такое API и как с этим можно работать.

Глава 10. Работа с данными

Рис.10. Глава 10

В 10 главе автор рассматривает непосредственную работу с данными.

Рассматривается разведывательный анализ данных, классы данных, многочисленные размерности.

Мне же понравилось, что автор не забыл про "чистоту" данных.

На странице 164 об этом как раз таки говорится, что многие данные в реальном мире загрязнены и что важно пред их использованием проводить необходимую обработку, чтобы в дальнейшем не создать себе проблем.

Рис.11. Глава 10

Глава 11. Машинное обучение

Рис.12 Глава 11

В 11 главе автор знакомит нас с машинным обучением.

Так как это обзор книги и он всё же будет немного предвзят с моей стороны по той причине, что у каждого человека есть своё мнение на ту или иную информацию - мне показалась данная глава не для тех, кто начинает с нуля)

Описано в целом по делу всё, но нет уверенности, что люди, ранее не знающие ничего о машинном обучении, после прочтения данной главы всё усвоят.

Глава 12. k ближайших соседей

Метод k-ближайших соседей – это популярный алгоритм классификации, который используется в разных типах задач машинного обучения.

Простыми словами суть метода: посмотри на соседей вокруг, какие из них преобладают, таковым ты и являешься.

Теперь же о том, как всё это описывает автор на примере предсказания результатов на выборах

Глава 12. k ближайших соседей

Метод k-ближайших соседей – это популярный алгоритм классификации, который используется в разных типах задач машинного обучения.

Простыми словами суть метода: посмотри на соседей вокруг, какие из них преобладают, таковым ты и являешься.

Теперь же о том, как всё это описывает автор на примере предсказания результатов на выборах

На примере набора данных о цветках ириса (длина и ширина лепестка, длина и ширина чашелистика) автор пытается построить модель предсказания вида цветка, но т.к. выводимые результаты у него получились четырехмерными, что затрудняет построение графика, автор предлагает взглянуть на диаграммы рассеяния для каждой пары данных результатов измерений.

Порадовало, что в данной главе автор не забыл о проклятии размерности

Глава 13. Наивный Байес

В данной главе автором очень хорошо рассказан принцип работы спам-фильтра социальных систем, как он устроен и что лежит в его основе.

Порадовало то, что в конце данной главы автор ссылается на статью Пола Грэма "План для спама". Статья 2002 г., но менее интересной от этого не становится.

Глава 14. Простая линейная регрессия

В 14 главе автор рассказывает о простой линейной регрессии, описывает применение градиентного спуска, производит оценивание максимального правдоподобия

Глава 15. Множественная регрессия

В данной главе автором рассматривается множественная регрессия, Расширенные допущения модели наименьших квадратов, подгонка модели и её дальнейшая интерпретация.

Глава достаточно большая и много познавательной информации имеет, но мне более всего понравилась трактовка интерпретации моделей

Глава 16. Логическая регрессия

Логистическая регрессия - статистический метод для анализа набора данных, в котором есть одна или несколько независимых переменных, которые определяют результат. Результат измеряется с помощью дихотомической переменной (в которой есть только два возможных результата). Он используется для прогнозирования двоичного результата (1/0, Да / Нет, Истина / Ложь) с учетом набора независимых переменных.

С самого начала главы автор предлагает рассмотреть всё на задаче, что содержит набор данных 200 пользователей, их зарплату, опыт работы и состояние платежей за учетную запись в соц. сетях. Далее описывается то, что такое логистическая функция, применение модели.

Более всего понравилось рассмотрение гиперплоскости, что разделяет параметрическое пространство

Идём далее)

Глава 17. Деревья решений

Одно из толкований дерева решений чаще всего описывает их в качестве представления возможных путей принятия решений.

Автором неплохо показано это на достаточно простом примере.

Глава 18. Нейронные сети

Нейронные сети - то о чём мы всё чаще слышим из средств массовой информации.

В данной книге глава это мягко не особо большая. Всего 10 страниц. Но достаточно информативная. Расскажет о том, что такое нейронные сети, перспептроны, как работают нейронные сети прямого и обратного распространения. Глава интересная!

Глава 19. Глубокое обучение

В данной главе о глубоком обучении автор рассказывает нам, что такое абстракция слоя, о представлении нейронных сетей как последовательности слоёв, о потери и оптимизации функции градиента.

Возможно субъективно, но чтобы до конца понять все вещи в данной главе, пришлось прочитать её дважды. Но думаю, дело не в книге, а во мне :)

Глава 20. Кластеризация

В главе о кластеризации понравилось, что автор пытается объяснить нам, что такое кластеры на +- понятных многим бытовых темах. Если читать ранее не слышал ничего о кластерах, подобное объяснение не является крайне легким, но и базовые основы в голове начнет зарождать. В главе автор рассматривает и описывает восходящую иерархическую кластеризацию, кластерные методы и на примерах объясняет что к чему. Интересная глава.

Глава 21. Обработка естественного языка

В главе об обработке естественного языка автор рассказывает несколько приемов, такие как: облако слов, N-грамматические языковые модели, грамматики. Много поясняющего кода)

Глава 22. Сетевой анализ

В главе про сетевой анализ автор описывает центральность, ориентированные графы, алгоритм PageRank. Мне данная глава "понималась" крайне тяжело, вследствие чего параллельно приходилось заглядывать в Google.

Глава 23. Рекомендательные системы

Та тема, с которой мы ежедневно встречаемся, используя те или иные стриминговые сервисы, соц. сети, поисковые системы - рекомендации :)

Сказали рядом с телефоном "купил собаку" и видите контекстную рекламу о дизайнерских будках на заказ? Это Data Science :)

Глава познавательная. Автор повествует о том, как работает рекомендательная система, что лежит в её основе, что такое коллаборативная фильтрация по схожесте пользователей и многое другое.

Глава 24. Базы данных и SQL

Достаточно сжатая глава о SQL. Рассказывается о том, что такое SQL, о основных командах и разобрано всё на примерах. Всё крайне сжато, но для общего представления совсем неплохо. Но всё же советовал бы дополнительно поискать еще источники информации на тему SQL, если хотите понять тему полноценно.

Глава 25. Алгоритм MapReduce

MapReduce - модель для выполнения параллельной обработки крупных наборов данных. Рассматривается работа самого алгоритма, какие его преимущества и чем он может быть полезен и рассмотренно на примере аналази аобновлений новостной ленты. Всё достаточно подробно описано, вопросов после главы остаётся не так уж и много.

Глава 26. Этика данных

Одна из лучших глав данной книги. Что такое этика данных, почему она важна, для чего используется и к чему может привести её несоблюдение. Познавательный материал, советую.

Глава 27. Идите вперед и займитесь наукой о данных

Заканчивается вся книга главой с призывом идти вперёд и заняться Data Science.

Автор подчеркивает важность компетенций в математической области и о необходимости хорошо разбираться в ней. Также автор кратко описывает популярные библиотеки языка программирования Python и не только.

Глава по своей сути прощальная между автором и читателем, автор же оставляет ту выжимку необходимых мыслей, что он хочет донести до каждого читателя для продолжения путешествия в мир Data Science.

Теперь, тезисно о плюсах и минусах книги

Плюсы книги:

1.Цена

На первом маркетплейсе цена не такая уж и народная.На втором же, ситуация куда бодрее.

Лично от себя скажу, что в целях экономии, часто беру книги уцененные, с небольшими внешними дефектами книги, что не особо влияет на её содержимое. Или же можно найти интересующую вас книгу на площадках б.у. товаров. Но если захотите приобрести новую книгу, цена в условные 600 руб. считаю более чем приемлимой и подъемной для многих. Выделю цену достоинством книги.

2. Книга крайне ёмкая и обширная. О необъятной теме в объятной книге.

Рассматривается и Python и SQL и методы Data Scince, что и как работает. В рамках одной книги это более чем достойно. Да, временами книга может показаться поверхностной, но думаю, это исходя из ограничений книги. Чтобы написать подробный том о каждой теме, для производства книги потребовалось бы куда больше бумаги :)

Минусы книги:

1. Прозрачные страницы.

Не особо бросается в глаза, когда увлечены чтением, но и приятного в этом мало.

Думаю, на всех фотографиях страниц книг, что сделаны мною, это отчетливо видно. Страницы тонкие и просвечивают. Считаю, что это минус.

2.Иногда крайне сжато подаётся материал, что , не имея под рукой поисковика, трудно понять некоторые вещи. Данная оценка субъективна, но мне показалось именно так. Опять же, не уместить всё-всё в одну книгу, понимаю. Но иногда охото отстраниться от цифрового мира, увлечься чтением интересной книги и не прибегать к помощи персонального компьютера)

Подведение итогов по книге:

Могу посоветовать к прочтению данную книгу. Книга даст базовые знания о Data Science, что опять же позволит вам понять, нужно ли оно вам в принципе, интересно ли всё то, что связано с этой сферой.

P.S. К сожалению, в один пост на пикабу можно поместить не более 25 изображений. Мною сделаны фотографии каждой главы, но показать их в рамках ограничений пикабу не могу. Поэтому, если интересно, то можете прочитать полную версию на моем канале.

Благодарю вас за внимание!

Мой канал в телеграмм

Если обзор показался вам интересным, то буду благодарен за подписку на мой

канал IT-старт t.me/it_begin

где я также публикую обзоры технической литературы и полезную информацию как для действующих, так и для начинающих программистов

Ссылка на бесплатную электронную версию книги https://t.me/it_begin/461

Также публикую обзоры книг и интервью на сайте https://russia-it.ru