A book about making decisions under uncertainty and a lot of similar concepts. Written and narrated by a successful poker player, but this is a book about decision making in general. Nothing super surprising in there, but a nice framework nonetheless.
A book about the origin story of Ethereum. I read this as a way to challenge my assumption that a) cryptocurrencies are pointless hype and b) that anyone who says 'crypto will revolutionize the world' just uses this as an excuse to speculate in 'get rich.
I understand now that ethereum does have a very interesting core idea: a distributed computer that you can run "code" on, which typically means creating a token that has certain effects when it is bought or sold. Alright, not completely pointless then. I am still not convinced that any of the distributed applications that I've heard of actually need to be implemented that way. Big money speculation seems to be the primary driver, still in 2021. So there is definitely a big hype that still needs to settle down to see what role this technology will play in the future.
In any case, the (audio) book was a pleasant narration of the story and I liked it.
A political thriller set in an alternative post-war Berlin where the Nazis had won the war. This was Robert Harris‘ first novel after he had researched the stories of the forged Hitler Diaries in the 1980s. He clearly succeeded in mixing history and fiction – I for one was quite captivated by the story.
Ich wollte für den Urlaub einen entspannten und leichten Krimi lesen, und das war das Buch dann auch.
Gut: Die Atmosphäre des historischen Hamburg in den 1770er Jahren, Einblicke in das Handwerk der Gerberei, gut runter zu lesen.
Mochte ich nicht so: Zu keinem der Charaktere (ob tot oder lebendig) habe ich so richtig eine Beziehung aufgebaut. Die Erkenntnisse der Ermittlungen wirkten eher zufällig. Ein Spannungsbogen hat sich für mich nicht aufgebaut.
This was the book I needed to take me one step further: From just knowing "how to train a neural network" to a better understanding of "MLOps", including training workflows, aspects of scalable serving, and reproducibility.
The three authors are employed at Google and it shows in many chapters: The example of choice is always a Google Cloud AI offering or a Tensorflow code snippet. They do make an effort to also mention competitor products and open source alternatives. Because their insight from Google provided them with this wide range of best practices, I won't hold any of this against the book.
The book isn't without its flaws, though. This (recent) first edition has a number of distracting errors (such as misleading numbers in figures and weird code indentation), plus the greyscale print makes it hard to read many of the figures. That fact cost the book its fifth star. A 2nd edition will probably catch up once it irons out these issues.
I for one will keep this book on my shelf for future reference. It's a great collection of best practices to move a team and an organization ahead in terms of "AI readiness".
Interesting retelling of the stories surrounding the female US code breakers of WW2. I learned some things about the war in the Pacific that I didn't know before. It was mostly straight-forward though: The stories of how (mostly) women were recruited to break ciphers for the army and the navy, some explanation on basic code breaking principles, embedded in the chronological development of the war and its effect on American society. I didn't like the audio version too much, to be honest. The narration was a little robotic and a bit slow for my taste. In retrospect, I think I would have preferred the paper version.
Der Titel suggerierte bei mir eine Argumentation pro/con Kapitalismus (mit einem Kompromissvorschlag?). Das ist das Buch aber nicht wirklich. Stattdessen ist es eine Geschichte der Ökonomie mit Fokus auf Biografie und Theorien von Adam Smith, Karl Marx und John Maynard Keynes. Vor allem die Lehren Keynes scheinen sich mit denen der Autorin zu decken, sie kommen nämlich ziemlich gut weg.
Wer gar nicht gut weg kommt sind Anhänger der Neoklassik oder (noch schlimmer) des Neoliberalismus. Laut Ulrike Herrmann sind sie heute vor allem so populär, weil es nach dem 2. Weltkrieg zu einem natürlichen "Wirtschaftswunder" gekommen sei - trotz der Lehren des Neoliberalismus; nur dass es gelungen ist, den Neoliberalismus als Treiber dieses Booms zu etablieren. Sie lässt kein gutes Haar an Milton Friedman und Ludwig Erhard und ist gerade in den letzten 2 Kapiteln sehr positionsstark und kritisch. Das steht ein bisschen im Kontrast zu den ersten 80% des Buches, die sich eher historisch beschreibend lesen.
Ein bisschen unsicher bin ich noch, ob die aktuelle Wirtschaftslehre wirklich so hoffnungslos ist, wie die Autorin es klingen lässt. Die Warnung, dass sich seit den 1980ern eine "gigantische Spekulationsblase" aufbläht, klingt ungemütlich ähnlich zu der Schar der Crashpropheten der letzten Jahre. Auch an der Effizientmarkthypothese lässt sie kein grünes Haar (das ist die Grundlage meiner persönlichen Altersvorsorge, wohlgemerkt). Und gleichzeitig ist das Buch keine Brandschrift gegen den Kapitalismus, eher ein Plädoyer für eine Rückkehr zu einem Kapitalismus der Realwirtschaft, nicht einen der entkoppelten Finanzmärkte.
Ich habe sehr viel gelernt (wusste vorher eigentlich nichts über Ökonomie). Ohne Frage habe ich (noch) nicht alles aus den vielen verschiedenen Lehren verstanden, aber viel zum Nachdenken und Weiterlesen mitgenommen.
Kompakte Übersicht über das Thema "Data Engineering": Was bedeutet es, eine "Data Pipeline" aufzubauen, worauf muss man achten? Prinzipiell interessant, aber leider bleibt der Autor sehr unkonkret und nennt wenig echte Beispiele. Für Entwickler:innen ist es meiner Meinung nach zu abstrakt, für "Manager:innen" setzt es dann doch zu viel technisches Verständnis voraus. Ich verstehe die Zielgruppe nicht so richtig, ich selbst war zumindest nicht Teil davon. Naja, es war ein kostenloses ebook, dafür war es okay.