Обложка аудиокниги «Ключевые идеи книги: Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии. Кэти О'Нил»

Прослушать фрагмент

Бесплатный отрывок аудиокниги

Время прослушивания

Для вашего расписания

25 мин.
Smart Reading

Ключевые идеи книги: Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии. Кэти О'Нил

Читает
Татьяна Маерс
Серия
Smart Reading. Ценные идеи из лучших книг. Саммари
Издательство
Смарт Ридинг
Год издания
2020
16+
Возраст
Для читателей старше 16 лет

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.

299.00 ₽ MP3, M4B
Купить и скачать на ЛитРес
  • Лицензионно
  • Безопасная оплата
  • Мгновенный доступ

При покупке вы будете перенаправлены на сайт партнера ЛитРес. Все транзакции защищены и безопасны.

У этой аудиокниги есть текстовая версия

Ключевые идеи книги: Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии. Кэти О'Нил

Ключевые идеи книги: Оружие математического поражения: как технология Big Data усугубляет неравенство и угрожает демократии. Кэти О'Нил

Издательство: Смарт Ридинг Год: 2020 Форматы: FB2.ZIP,FB3,EPUB,IOS.EPUB,TXT.ZIP,RTF.ZIP,A4.PDF,A6.PDF,MOBI.PRC,TXT

Этот текст – сокращенная версия книги Кэти О'Нил «Оружие математического поражения». 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 читать • 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.

Другие книги этого автора

Посмотрите все аудиокниги автора Smart Reading

Перейти к каталогу автора — Smart Reading