Рубрика «НБА»

Джули Рубикон. Признание бывшего сотрудника Facebook - 1

Примечание от Робина Слоана, который опубликовал запись в своём блоге 15 марта 2016 года: «Этот рассказ появился в моём защищённом ящике в конце прошлого месяца, вместе с просьбой опубликовать его на Facebook сегодня именно в таком формате. Я не могу поручиться за подлинность истории, но она показалась мне достаточно странной и интересной».

#

Записывать всё это — последнее, что мне хочется делать, но это необходимо. Частично ради людей, которые обязаны знать, что происходит с их публикациями на Facebook, но главным образом (99%) ради Джули Рубикон и того пика на графике.

Мои бывшие коллеги из Facebook Inc. в Менло-Парк, Калифорния — привет, Джейн, привет, Нил, привет… Марк? — немедленно поймут, кто это написал, и компания вероятно будет преследовать меня, но я думаю, они провернут всё тихо. Комиссия по ценным бумагам не ограничится тихим расследованием, если действительно нарушены соответствующие правила и нормы, но честно… вряд ли такие правила существуют.
Читать полностью »

Прим. перев.: Американский писатель Майкл Льюис известен не только своими историями о трейдерах с Уолл Стрит, но и (в первую очередь) книгой Moneyball, по которой впоследствии был снят одноименный фильм («Человек, который изменил все»). Главный ее герой – Билли Бин, генеральный менеджер бейсбольной команды «Oakland Athleticks», создает конкурентоспособную команду исключительно на основе анализа статистических показателей игроков.

Памятуя об этом, мы решили опубликовать один любопытный материал о том, к каким интересным и нетривиальным выводам можно прийти, анализируя публично доступную статистику игр NBA за последние 30 лет с помощью фреймворка MongoDB Aggregation. Несмотря на то, что в данном примере автор анализирует показатели команд в целом, а не статистику по отдельным игрокам (она также находится в открытом доступе), он приходит к весьма занимательным выводам – руководствуясь его выкладками вполне реально провести самостоятельный анализ, подобно тому, как в свое время поступили герои Moneyball.

image

При поиске средства анализа массивов данных больших объемов и сложной структуры вы можете инстинктивно обратиться к Hadoop. С другой стороны, если вы храните свои данные в MongoDB, использование Hadoop Connector кажется излишним, особенно если все ваши данные помещаются на ноутбук. К счастью, встроенный фреймворк MongoDB Aggregation предлагает быстрое решение для проведения комплексной аналитики прямо с экземпляра MongoDB без установки дополнительного ПО. Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js