Никита Сергеев — великолепный автор курсов. Я прошёл у него пару и был впечатлён подачей материала. Даже тяжелейшая тема для человека без базовых знаний после его объяснений казалась невероятно лёгкой. Поэтому к чтению книги я приступал с высоким кредитом доверия к автору.
Несмотря на это, когда я прочёл последнюю страницу книги, был крайне разочарован. Нет, сложные темы всё ещё подаются легко. Но отношение автора к материалу показалось мне слишком легкомысленным. Моё субъективное мнение о книге читайте далее.
Никита Сергеев, Никита Сергеев - Аналитика и Data Science. Для не-аналитиков и даже 100% гуманитариев…Что значит этот термин?
В курсах автор регулярно добавляет сноски и примечания, дополнительные материалы, чтобы расшифровать все неизвестные термины, упомянутые в уроке. Более того, он всегда на связи: на любой вопрос в комментариях к уроку в течение дня приходят ответы. В книге, по неизвестным причинам, Никита этого не делает, хотя именно в ней обратной связи не получить.
Я постоянно оставлял заметки о том, что надо загуглить: HR ROI, закон нормального распределения, шкала Лайкерта и т.д. Достаточно было сносок над словами, чтобы закрыть все вопросы читателей. Но автор, несмотря на то, что он прекрасно знаком с этими терминами, осознанно их не комментирует.
Хорошо, если мы говорим про несвязанные с темой книги термины. Но есть и специфические понятия. Приведу пример: Никита регулярно употребляет термин «объекты / наблюдения / случаи». На протяжении всей книги он пишет это по-разному. Иногда меняет порядок: «объекты / случаи / наблюдения». Иногда употребляет только слово «объекты». Иногда два слова из трёх. В моменте непонятно, что это: специфичные типы данных или примеры того, какие могут быть данные? Почему нельзя всегда писать «объекты», а объяснить в начале книги, что всё остальное — это возможные варианты? Почему в некоторых случаях употребляются только два слова: остальные неприменимы в конкретном примере? Это вопросы, на которые рядовой читатель никогда не получит ответ.
Никто не знает о том, что «все знают...»
Автор злоупотребляет «общими для всех» знаниями. Из-за того, что Никита работает и живёт в околоаналитической среде, у него создаётся ощущение, что все вокруг знают то, что известно ему с коллегами. Например, что
везде пишут о том, как важно нести гуманитарные и социально-экономические знания (бизнес, коммуникации, менеджмент, предпринимательство и т.д.) в технические направления.
Это и другие места, которые знают «все» или «многие» — неподтверждённые гипотезы. Они растут из недостаточного изучения Никитой целевой аудитории книги.
Очепятки и основы работы с Word
Автор подчёркивает: «книга написана для 100% гуманитариев». В одной из глав он рассказывает байку о том, что в былые годы запросил у одной крупной компании данные в табличке Excel. В ответ местные гуманитарии ему прислали сначала PDF, а потом Word-файл, внутри которого была вставлена табличка. Никита был шокирован, что люди не знают банальных принципов работы табличек. Далее он описал базовые вещи о пользовании Excel и форматировании данных в нём.
Проблема в том, что автор в книге не делает аналогичной базовой работы писателя.
Как вызвать экзистенциальную ненависть филологов, вроде бы одной из целевых групп читателей? Не править свои ошибки и опечатки. Читая книгу, вы встретите регулярные описки вроде повторяющихся слов («для для», «также есть также» и пр.), или неправильно поставленных букв («добступе», «к пример» и пр.), или банальных стилистических ошибок (везде «Ваш» с большой буквы). В то же время большинство таких ошибок правятся невероятно просто: открываете Word, нажимаете наверху «Рецензирование» → «Правописание» и подряд обрабатываете все ошибки.
За час можно было бы почистить всю книгу от опечаток. За пару дней можно было сделать вычитку без Word, вручную. Но Никита не захотел делать ни того, ни другого, в то же время называя гуманитариев целевой читательской аудиторией.
Всё, что написано выше, мешает изучать аналитику?
Нет. Целевой сценарий работает идеально. Читатель узнает:
- чем аналитика отличается от метрик и KPI;
- как готовить данные для анализа и пользоваться Excel;
- какие описательные и аналитические статистики пригодятся в любом предприятии;
- с помощью каких инструментов любой человек, ни разу не занимавшийся аналитикой, сможет построить модель данных и применить её для сравнения или прогнозирования.
Так почему же у книги не 10 из 10?
По моему субъективному мнению, из-за неуважения к читателю.
Во время чтения неотступно преследует ощущение, что автор готовился к курсу, собрал материал и в моменте подумал: «а почему бы не слепить из этого книгу». После этого автор не делал исследования, не изучал целевую аудиторию, а просто сел склеивать разрозненные знания в один большой учебник. Итоговая книга тут же без вычитки была опубликована на площадках. Терминологические дыры и шероховатости в объяснении материала остались навсегда, ведь книгу до публикации не читал никто извне близкого круга автора.
Возможно, в будущем появится версия 2.0 этой книги: лучше структурированная, вычитанная, отредактированная. И если автор читает рецензии к своему учебнику, я бы посоветовал ему как идеальный пример для вдохновения книгу Ха-Джун Чанга - Как устроена экономика
5 понравилось
