De Mauro Andrea - Big Data Analytics. Analizzare E Interpretare Dati Con Il Machine Learning

Consigliato da una collega che oltretutto non l'aveva ancora acquistato ma solleticato da uno strumento (KNIME) che sembrava davvero la "killer application" per le elaborazioni, anche complesse, di machine learning.Beh, mi sono trovato tra le mani un libro in italiano scritto (bene!) da un italiano (e non è poco) estremamente denso di contenuti non solo legati a KNIME ma al mondo dei Big Data a tutto tondo, pieno di spunti di riflessione, tutorial, teoria... insomma, un compendio davvero preziosissimo.Inoltre aver scoperto che il mondo open source si è arricchito di un qualcosa che in modo agile consenta elaborazioni complesse a piacere, è davvero una piacevole scoperta.Grazie ancora all'autore e chissà arrivederci ad un altro testo, bello e prezioso come questo.

Questo è uno dei migliori libri di stampo tecnico che mi sia capitato recentemente tra le mani, divorato in pochi giorni tra un volo aereo e l'altro.In 200 pagine e 7 capitoli (ma i numeri ingannano, si tratta di un volume denso di contenuti) l'autore è riuscito nell'obiettivo di far comprendere nel modo più semplice possibile i concetti fondamentali alla base del machine learning (i diversi tipi di apprendimento, le problematiche legate all'underfitting e all'overfitting, i metodi di validazione dei modelli, ecc).Punti di forza del testo:- approccio pragmatico --> ogni capitolo presenta una introduzione teorica seguita da una esercitazione pratica che spiega passo passo come applicare i nuovi concetti ai problemi di machine learning usando KNIME; i progetti di esempio inoltre, pur non essendo particolarmente complessi, non sono nemmeno a livello dei soliti "Hello World" e costituiscono quindi una buona palestra per il training;- poche formule --> le formule presenti nel testo saranno al massimo una decina, probabilmente solo quelle strettamente indispensabili per comprendere la materia e comunque ben descritte e argomentate;- neanche una riga di codice --> tanti libri sul machine learning rendono fin dall'inizio la curva di apprendimento ripida ponendo come condizione l'utilizzo di linguaggi come R e Python;- KNIME --> lo strumento è semplice ma potente, consente in pochi click di realizzare quello che serve, con una immediatezza che altri strumenti ETL leader di mercato non posseggono.Per concludere, un libro consigliatissimo (e già sponsorizzato presso i colleghi come "must have") e la speranza che l'autore si cimenti nel futuro nella scrittura di altri testi come questo

Un libro in italiano eccellente. La estrema chiarezza espositiva da parte dell’autore potrebbe magari trarre in inganno. La materia infatti è piuttosto complicata. Nonostante la bravura dell'autore si rivelano utili alcune iniziali conoscenze di statistica e terminologia big data per apprezzarne compiutamente la lettura. Ma, se del tutto digiuni, il libro vi viene in soccorso in quanto dotato di innumerevoli pregi didattici. Uno importantissimo, almeno per me, è costituito dalla perfetta corrispondenza dei tutorial proposti con la susseguente e concordante realizzazione da parte del lettore che produce un'esperienza più unica che rara nel campo dei testi/manuali. Altre letture infatti difettano proprio in questo aspetto, lasciando chi legge in confusione, specialmente se alle prime armi. Questo libro invece fornisce la possibilità di addentrarsi con una certa sicurezza nella materia e contemporaneamente sprona il lettore ad approfondire ulteriormente. Inoltre la veste grafica e l'impaginazione curata ne fanno un 'must' per tutti gli appassionati del settore.

Riesce a spiegare quelli che sono i concetti chiavi del mondo dell I.A. con esempi non troppo complessi

Raramente faccio recensioni dei prodotti che acquisto ma questo libro merita di essere commentato.Premetto che che è il primo testo che leggo sull'argomento, ma voglio suggerirlo a chiunque decida d'iniziare ad esplorare il mondo dell'analisi dei Big data perché l'ho trovato molto chiaro ed esaustivo. L'autore è stato in grado di semplificare svariati temi apparentemente complessi e lascia molti spunti per approfondire gli argomenti a seconda delle proprie attitudini ed interessi.I tutorial consentono fin dalle prime pagine di toccare con mano le potenzialità e l'utilità della materia, mettendo il lettore davanti a casi reali e spiegando passo passo quali ragionamenti stanno dietro la costruzione di un algoritmo per l'analisi dei Big data a supporto delle aziende di diversi settori.