У меня есть свой топ-3 книг для начала работы с данными - все проверены на бою и для меня практически настольные.

К слову, благодаря одной из них я убедила некоторых коллег полюбить аналитику и AB-тесты. Думаю, легко догадаетесь, о какой речь.

Итак, поехали:

1 - Роман с Data Science - отличная книга для знакомства с анализом данных. Пригодится всем, кто интересуется аналитикой и кто хоть как-то соприкасается с ней в работе. Что ценно - теории мало, почти все можно использовать на практике. Есть главы про то, как строить отдел аналитики в компании, как принимать решения на данных, как работать с гипотезами, про машинное обучение, про хранилища данных и инструменты для анализа - в общем, начинать точно лучше с нее.

Мне кстати повезло поработать с автором и поучиться у него на моей самой первой работе - в Retail Rocket. Рекомендую очень 🚀

2 - Статистика и котики - большая любовь для меня как бывшего гуманитария. Очень помогло, когда после учебы на культуролога я вдруг попала в IT и пришлось быстро учиться статистике. Дисперсия, регрессия, кластерный анализ, p-value - вот это все непонятное и страшное объясняется в прямом смысле на котиках, еще и с картинками. Самая понятная книга по математике в моей жизни 🐱

3 - Product Management без ошибок - неочевидная книга в списке, но для меня она про понимание, а зачем собственно анализ данных нужен продукту. Здесь про взаимодействие со стейкхолдерами, про построение продуктовой стратегии, продуктовые метрики, исследование проблем и поиск решений. Очень глубокая и системная книга - помогает не застревать в анализе метрик, а находить им применение внутри компании. Советую почитать и вдохновиться 💚