算法与数据中台：基于Google、Facebook与微博实践

围绕算法和中台介绍做了各种技术和概念的介绍，但定位不太明确。做过的会发现这种介绍没什么料，没做过的就很难看懂。算法和中台这种混搭本来就挺奇怪，贴了各种公式的算法就不能算科普，可是后面的一些中台技术介绍又流于表面。作者履历那么牛逼，完全可以围绕几个大公司在分布式技术方面的演进、案例方面做切入，对技术应用场景和特点展开说，可读性会更好。

先说结论，这本书是非常好的书。但这本书不是入门书，有一定门槛，是一本相对小众的书，如果没有相关经验我的意见是劝退，会很累。本书也不是讲的很细的书，很多内容很专业但又点到即止，其实可以拆成系列书更详细介绍。但总体上是非常好的书，作者努力把算法加数据能力平台化或中台化的尝试，并聚了几个实例，是一本对系统平台建设非常有指导意义的书，看完非常受启发。我所在的银行业也一直在建数据中台、数据分析挖掘平台、人工智能平台等系统，但对数据和算法的应用是割裂的、零散的、缓慢的，既让我看到了差距，也很兴奋未来有很大的努力空间和发展方向，鼓励自己，加油！

很综合的handbook，大致过了一遍，可惜不是做data mining/recsys方向的，工程架构设计部分值得学习。

很多内容有需要的时候再回来仔细看

概念性和逻辑性介绍为主，让读者能够在思路上有一点启发，但技术深入度不够，框架，技术点点到为止。如果能够深入对一个案例介绍更好，但这样消耗作者太多精力，也涉及很多事情。所以本书定位是技术科普比较合适，前提你有一定了解，能够把你的知识串起来的科普。

泛泛的聊了一下相关概念，不实用。

作者是有料的，但至少在成书上，表达能力和结构思考略少。内容非常杂乱

应该算是书的目录比书的内容精彩的一类图书。

浅尝辄止。。 还不如人家打比赛的分享有深度

概念和一些巨头产品的介绍。在产品框架和功能思路上，不可以借鉴