Main Menu
Главная
»
бизнес-книги
»
Ключевые идеи книги: Лгут все. Что интернет и Big Data могут сказать нам о нашем истинном «Я». Сет Стивенс-Давидовиц
Аудиокнига - Ключевые идеи книги: Лгут все. Что интернет и Big Data могут сказать нам о нашем истинном «Я». Сет Стивенс-Давидовиц
★★★★★ 5/5
- Автор: Smart Reading
- Серия: Smart Reading. Ценные идеи из лучших книг. Саммари
- Категории и жанры: бизнес-книги, знания и навыки, книги по психологии, личная эффективность, психология, мотивация, саморазвитие / личностный рост
- Читает: Татьяна Маерс
- Вид: audiobook
- Язык: Аудиокниги на русском языке
- Год написания: 2020
- Формат: mp3
- Возрастное ограничение: 16
- На Prosoundbook с: 01.02.2023
- Правообладатель: Смарт Ридинг
Описание
Описание
Этот текст – сокращенная версия книги Сета Стивенса-Давидовица «Лгут все. Что интернет и Big Data могут сказать нам о нашем истинном „Я“». Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры. [ О книге Cет Стивенс-Давидовиц, автор книги «Лгут все», в свое время занимался анализом Big Data в Google. Он утверждает, что информация, которую люди сами оставляют о себе в интернет-пространстве, искажена. Люди лгут друзьям, любовникам, врачам, ученым – и самим себе. Однако сегодня нет необходимости полагаться на чужие слова. На сегодняшний день накоплено около восьми триллионов гигабайт данных о человечестве в поисковике Google, социальных сетях, на сайтах знакомств и даже на порнографических сайтах. Этот ошеломляющий объем информации откроет правду о том, кто мы такие: о страхах и желаниях, которые нами движут, о сознательных и бессознательных решениях, которые мы принимаем. Если вы зададите правильный вопрос, то, благодаря большим данным, сможете узнать что угодно о человеческой природе. Зачем слушать • Научиться видеть виртуальный мир глазами опытного детектива. • Узнать о новейших подходах к изучению поведенческих паттернов и глубинной мотивации. • Применять полученные знания о Big Data в личной и профессиональной жизни. Об авторе Cет Стивенс-Давидовиц – журналист The New York Times, лектор в Уортонской школе бизнеса при Пенсильванском университете, бывший аналитик компании Google, работавший с большими данными. Получил степень бакалавра в Стэнфордском университете, докторскую степень по экономике в Гарварде. Его исследование о новых источниках для выявления скрытых паттернов поведения впервые появилось в журнале Public Economics. В 2017 году его книга «Все лгут» была признана бестселлером по версии The New York Times.