Выбор чего угодно состоит из двух процессов.

1. Отбор положительного: чего я хочу, что считаю полезным, интересным.
2. Отсев отрицательного: что не нравится, не подходит, вызывает отторжение.

Один из моих критериев отсева источников информации — использование иностранных слов без перевода. Пример: книга про работу со сложными данными называется «Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных».

Обложка создает сомнительные ожидания,

но посмотрим, что внутри.

Открываю содержание:

Глава 1. Data science в мире больших данных
1.1. Область применения data science и больших данных и их преимущества

Интересно, а бывает дата сайенс в мире маленьких данных?

В данном случае книгу перевели на русский с английского. Источник: Introducing Data Science: Big Data, Machine Learning, and more, using Python tools.

Книги пишут и переводят для того, чтобы передать интересные и полезные знания. Хороший автор и переводчик рассказывает о сложном просто. При переводе понимает тему, сохраняет смысл и передает идею, выраженную изначально на иностранном языке.

Сложные идеи дословно не переводят. Чтобы перевести, придется разобраться. Если переводчик не разобрался и не перевел главные слова — название темы, то это повод не доверять всему переводу. Как же они переводили дальше, если не перевели основное?

В описании сообщают, что

Data Science — это совокупность понятий и методов, позволяющих придать смысл и понятный вид огромным объемам данных.

Science — наука. «Совокупность понятий и методов» — слабовато для науки.

Я не знаю авторов и переводчиков. Возможно, они умные и полезные ребята. Но я смотрю на книгу и вижу поверхностный подход. Когда повсюду понаставили Data Science Data Science, у читателя возникает мысль: а сами-то поняли, о чем рассказали?

А как фильтруете вы?