最后一节要读十遍

brokilon
2018-03-10 看过

每一个数据工程师和产品经理都应该把最后一节,Doing the right thing,读十遍。

为了说服大家为什么值得读十遍,我摘抄几句:

automated systems can systematically and arbitrarily exclude a person from participating in society without any proof of guilt, and with little chance of appeal
machine learning is like money laundering for bias
when services become good at predicting what content users want to see, they may end up showing people only opinions they already agree with, leading to echo chambers in which stereotypes, misinformation, and polarization can breed
Data is the pollution problem (as in Industrial Revolution) of the information age

作者最后说,

we should stop regarding users as metrics to be optimized, and remember that they are humans who deserve respect, dignity and agency.

做一个有情怀的工程师当如是啊。


这本书最大的价值在于:读完这本书,如果工作中有人向你扔了一个buzzword,你不仅可以稳稳接住,还可以扔回去5个同义词。

:)


这本书非常适合在数据行业做了几年的人,就是那种每天api调用得飞起,然后却在做一个普通的task Q时选择了kafka而不是rabbitQ并在design review上据理力争显得自己很懂的人。

^这个段子来源于真实生活。那个人最后被我队长totally demolished。

(我当时觉得我队长好牛逼啊讲得头头是道。现在我觉得要是早一点看这本书,我就可以先于我队长出手了,错过了一个在CTO面前长脸的机会呢!)

这本书真正意义上最大的价值在于,把各个数据的库和工具分门别类,然后在每一类,从问题定义,早期历史,tradeoff,各种工具的优劣,都给你整理了一遍。这样你以后要解决某一个领域的问题,翻一下那一章就好。甚至以后有新的工具出现,都非常容易套入这本书的纲目中。毕竟abstraction是永恒的。计算机历史上真正好用的abstraction,出现的频率是以年为单位的。

不适合学生。

我对这本书的不满之处主要在于1. 它“挂羊头卖狗肉”,它并没有告诉你如何“设计”一个数据产品。2. 有些地方实在是讲得太绕了.... 本来想扣一颗星,后来看了一下我给akka in action这些书都打四星了,给这本书打四星实在说不过去啊。


然后我读到了最后一节,我想给这本书打一百颗星。


还有那些说reference好厉害好有用的人们,看着我的眼睛,你真的读了吗?

我反正是没有【。


话说这个作者的LinkedIn里还写他曾经搞过一出音乐剧,他作词作曲。真的是很厉害了。

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