创业者必读

Slicing Pie: Funding Your Company Without Funds31We80f2z1L._SX310_BO1,204,203,200_

You and a partner go into business together and split the equity 50/50. You do all the work and your partner slacks off. He owns half your business- now what?

Slicing Pie outlines a process for calculating exactly the right number of shares each founder or employee in an early stage company deserves.

You will learn:

  • How to value the time and resources an individual brings to the company relative to the contributions of others
  • The right way to value intangible things like ideas and relationships
  • What to do when a founder leaves your company
  • How to handle equity when you have to fire someone
  • Important issues to discuss with your lawyer
  • Much more

Research shows that dynamic equity split models, like the one outlined in Slicing Pie, is the best way to avoid conflicts as the company grows.

The new and improved Version 2.3 contains updated information about legal issues, idea valuation, retrofitting and much more!

The Founder’s Dilemmas: Anticipating and Avoiding the Pitfalls That Can Sink a Startup (The Kauffman Foundation Series on Innovation and  41qyfyCw3hL._SX329_BO1,204,203,200_Entrepreneurship)

Often downplayed in the excitement of starting up a new business venture is one of the most important decisions entrepreneurs will face: should they go it alone, or bring in cofounders, hires, and investors to help build the business? More than just financial rewards are at stake. Friendships and relationships can suffer. Bad decisions at the inception of a promising venture lay the foundations for its eventual ruin. The Founder’s Dilemmas is the first book to examine the early decisions by entrepreneurs that can make or break a startup and its team. Drawing on a decade of research, Noam Wasserman reveals the common pitfalls founders face and how to avoid them. He looks at whether it is a good idea to cofound with friends or relatives, how and when to split the equity within the founding team, and how to recognize when a successful founder-CEO should exit or be fired. Wasserman explains how to anticipate, avoid, or recover from disastrous mistakes that can splinter a founding team, strip founders of control, and leave founders without a financial payoff for their hard work and innovative ideas. He highlights the need at each step to strike a careful balance between controlling the startup and attracting the best resources to grow it, and demonstrates why the easy short-term choice is often the most perilous in the long term. The Founder’s Dilemmas draws on the inside stories of founders like Evan Williams of Twitter and Tim Westergren of Pandora, while mining quantitative data on almost ten thousand founders. People problems are the leading cause of failure in startups. This book offers solutions.

Venture Deals: Be Smarter Than Your Lawyer and Venture Capitalist51p0oeLn-PL._SX337_BO1,204,203,200_

As each new generation of entrepreneurs emerges, there is a renewed interest in how venture capital deals come together. Yet there is little reliable information focused on venture capital deals. Nobody understands this better than authors Brad Feld and Jason Mendelson. For more than twenty years, they’ve been involved in hundreds of venture capital financings, and now, with the Second Edition of Venture Deals, they continue to share their experiences in this field with you.

Engaging and informative, this reliable resource skillfully outlines the essential elements of the venture capital term sheet–from terms related to economics to terms related to control. It strives to give a balanced view of the particular terms along with the strategies to getting to a fair deal. In addition to examining the nuts and bolts of the term sheet, Venture Deals, Second Edition also introduces you to the various participants in the process and discusses how fundraising works.

  • Fully updated to reflect the intricacies of startups and entrepreneurship in today’s dynamic economic environment
  • Offers valuable insights into venture capital deal structure and strategies
  • Brings a level of transparency to a process that is rarely well understood

Whether you’re an experienced or aspiring entrepreneur, venture capitalist, or lawyer who partakes in these particular types of deals, you will benefit from the insights found throughout this new book.

2016年,互联网创业者一定要读这20本书

2016-02-10 方军 做書

创业成为热潮,互联网创业更热,从2016开始暂列名为“互联网创业的二十本书”清单,和在创业的朋友们“共同学习”,或者说“共同度过”。

在创业或创造的过程中,我们会有很多的迷惑和困惑,而其中一个重要的解决方法是去读书,和伟大的头脑对话,在他们的思考中印证和反思。

这个书单将分为几个部分:关于观念,关于方法,关于思维。

这个清单基本上没有商业人物传记,那是创业者获取灵感和激励的重要阅读品类,但正因为其明显而无需纳入;也没有纳入商业模式讨论的,那也是自然的阅读选择。

这个清单有不少新书,但也有很多老书,这个清单并不需要一口气读完,它所列的图书及提到的只是给出一个提示,当你遇到困惑或者有空闲时,你可以找到它。

关于观念

 01 《网络经济的十种策略》

凯文·凯利(Kevin Kelly, KK),广州出版社,2000年

“蜜蜂比狮子重要;级数比加法重要;普及比稀有重要;免费比利润重要;网络比公司重要;造山比登山重要;空间比场所重要;流动比平衡重要;关系比产能重要;机会比效率重要。”

虽然清单并无先后,但把凯文·凯利的这本《网络经济的十种策略》放在第一个,还是有选择的:

在2013年再听到他拿二十年多前的PPT讲述时,发现这些思考者的厉害之处在于,他们预见到了我们正在经历的一切。

正如这几年我一再推荐的科幻小说《雪崩》(斯蒂芬森)一样,在所有人设想的未来是控制操作系统的人控制世界的科幻小说界,它描绘了一个“快递员”控制的世界——我们就活在这样的世界。

 02 《创业维艰:如何完成比难更难的事》

本·霍洛维茨/著,中信出版社,2015年

“创业公司的CEO不应该计算成功的概率。创建公司时,你必须坚信,任何问题都有一个解决办法。而你的任务就是找到解决办法,无论这一概率是十分之九,还是千分之一,你的任务始终不变。”

这本书的英文版、中文版,我读过很多遍,因为已经转型成为成功风险投资人的本·霍洛维茨没有讲漂亮话,他讲自己所面对的处境,他如何选择的,他如何思考的。

这本书遍是金句,因此除了上面所引这句外,我另加一句:

“真正的难题不是绘制一张组织结构图表,而是让大家在你刚设计好的组织结构内相互交流。”

 03 《麦哲伦传》

茨威格/传,海燕出版社,2001年

“这个从来不再任何人面前流露自己感情的严厉的军人,突然被内心深处涌出的一股热流所制服了。他的眼睛模糊了,激动的热泪盈眶而出,滚落到他那散乱的黑须上。”

是的,就是那个第一个完成全球航行的麦哲伦传,是的,就是那个作家茨威格。

自从申音在某次推荐这本书之后,我一再阅读,读的理由不是麦哲伦在那个时代如何证明地球是圆的,对我们今天来说,环绕地球不过是坐飞机而已。

读它是反复体会他所经历的那个过程:拥有一个大胆的计划,怀着一个后来被证明正确的信念,成功找到钱和一大批人,带着错误的假设和错误的行动方案出发,遇到困难和团队不断地哗变,但最终完成第一人的航行。

 04 《一代新机器的灵魂》

特雷西·基德尔/著,机械工业出版社,1990年

“至于机器的真正发明人,工程师们,我看他们在这种活动中显得有点不合群、或许是因为这些人很少经历这样的场合。……不知为什么,我竟冷不丁冒出这样一句话:“只不过是台计算机,你知道,这在世界上确实是件很小的事。””

这本书讲述了还在小型计算机时代,一台计算机被创造出来的历程。

如果不是这两年的智能手机制造和智能硬件热潮,我们很多人应该很少有机会感受一个“机器”创造出来的过程。

我们创造的多数是网站、APP、商业系统,但是,所经历的过程是一样的。其实这本书和迈克尔·刘易斯记录早期互联网创业的《将世界甩在背后》(The New New Thing)争夺一个清单推荐位,而最终选择了《机器》,因为读它的过程很多感慨,而《世界》并没有。

 05 《黑客与画家:硅谷创业之父Paul Graham文集》

Paul Graham/著,人民邮电出版社,2011年

“创造优美事物的方式往往不是从头做起,而是在现有成果的基础上做一些小小的调整,或者将已有的观点用比较新的方式组合起来。”

YC创业营的创办人Paul Graham已经变成一种象征,推荐这本书实际上并非仅仅推荐这本书,因为这本书是完结不变的,而他还在不断地写作长文(essay),讲述他的思考,值得持续关注。

比如他最近有一篇新文章讨论的是“Life is short”,他讨论的这个问题,他的答案隐藏在题目中:“从问题的终极反过来看,去培养一种对你想做的事迫不及待的急躁习惯。”

关于方法

 06 《精益创业:新创企业的成长思维》

埃里克·莱斯/著,2012年

“新创企业是一个由人组成的机构,在极端不确定的情况下,开发新产品或新服务。”

精益创业度过了一次热潮大概在慢慢地沉寂,但偶尔看看还是很有价值,因为他以一个逻辑模型讲述了我们在过程中必然经历的学习过程,一个公司(产品)从没有到有的过程。

 07 《创业必经的那些事》

1/2共两册,迈克尔·格伯/著,2010年10月

“如果你正在经营一家小公司,或者说你想拥有一家小公司,那么,本书正是为你而写的。”

格伯的这本书不是为那些要创办指数级公司的创业者写的,其实这本书在创业热潮之前的书名是很朴实的《突破瓶颈》,它是一个管理故事,把小企业主所要经历的一些体会、知识放进去了。

但是,谁不是从小企业主走过来的。

我隐约还记得当时从这本书得到的一个实用智慧:即便只有一个人,也要把管理结构图画出来。

这个人既是董事长,又是CEO,又是负责市场的副总,又是负责运营的副总,又是负责财务的副总,又是销售经理,又是行政经理……董事长给CEO和管理班子派任务,CEO又给负责市场的自己、负责运营的自己、负责财务的自己派任务,如此下去。

 08 《启示录:打造用户喜欢的产品》

Marty Cagan/著,华中科技大学出版社,2011年

“本书是写给软件产品(包括企业级产品和大众产品)开发团队(特别是互联网软件产品团队)中负责定义产品的成员看的,他们通常被称为产品经理。这个职位常常由公司的创始人、高层主管、主程序员、设计师兼任。”

这是一本朴实的手册,讲些软件或互联网产品(及技术)团队的基本常识,比如需要哪些人、分别是什么角色;比如怎么定义产品;也有一些开发方法的讨论。很朴实,又很全面。

 09 《四步创业法》

Steven Blank/著,华中科技大学出版社,2012年

“提出客户发展方法的目标是解决产品开发方法面临的10大问题。该方法把创业初期与客户相关的活动按目标划分为四个易于理解的阶段:客户探索、客户验证、客户培养和组建公司。”

仔细读过《精益创业》的都了解这本名为《The Four Steps to the Epiphany》的书,它是《精益创业》的灵感之源,埃里克·莱斯说他送了很多箱出去。

这本书还值得单独占有清单推荐位是因为,客户发展方法,是从客户的视角讲述这个过程,和精益强调学习不一样,客户是一切。

 10 《大决策:九个不朽的领导力传奇故事》

迈克尔·尤西姆/著,机械工业出版社,2007年

“此次探险活动需要一个强有力的领导,而不是一个独裁者。”

沃顿商学院教授迈克尔·尤西姆讲述了一系列领导力时刻,我为此还专门找他带队攀登雪山的书阅读。

在读的过程中,几乎都是非商业性的故事却一再激发我去想这个问题:换作是我,会怎么做?

 11 《丰田汽车案例:精益制造的14项管理原则》

杰弗里·莱克/著,中国财政经济出版社,2004年

“丰田模式可以扼要地总结为两大支柱:一为“持续改进”(continuous Improvement),二为“尊重员工”(respect for people)。

一般把持续改进成为日语的改善(kaizen),它挑战所有事,其精髓含义不仅仅是个人贡献的实际改善,更重要的是创造持续学习的精神,接受并保持变革的环境。”

这本不是关于精益的最经典的著作,最经典的是沃麦克等所著的《改变世界的机器》和《精益思想》。

但杰弗里·莱克也是知名的丰田与精益研究专家,更重要的是这本简单明了,比较容易投入实用。

精益创业的思路曾经大热门,但其实精益生产的思路只有到了一定的规模时才有使用价值。

不过,早点了解没有坏处,万一突然高速发展了呢?丰田的例子的价值还在于,它基本上是一个完备的系统,而不是一个的被强调的个别理念/工具,它的整套兄从文化、到组织、到产品开发、到生产都可以沿用。

 12 《跨越鸿沟:颠覆性产品营销圣经》

杰弗里·摩尔/著,机械工业出版社,2009年

“在高科技产品市场的开发过程中,最危险最关键的一点就是由少数有远见者所主宰的早期市场向由实用主义占支配地位的大批顾客所占据的主流市场的过渡。”

这就是提出技术产品接纳周期曲线、指出这条曲线里的 “鸿沟”(Chasm )的那个杰弗里·摩尔最早的作品之一。

要理解那条曲线可以看看他的多本书,其实那条曲线并不如平常所见那么直观,有很多微妙之处。

 13 《创新者的窘境》

克莱顿·克里斯坦森/著,中信出版社,2010年

““技术”一词指的是一个组织将劳动力、资本、原材料和技术转化为价值更高的产品和服务的过程。”

这就是时下热门的“颠覆式创新” (disruptive creation,破坏式创新)的原典,最早读夹杂在汉译大众精品文库中这本时,做了非常多笔记,尤其对克里斯坦森对理论和现实的看法感兴趣,在当面向他请教时提了很多问题,但现在已经完全不记得那一个多小时问了什么,只依稀记得讨论linux、google docs等等。

这本书为什么会在过去三十年吸引创业者的眼光,大概是因为克莱顿·克里斯坦森以超级严谨的案例和逻辑论证了,新事物终究要战胜老的,以及究竟在什么样的场合下最可能战胜。

 14 《企业参谋》

大前研一/著,中信出版社,2007年

“我的处女作《企业参谋》是我30岁到31岁间所做的笔记。29岁那年我进入麦肯锡公司工作,对经营一无所知,于是一边工作一边学习,留下这些笔记。那时我初出茅庐,做这些笔记时完全没有想到有一天能出版,我只是按照自己多年的习惯把学到的东西表达出来,仅此而已。”

没有更好的公司战略思考手册,过了几十年这本书依然有效,它并没有多少结论,仅仅是讲述了方法和过程。

 15 《创业之初你不可不知的融资知识》

桂曙光/著,机械工业出版社,2012年

“VC其实跟一般的生产企业模式类似,他们先从一些优质的创业者手里低价买入原料——这些创业企业的股份,然后对原料进行加工——给企业提供一些增值服务,或者干脆就等着创业者自己努力,从而使这些股份原材料成为更加规范的产品,并获得价值提升。”

读完它,关于风险投资该了解的东西基本上都了解到了。需要时再读,提前读意义不大。

关于思维

 16 《错不在我?》
卡罗尔·塔夫里斯、艾略特·阿伦森/著, 中信出版社,2013年

“在有意识撒谎欺骗他人与下意识地自我辩护欺骗自己之间,有一块被不可靠、自利的记忆掌握的灰色地带。记忆通常都会受自我提升偏误(self-enhancing bias)修正和改变,让过去发生的事情变得模糊,减轻责难,扭曲事实的真相。”

创业者大概很难有机会说“错不在我”,但这本书还是要看,因为它不是讲怎么逃避责任的,而是讲我们的思维习惯的。

我们所有人都有着一种强烈的“事后合理化”的倾向,只有意识到我们的思维习惯,有意识地看它,我们才能看到它对我们的影响。

 17 《创业无畏:指数级成长路线图》

彼得·戴曼迪斯、斯蒂芬·科特勒/著,浙江人民出版社,2015年

“为便于大家更加方便地掌握指数型技术的特点,我构建了一个“6D”框架:数字化(digitalization)、欺骗性(deception)、颠覆性(disruption)、非货币化(demonetization)、非物质化(dematerialization)和大众化(democratization)。这6D其实是指数型技术发展的连锁反应,也是导致巨大动荡并带来难得机遇的快速发展路线图。”

对我来说,多次阅读来自奇点大学的几本著作,的确总能激发技术乐观情绪,包括:《指数型组织》、《富足》、《创业维艰:指数级成长路线图》等。

我们也看到马斯克以一个人的力量在四个领域突破着:电动汽车、私人航天、太阳能和超级高铁,他几乎是技术乐观主义的现实商业代言人。

奇点大学的几位研究者和以往的技术乐观派不同的是,他们不是未来学家的方式,他们是技术实干派,他们将理论和实战混合在一起。

这有时会增加他们的魅力,有时又显得不够未来感,因为过于实用易于被挑刺,实用就需要快速迭代修正。但这是他们真实的状态。

这可能也是我们在实务中的人应该有的状态,保持一种实用的技术乐观,并努力将它实现。

 18 《九败一胜:美团创始人王兴创业十年》

李志刚/著,北京联合出版社,2014年

“我们是一家电商公司,交易额是由B端和C端完成的,怎样把用户从七八千万,变成2亿、4亿、5亿,这需要我们扩展B,也扩展C,有足够的B,足够的C就有足够的交易额。我们会尝试新的机会,包括餐饮、酒店、电影、休闲游等;在公司外面也会有新的尝试。总体上来说,应对这场战争,我们是要增强团队,通过各方面的改进提升人均效率,我们还有太多地方需要改进和提升。”

原来的美团,已经合并大众点评变成新美大(据说英文名为China Internet Plus),但它还在奋战。

书名是借鉴自优衣库的《一胜九败》,把这本书放在思维方式,是因为它是关于我们怎么看待和经历失败,优衣库的更朴实些,一胜九败,但还在继续,其实王兴九败一胜,但也还没最终取胜。王兴的思维应该是中国互联网创业者里面最强大的思维。

 19 《深度生存:生还是死难?》

劳伦斯·冈萨雷斯/著,中国对外翻译出版公司,2006年

“一般而言,我建议大家尽量远离那些英雄气过重的人,比如兰博式的硬汉人物,也不要接近那些总爱抱怨或者啼啼哭哭的人。应该信赖富有幽默感——特别是自嘲的那种幽默感——以及对自己有清醒认识的人。谁能充分利用周围条件,而且能够承认现实,熟悉环境,并且关爱他人,谁的生还几率就往往更大。说来说去,无论身处何境地,生还不外乎是对环境的适应。”

这本是《创业维艰》的户外探险版,这是真的生死。第9章“扭曲的地图”是我最推荐的部分。

 20 《卓有成效的管理者》

彼得·德鲁克/著,上海译文出版社,1999年

““认识你自己”这句充满智慧的古训对现代的凡人来说实在是太难理解了。不过,如果你喜欢自己的工作卓有成效、能为别人作出贡献的话,那你还是可以遵照掌握自己的时间这一条去做的。”

这是一本平淡无奇的书,讲了些普通的道理:卓有成效是可以学到的,掌握自己的时间,问我能能作哪些贡献,如何发挥自己的优势,重要的事先做,等等。

与之相似的,英特尔的格鲁夫也有一本平淡无奇的书《格鲁夫给经理人的第一课》(high output management),他相对更关注系统的高效率一些,也值得推荐。

但是,如果这20本关于所谓互联网创业只看一本的,毫无疑问,请读德鲁克的《卓有成效的管理者》。

开源项目的正确打开方式:如何发明完美符合自己业务特点的轮子?

2016-02-25 技术社区 InfoQ

「不重复造轮子」是软件开发的原则之一,在速度就是生命的互联网领域,越来越多的公司引入开源项目。但是,贵司真的清楚开源项目的正确打开方式吗?

软件开发领域有一个流行的原则:DRY,Don’t repeat yourself,我们翻译过来更形象通俗:不要重复造轮子。开源项目主要目的是共享,其实就是为了让大家不要重复造轮子,尤其是在互联网这样一个快速发展的领域,引入开源项目,可以节省大量的人力和时间,大大加快业务的发展速度,何乐而不为呢?

然而现实往往没有那么美好,开源项目虽然节省了大量的人力和时间,但带来的问题也不少,相信绝大部分同学都踩过开源软件的坑,小的影响可能是宕机半小时,大的问题可能是丢失几十万数据,甚至灾难性的事故是全部数据都丢失。

除此以外,虽然DRY原则摆在那里,但实际上开源项目反而是最不遵守DRY原则的,重复的轮子好多,尤其是国外,一看哪个开源方案不爽,自己就吭哧吭哧搞一个差不多的:你有MySQL,我有PostgreSQL;你有MongoDB,我有Cassandra;你有Memcached,我有Redis;你有Gson,我有Jackson;你有Angular,我有React。总之放眼望去,其实相似的轮子很多!相似轮子太多,选择就是让人头疼的问题了。

怎么办?完全不用开源项目几乎是不可能的,我们需要更加聪明的去选择和使用开源项目。形象点说:不要重复发明轮子,但要找到合适的轮子!你开的是保时捷,可别找个拖拉机的轮子。

接下来我将根据加入UCWeb 5年与开源项目有关的经历,总结出一些“如何正确使用开源项目”的经验和教训。有的项目是我亲身经历,有的是我接触到的,有的是我观察的,其中部分描述细节可能并不完全准确,大家可以结合自己的经历一起探讨。

以下内容主要分3个部分进行描述,分别是「选」、「用」、「改」。

三字诀之「选」
如何正确选择一个开源项目?

1.聚焦是否满足业务

我们在选择开源项目的时候,一个头疼的问题就是相似的开源方案较多,而且后面的总是要宣称比前面的更加牛逼。我们在选择的时候有点无所适从,总是会担心选择了A方案而错过了B方案,或者反过来。这里我们的经验是聚焦于是否满足业务,而不需要过于关注开源方案是否牛逼。

案例:当时尝试一个社交类业务时,我们发现了TT(Tokyo Tyrant)这个开源方案,觉得既能够做缓存取代Memcached,又有持久化存储功能,可以取代MySQL,很牛逼,很高大上,于是就在业务里面大量使用了。但后来的使用过程让人很蛋疼,主要表现为:

  1. 不能完全取代MySQL,因此有两份存储,设计的时候每次都要讨论和决策。
  1. 功能上看起来很高大上,但相应的bug也不少,而且有的bug是致命的,例如所有数据不可读,后来是自己研究源码写了一个工具才恢复了部分数据。
  1. 功能确实牛逼,但需要花费较长时间熟悉各种细节。
  2. 后来我们反思和总结,其实当时的业务Memcached + MySQL完全能够满足,且大家都熟悉,当时的业务完全不需要引入TT。

简单来说:如果你的业务要求1000 TPS,那么一个20000 TPS 和50000 TPS的方案是没有区别的。有的人可能会担心我TPS不断上涨怎么办?其实不用担心,我们的架构会不断演进的,等到真的需要这么高的时候我们再来架构重构,记住:不要过早优化,过早优化是万恶之源 —— 《UNIX编程哲学》

2.聚焦是否成熟

很多新的开源项目往往都会声称自己比以前的项目更加牛逼:性能更高、功能更强、引入更多新概念。看起来都很诱人,但实际上都有意无意的隐藏了一个负面的问题:都更加不成熟!不管多牛逼的程序员写出来的项目都会有bug,千万不要以为作者牛逼就没有bug,Windows、Linux、MySQL的开发者都是顶级的开发者吧,一样很多bug。

不成熟的开源项目应用到生产环境,风险极大。轻则宕机,重则宕机后重启都恢复不了,更严重的是数据丢失都找不回了。还是以上面提到的TT为例:我们真的遇到异常断电后,文件被损坏,重启也恢复不了的故障,还好当时每天做了备份,于是只能用1天前的数据进行恢复,但当天的数据全部丢失了。后来我们花费了大量的时间和人力去看源码,自己写工具恢复了部分数据,还好这些数据不是金融相关的数据,丢失一部分问题也不大,否则就有大麻烦了。

所以在选择开源项目的时候,尽量选择成熟的开源项目,降低风险,形象点说:宁要2.0的熟女,不要0.2的处女!一般建议除非特殊情况,否则不要选0.X版本的,至少选1.X版本的,版本号越高越好。

3.聚焦运维能力

我们在选择开源项目的时候,基本上都是聚焦于技术指标,例如性能、可靠性、功能这些方案,而几乎不会去关注运维方面的能力。但如果要将方案应用到线上生产环境,运维能力是必不可少的一环,否则一旦出问题,运维、研发、测试都只能干瞪眼,求菩萨保佑了!

可以从以下几个方案去考察运维能力:

  1. 开源方案日志是否齐全:有的开源方案日志只有寥寥启动停止几行,出了问题根本无法排查。
  1. 开源方案是否有命令行、管理控制台等维护工具,能够看到系统运行时的情况。
  2. 开源方案是否有故障检测和恢复的能力,例如告警、倒换等。
三字诀之「用」
如何正确使用开源方案?

1.深入研究,仔细测试

很多人用开源项目,其实是完完全全的“拿来主义”,看了几个Demo,把程序跑起来就开始部署到线上应用了。就好像看了一下开车指南,知道了方向盘是转向、油门是加速、刹车是减速,然后就开车上路了,其实是非常危险的。

案例1:我们有团队使用了elasticsearch,基本上是拿来就用,倒排索引是什么不太清楚,配置都是用默认值,跑起来就上线了,结果就遇到节点ping时间太长,剔除异常节点太慢,导致整站访问挂掉。

案例2:UC很多团队最初使用MySQL的时候,也没有怎么研究过,经常有业务部门抱怨MySQL太慢了,其实经过定位,发现最关键的几个参数(例如innodb_buffer_pool_size, sync_binlog,innodb_log_file_size等)都没有配置或者配置错误,性能当然会慢。

可以从如下几方面进行研究和测试:

  1. 通读开源项目的设计文档或者白皮书,了解其设计原理。
  1. 核对每个配置项的作用和影响,识别出关键配置项。
  1. 进行多种场景的性能测试。
  1. 进行压力测试,连续跑几天,观察cpu、内存、磁盘io等指标波动。
  2. 进行故障测试:kill,断电、拔网线、重启100次以上、倒换等。

2.小心应用,灰度发布

假如我们做了上面的“深入研究、仔细测试”,发现没什么问题,是否就可以放心大胆的应用到线上了呢?别高兴太早,即使你的研究再深入,测试再仔细,也还是要小心为妙,因为再怎么深入的研究,再怎么仔细的测试,都只能降低风险,但不可能完全覆盖所有线上场景。

案例:还是以TT为例吧,其实我们在应用之前专门安排一个大牛看源码、做测试,做了大约1个月,但最后上线还是遇到各种问题。线上生产环境的复杂度,真的不是测试能够覆盖的,必须小心谨慎。

所以,不管研究多深入、测试多仔细、自信心多爆棚,时刻对线上要有敬畏之心,小心驶得万年船。我们的经验就是先在非核心的业务上用,然后有经验后慢慢扩展。

3.做好应急,以防万一

即使我们前面的工作做得非常完善和充分,也不能认为就万事大吉了,尤其是刚开始使用一个开源项目,运气不好的话就可能遇到一个之前全世界的使用者从来没遇到的bug,导致业务都无法恢复,尤其是存储方面,一旦出现问题无法恢复可能就是致命的打击。

案例(此案例是听说的):某个业务使用了MongoDB,结果宕机后部分数据丢失,无法恢复,也没有其它备份,人工恢复都没办法,只能接一个用户投诉处理一个,导致DBA和运维从此以后都反对我们用MongoDB,即使是尝试性的。

虽然因为一次故障就完全反对尝试是有点反应过度了,但确实故障也给我们提了一个醒:对于重要的业务或者数据,使用开源项目时,最好有另外一个比较成熟的方案做备份,尤其是数据存储。例如:如果要用MongoDB或者Redis,可以用MySQL做备份存储。这样做虽然复杂度和成本高一些,但关键时刻能够救命!

三字诀之「改」
如何基于开源项目做二次开发?

1.保持纯洁,加以包装

当我们发现开源项目有的地方不满足我们的需求的时候,自然会有一种去改改的冲动,但是怎么改是个大学问。一种方式是投入几个人从内到外全部改一遍,将其改造成完全符合我们业务需求。但这样做有几个比较严重的问题:

  1. 投入太大,一般来说,redis这种级别的开源方案,真要自己改,至少要投入2个人,搞个1个月以上。
  2. 失去了跟随原方案演进的能力:改的太多的话,即使原有开源项目继续演进,我们也无法合并了,因为差异太大。

所以我们的建议是不要改动原系统,而是要开发辅助系统:监控、报警、负载均衡、管理等。以Redis为例,如果我们想增加集群功能,不要去改动Redis本身的实现,而是增加一个proxy层来实现,Twitter的Twemproxy就是这样做的,而Redis到了3.0后本身提供了集群功能,原有的方案简单切换到Redis 3.0即可。

如果实在想改到原有系统,怎么办呢?我们的建议是直接给开源项目提需求或者bug,但弊端就是响应比较缓慢,这个就要看业务紧急程度了,如果实在太急那就只能自己改了,不过不是太急,建议做好备份或者应急手段即可。

2.发明你要的轮子

这点估计让很多人大跌眼镜,怎么讲了半天,最后又回到了「重复发明你要的轮子」呢?

其实选与不选开源项目,核心还是一个成本和收益的问题,并不是说选择开源项目就一定是最优的方案,最主要的问题是:没有完全适合你的轮子!

软件领域和硬件领域最大的不同就是软件领域没有绝对的工业标准,大家都很尽兴,想怎么玩怎么玩,不像硬件领域,你造一个尺寸与众不同的轮子,其它车都用不上,你的轮子工艺再高,质量再好也是白费;软件领域可以造很多相似的轮子,也基本上能到处用,例如你把缓存从Memcached换成Redis,不会有太大的问题。

除此以外,开源项目为了能够大规模应用,考虑的是通用的处理方案,而不同的业务其实差异较大,通用方案并不一定完美适合具体的某个业务。比如说Memcached,通过一致性hash提供集群功能,但是我们的一些业务,缓存如果有一台宕机,整个业务可能就被拖慢了,这就要求我们提供缓存备份的功能。

但Memcached又没有,而Redis当时又没有集群功能,于是我们投入2~4个人花了大约2个月时间基于LevelDB的原理,自己做了一套缓存框架支持存储、备份、集群的功能,后来又在这个框架的基础上增加了跨机房同步的功能,很大程度上提升了业务的可用性水平。如果完全采用开源方案,等开源方案来实现,是不可能这么快速的,甚至都有可能开源项目完全就不支持我们的需求。

所以,如果你有钱有人有时间,投入人力去重复发明完美符合自己业务特点的轮子也是很好的选择!毕竟,土豪们很多都是这样做的,否则的话我们也就没有那么多好用的开源项目了。


本文首发于阿里百川公众号,授权InfoQ发布。

创业不等于职业生涯加成

作者:余晟

微信公众号:余晟以为

 

最近面试了很多技术人员,其中不少之前的工作履历还不错。但是,因为他们之前的创业经历,我并不能发offer。

看到这里先别着急下结论,让我仔细说说理由。

这样的人员的经历比较类似:在大公司做过五六年,有了比较充分的工作经验和工作习惯,具有一定的管理能力——然后出去创业,过了不到一年,开始找工作。

刚开始我很好奇,为什么刚创业一年就找工作呢?答案几乎前篇一律:营销不行、产品不行。辛辛苦苦做了大半年,技术上的问题都解决了,可就是找不到用户。找不到用户就没有收入,没有收入就难以证明商业模式。加上如今风投行情渐冷,拿投资的难度高了很多,不得已,只能出来找工作,希望做回原来的角色。

于是我问起专业技术的问题,然后只能遗憾的发现,创业的经历对这些候选人来说并不能加分。虽然身处创业公司,他们的角色和之前大公司并没有太多差别:定技术架构、管技术团队、盯开发进度。对他们来说,这些任务已经像条件反射一样轻车熟路。于是,下面的问题也很难答上来:

  • 基于你们公司的具体情况,在选型和技术架构上有什么需要特别考虑的吗?
  • 你们在具体工作中有没有遇到之前没遇到的技术问题,这种问题是创业公司的通病吗?人家是怎么解决的?
  • 你觉得产品不好,营销不好,那么你觉得从产品和营销上可以做哪些改进?你和产品、营销的负责人谈过吗?

如果问这些问题得不到满意的回答,多半可以判断这段创业经历对候选人来说没什么特别,本质上是平移之前的工作经验和解决方案,虽说换了环境,做的还是同样的事情。既没有深入思考不同场景下的技术方案,也没有了解行业的情况,更没有展现出创业公司需要的所有者意识。这段经历给他们留下深刻印象的是:资源太少,工作太累,什么事都要自己做。

更加不幸的是,即便对专业技术,这段创业经历也没有太多的加分。做开发的还是做开发,充其量对不熟悉的领域有了一些了解,却因为忙碌而不够深入。而且因为行政管理上花了不少时间精力,对基础技术已经不再敏锐,与新技术、新思维也拉开不小的距离。

最终的局面就相当尴尬:创业经历对他们来说,技术上没有什么提升,业务上也没有什么提升,只是多了一些行政管理的经验而已。然而一旦离开创业公司,他们期望拿到更高的薪水,相当多的人有“我有创业经历”或者“补偿创业期间低薪损失”的想法;结果甚至无法保持自己创业之前的薪酬水平,因为这样的技能组合并不是非初创公司迫切需要的。对这样的职业生涯经历,我们只能称其为“失败”。

所以我通常还会问最后一个问题:“你当时为什么决定去创业呢?”

因为我想知道,是什么诱使这些候选人做出了职业生涯的重大牺牲。可惜的是,答案五花八门:想勇敢尝试的,想帮同学和熟人忙的,之前领导叫自己一起的,其他人给画了一张大饼…… 只有极少数人能回答“我想清楚了,我就想做这件事情”,这种答案是要加分的。

从公司的角度出发,我们很难和这样的候选人谈得拢;从行业同仁的角度出发,我想郑重告诉大家创业的风险很高,创业本身成功率就很低,更可能耽误自己的职业生涯发展,赔了夫人又折兵。根据我的经验,这里有几点建议给大家参考。

创业是风险极高的投入。媒体上渲染的成功者有几十几百,你看不到的失败者就有几万几十万。而且,那几十几百成功者的素质,未必强过失败的几万几十万。运气这回事,成功者不愿意承认,媒体不愿意总结,但又是任何创业者都必须面对的。所以在你决定投身创业之前,一定要做好直面运气、承认运气的准备。

投入创业最好以自己认同创业目标为前提。除非你已经有了相当的资本或者积累,否则“帮朋友忙”这类理由根本不足以支撑做出创业的决定。因为在创业过程中,身处绝境、走投无路乃是常事。如果没有对最终目标的坚定信念,半途而废是常见的结局。

创业是对人品和人性的严峻考验。不要以为这只是“能共患难不能同享福”那么简单,更不要天真地以为靠制度就可以保障自己“同享福”的权益。而且退一步说,很多时候大家还没到享福的阶段,就已经因为计较彼此对患难的承担“不公平”而分崩离析了。这种计较未必只源于他人,自己身处煎熬之中会是怎么表现,只有亲身经历了才知道,谁也不能预知。稍好一点的情况是,虽然度过了最艰苦的时期,大家没有撕破脸皮,内心却留下了抹不去的阴影,长期来看这种心理状况并不健康,自己生活也不会快乐。当然,如果你自己极度认同创业目标,或许能避免这种风险。

即便在创业公司也不应当忽略自己的职业生涯建设,避免出现“两头不沾”的悲剧。与上面提到的那些候选人不同,我见过一些经历过创业失败的人,他们或者掌握了跨领域和部门沟通协调、全面解决问题的经验,或者具备了从整个行业观察和思考的能力——总之,创业经历对他们来说是大大加分的,由专变能,具备了解决复杂任务的能力,这种机会在规范公司并不常见。结果即便创业不成功,他们再出去找工作,也可以得到比之前更好的职位和待遇。相反,如果忽略职业生涯建设,在创业公司事情做了不少,却只积累了一堆不相干的打杂经历,拿不出更有力的职业技能组合,又没有收到应有的回报,这是最大的悲剧。

身为普通技术人员,如果不具备产品、管理、营销等经验,在投身创业之前应当仔细读读与创业有关的书籍。即便它们不能保证你怎样能成功,起码能让你知道怎样做不会成功。“辛辛苦苦把产品做出来,却根本找不到用户”这样的悲剧,已经发生过很多次了,我们作为后人应当尽量早地发现,尽量早地避免。

当然,我不是希望给大家的创业激情泼冷水,我只希望大家在投身创业之前能仔细思考。尤其是在各项社会保障不健全,行业又高速发展的情况下,创业的风险可能被放大若干倍,作用到自己身上。所以,如果你只是“为创业而创业”的话,一定要谨记:创业不等于职业生涯加成。

 

内容转载自公众号

余晟以为
余晟以为

 

什么样的电子积木,让硬件创业变得如此简单?

2016-04-28 硅谷密探 硅谷密探

今天,小探要介绍一款电子积木。

咋一看,像乐高玩具。但其实,学问大了。

这款电子积木套件叫mCookie,是一套可编程的芯片。mCookie的每一片电子积木都有自己的功能,譬如WiFi模块,蓝牙模块,声音模块,GPS模块,等等。

先来看看怎么耍

mCookie的边框有着磁性化材料设计,因而,你在拼接时,不再需要焊接电路,而是直接把一个个mCookie粘贴在一起。

拼接,折叠,翻转,是如此的轻巧自如。

然后,把mCookie的模块(控制,感应,机动等模块拼在一起)装载到乐高积木,或者四轴无人机模型上,

本身不会动的模型就可以飞起来了!

想想看,从前到后,就是把需要的几个功能模块拼起来,再套上模型,就可以完成一个无人机这么复杂的智能硬件了。真的很神奇啊!

没错,mCookie可以帮助你最轻量化地制作智能硬件的原型产品。

譬如,这个音乐盒,只需要7个mCookie积木就可以制作完成:

而这个小型气象站也就是四五块积木就拼接完成了:

因而,mCookie无论用于电子电路及编程的教育,还是硬件创客的实践上,都是非常轻量级高质量的工具。而其实,mCookie又只是 Microduino 旗下的最新系列产品。

 那么,什么是Microduino?

Microduino是完全兼容Arduino的开发板,功能与Arduino无异。只不过,它们更小巧,有着许多功能模块。

Microduino有多牛?

清华大学专门开设了一门2个学分的课程,让学生学习使用Microduino。

Microduino还应用到了拯救秃鹫这一濒临灭绝的物种的挑战中,Discovery探索频道也报道了。

另外,雀巢咖啡也用了Microduino的产品做了一次很好的推广营销。

如今,Microduino的用户已经覆盖了六大洲,现在就差南极洲一个就能集齐七大洲了。(不知道会不会召唤出神龙呢?)

核心创始人也是大有来头

Tiki Wang,Bin Feng是复旦大学的同学,96年电子材料专业。后来Tiki去了清华读了电子设计的硕士;而Bin Feng则去了UCSD(加州大学圣地亚哥分校)念研究生,后来走上了市场和销售的道路。

两条完全不同的发展道路,却又最终有了交集。他们再次相聚,决心一起做翻事业,于是,拉上了朋友老潘,三个人培育了Microduino这个项目。

老潘也是个牛人,据说曾经有个团队做了3个月也没搞定的电路板,老潘一人一天就搞定了。神一般的技术达人!

俺来也老孙激情演讲视频

校园市场及当下青年人的消费习惯
互联网时代的校园品牌营销之道
最IN的校园创业模式
满满干货抢先看
【俺来也创始人&CEO】孙绍瑞(老孙)激情演讲《别仰望,世界向下看》

阿凡题CEO陈李江:通过共享经济重构在线教育


2016年01月19日,腾讯创业曾报道过的项目阿凡题已正式上线500多天,并在北京举办了首场媒体见面会。目前,阿凡题注册用户数突破2000万,用户平均每日使用时间为15分钟,入驻老师高达数万名。经过500多天的发展,阿凡题已成功搭建“全国最大的老师真人在线答疑平台”。

“被教育者的感受与需求很多时候都被忽略了。”阿凡题创始人兼CEO陈李江表示,“作为曾经的高材生与成长中的产品经理,当我们反思在线教育的服务标准,我们认为在线教育不应该只是把‘书山题海’搬到线上。”

全国最大真人在线答疑平台 让学生不再带着问题睡觉

“根据阿凡题的调查数据显示,中国中小学生普遍睡眠不足7小时,近九成高中生为了写作业晚上11点还在熬夜。”阿凡题联合创始人兼COO王庆苑分享到,“阿凡题希望成为一款真正能帮到学生的,让他们发自内心喜欢的产品。”

2015年11月,阿凡题发布的《全国中小学生学习压力调查》显示,中国学生作业时长是全球均数的2倍,68.9%的学生认为难题是耽误写作业进程的主要原因。当面对难题,接近70%的学生认为找老师是最好的解决方式,然而实际上只有10%的问题通过老师解决了。

针对2亿中小学生无法快速找到老师解决作业难题的现状,阿凡题在2015年秋天率先推出真人老师在线答疑服务——“即时辅导”产品,“30秒找到老师,5分钟辅导一个难题”的极速服务让遇到难题的孩子能够得到快速解惑。至此,阿凡题三层答疑服务标准初现:

拍照搜题,业内首创“机器解题+人工答疑”的双重答疑模式,率先实现一分钟有问必答,成就了业内唯一100%解答率的在线答疑产品;

真人答疑,借助上万名老师真人连续答疑服务,形成师生追问追答强互动关系,阿凡题独有的师生互粉关系已发掘出粉丝破万的“明星老师”;

即时辅导,针对学生遇到的难题,老师通过类似课堂直播的方式进行一对一辅导,实现个性化无死角答疑。

现在,阿凡题拥有数万名真人老师,已成为“全国最大的老师真人在线答疑平台”,让中小学生不再带着问题睡觉。

在线教育“黑科技”:未来的智能家教机器人

2015年5月上线的阿凡题-X是全球首个既支持印刷体数理化,也支持手写体公式和运算题识别的产品,阿凡题-X不仅能够在1秒内完成加减乘除的基本运算、解一元一次方程、一元二次方程和二元一次方程组,还能给出运算过程。这是全球范围内首次取得手写体识别、人工智能的双重突破,目前,阿凡题-X的核心技术已申请国际专利。

值得关注的是,作为人工智能的“眼睛”,为了实现对手写体的精准判断,阿凡题-X在开发过程中就开创了行业先河,首次成功收集了128万个真实字符手写样本,然后通过光学字符识别、去噪、字符切割等过程,成功实现了计算器和手写体公式间的互动。得益于神经网络模型与深度学习技术的结合,阿凡题-X能够在1秒内完成运算并给出解析过程,成功突破了题库的瓶颈,让答疑获得了无限可能。

这意味着,随着用户不断的参与互动,阿凡题-X将会越来越“聪明”,未来不仅可以应对任何一道题目,甚至能够成为帮助学生答疑解惑、协助老师传道授业的“智能家教机器人”。

不仅如此,阿凡题还将与刚收购“有妖气”的中国最具实力动漫文化产业集团公司奥飞建立战略合作伙伴关系,共同发展儿童教育内容合作。

用滴滴“打”老师模式重构中小学生在线教育

中小学生学习的过程是老师在教学中教授知识,学生通过作业反馈掌握程度,从而形成循环逐步深入。在实际反馈环节中,学生在作业中遇到难题时,很多时候无法获得解答。阿凡题通过调研发现,所有家长都希望能给孩子一对一的教育服务,学生也希望获得一个懂自己、能够在自己有问题的时候及时出现的老师。

学生面对难题时的“痛”,是阿凡题深耕在线答疑的原因。老师则是解决问题的关键。这个需求可以类比出行的需求,每个人都希望能够获得舒适的出行体验,所以当滴滴出现的时候,出行的需求就被更好的满足了。面对答疑这个高频刚需,阿凡题希望通过多维度的便捷服务满足学生不同的需求:

1.学生可以独立理解的疑问和对知识点的回顾、举一反三通过拍照搜题和人工智能就能够解决;

2.学生不能独立理解的疑问由真人答疑来解决,通过提问和追问追答在与老师的互动中将难点逐个击破,并在答疑解惑中建立更强的师生关系;

3.即时辅导专门解决个性化的重大难点疑点,每个学生对知识掌握程度的不同决定了难点疑点的千人千面,这样的情况下关键知识点由懂自己的老师来讲解将获得事半功倍的效果。

正因在阿凡题中学生与老师的滴滴式呼叫应答关系,率先推出真人老师“即时辅导”服务的阿凡题获得了“滴滴‘打’老师”这个特别称号。每个学生在碰到难题时,可以像打车一样,一键呼叫老师求助。

“阿凡题的模式借鉴了共享经济理念,”陈李江分享到,“我们希望通过共享中国最好的教育资源,让每个孩子都有成为高材生的可能。”

未来,阿凡题将成为全国最大的在线学校。通过阿凡题,全国2亿中小学生将与1,300多万老师无缝连接,无论先进与落后,中国每个地区的孩子都将能找到适合自己的老师,享受中国最好的教育资源,获得丰富的学习机会,拥有站在同等的起跑线上成为高材生的无限可能。

文章来源:腾讯创业

15 Must Read Books for Entrepreneurs in Data Science

Source: http://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/04/15-read-books-entrepreneurs-data-science/

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Introduction

The roots of entrepreneurship are old. But, the fruits were never so lucrative as they have been recently. Until 2010, not many of us had heard of the term ‘start-up’. And now, not a day goes by when business newspapers don’t quote them. There is sudden gush in the level of courage which people possess.

Today, I see 1 out of 5 person talking about a new business idea. Some of them even succeed too in establishing their dream company. But, only the determined ones sustain. In data science, the story is bit different.

The success in data science is mainly driven by knowledge of the subject. Entrepreneurs are not required to work at ground level, but must have sound knowledge of how it is being done. What algorithms, tools, techniques are being used to create products & services.

In order to gain this knowledge, you have two ways:

  1. You work for 5-6 years in data science, get to know things around and then start your business.
  2. You start reading books along the way and become confident to start in first few years.

I would opt for second option.

15 must read books for entrepreneurs in data science

Why read books ?

Think of our brain as a library. And, it’s a HUGE library.

How would an empty library look like? If I close my eyes and imagine, I see dust, spider webs, brownian movement of dust particles and darkness. If this imagination horrifies you, then start reading books.

The books listed below gives immense knowledge and motivation in technology arena. Reading these books will give you the chance to live many different entrepreneurial lives. Take them one by one. Don’t get overwhelmed. I’ve displayed a mix of technical and motivational books for entrepreneurs in data science. Happy Reading!

List of Books

Data Science For Businessdata science for business vidhya

This book is written by Foster Provost & Tom Fawcett. It gives a great head start to anyone, who is serious about doing business with big data analytics. It makes you believe, data is now business. No business in the world, can now sustain without leveraging the power of data. This books introduces you to real side of data analysis principles and algorithms without technical stuff. It gives you enough intuition and confidence to lead a team of data scientists and recommend what’s required. More importantly, it teaches you the winning approach to become a master at business problem solving.

Get the book: Buy Now

Big Data at Workb2

This book is written by Thomas H. Davenport. It reveals the increasing importance of big data in organizations. It talks with interesting  numbers, researches and statistics. So until 2009, companies worked on data samples. But with advent of powerful devices and data storage capabilities, companies now work on whole data. They don’t want to miss even a single bit of information. This book unveils the real side of big data, it’s influence on our daily lives, on companies and our jobs. As an entrepreneur, it is extremely important for you understand big data and its related terminologies.

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Lean Analyticsb3

This book is written by Alistair Croll and Benjamin Yoskovitz. It’s one of the most appreciated books on data startups. It consist of practical & detailed researches, advice, guidance which can help you to build your startup faster. It gives enough intuition to build data driven products and market them. The language is simple to understand. There are enough real world examples to make you believe, a business needs data analytics like a human needs air. To an entrepreneur, this will introduce the practical side of product development and what it takes to succeed in a red ocean market.

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Moneyballb4

This book is written by Michael Lewis. It’s a brilliant tale which sprinkles some serious inspiration. A guy named billy bean does what most of the world failed to imagine, just by using data and statistics. He paved the path to victory when situations weren’t favorable. Running a business needs continuous motivation. This can be a good place to start with. However, this book involves technical aspects of baseball. Hence, if you don’t know baseball, chances are you might struggle in initial chapters. A movie also has been made on this book. Do watch it!

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Elon Muskb5

This book is written by Ashlee Vance. I’m sure none of us are fortunate to live the life of Elon Musk, but this book let’s us dive in his life and experience rise of fantastic future. Elon is the face behind Paypal, Tesla and SpaceX. He has dreamed of making space travel easy and cheap. Recently, he was applauded by Barack Obama for the successful landing of his spaceship in an ocean. People admire him. They want to know his secrets and this is where you can look for. As on entrepreneur, you will learn about must have ingredients which you need to a become successful in technology space.

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Keeping up with the Quantsb6

This book is written by Thomas H Davenport and Jinho Kim. As we all know, data science is driven by numbers & maths (quants). Inspired from moneyball, this book teaches you the methods of using quantitative analysis for decision making. An entrepreneur is a terminal of decision making. One must learn to make decisions using numbers & analysis, rather than intuition. The language of this book is easy to understand and suited for non-maths background people too. Also, this book will make you comfortable with basics statistics and quantitative calculations in the world of business.

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The Signal and the NoiseCover of the book 'The Signal and the Noise' by Nate Silver. Published by The Penguin Press

The author of this book is Nate Silver, the famous statistician who correctly predicted US Presidential elections in 2012. This books shows the real art and science of making predictions from data. This art involves developing the ability to filter out noise and make correct predictions. It includes interesting examples which conveys the ultimate reason behind success and failure of predictions. With more and more data, predictions have become prone to noise errors. Hence, it is increasingly important to understand the science behind making predictions using big data science. The chapters of this book are interesting and intuitive.

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When Genius Failedb8

This book is written by Roger Lowenstein. It is an epic story of rise and failure of a hedge fund. For an entrepreneur, this book has ample lessons on investing, market conditions and capital management. It’s a story of a small bank, which used quantitative techniques for bond pricing throughout the world and ensured every invested made gives a profitable results. However, they didn’t sustain for long. Their quick rise was succeeded by failure. And, the impact of their failure was so devastating that US Federal bank stepped in to rescue the bank, because the fund’a bankruptcy would have large negative influence on world’s economy.

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Lean Startupb9

This book is written by Eric Ries. In one line, it teaches how to not to fail at the start of your business. It reveals proven strategies which are followed by startups around the world. It has abundance of stories to make you walk on the right path. An entrepreneur should read it when he/she feel like draining out of motivation. It teaches to you to learn quickly, implement new methods and act quickly if something doesn’t work out. This book applies to all industries and is not specific to data science.

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Web Analytics 2.0

b10This book is written by Avinash Kaushik. It is one of the best book to learn about web analytics. Internet is the fastest mode of collecting data. And, every entrepreneur must learn the art of internet accounting. Most of the businesses today face the challenge of weak presence on social media and internet platforms. Using various proven strategies and actionable insights, this book helps you to solve various challenges which could hamper your way. It also provides a winning template which can be applied in most of the situations. It focuses on choosing the right metric and ways to keep them in control.

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Predictive Analyticsb11

This book is written by Eric Seigel. It is a good follow up book after web analytics 2.0. So, once you’ve understood the underlying concept of internet data, metrics and key strategies. This book teaches you the methods of using that knowledge to make predictions. It’s simple to understand and covers many interesting case studies displaying how companies predict our behavior and sell us products. It doesn’t cover technical aspects, but explains the general working on predictive analytics and its applications. You can also check out this funny rap video by Dr. Eric Seigel:

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Freakonomicsb12

This book is written by Steven D Levitt and Stephen J Dubner. It shows the importance of numbers, data, quantitative analysis using various interesting stories. It says, there is a logic is everything which happens around us. Reading this book will make you aware of the unexplored depth at which data affects our real lives. It draws interesting analogy between school teachers and sumo wrestlers. Also, the bizarre stories featuring cases of criminal acts, real-estate, drug dealers will certainly add up to your exciting moments.

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Founders at Workb13

This book is written by Jessica Livingston. Again, this isn’t data science specific but a source of motivation to get you moving forward. It’s a collection of interviews with the founders of various startups across the world. The focus has been kept on early days i.e. how did they act when they started. This book will give you enough proven ideas, strategies and lessons to anticipate and avoid pitfalls in your initial days of business. It consist of stories by Steve Wozniak (Apple), Max Levchin (Paypal), Caterina Fake (Flikr) and many more. In total, there are 32 interviews listed which means you have the chance to learn from 32 mentors in one single book. Must read for entrepreneurs.

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Bootstrapping a Businessb14

This book is written by Greg Gianforte and Marcus Gibson. It teaches about the things to do when you are running short of money and still don’t want to stop. This is a must read book for every entrepreneur. Considering the amount of investment required in data science startups, this book should have a special space in an entrepreneur’s heart. It reveals various eye opening truths and strategies which can help you build a great company. Greg and Marcus proves that money is not always the reason for startup failure, it’s all about founder’s perspective. This book has stories of success and failures, again a great chance for you to live many lives by reading this book.

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Analytics at Workb15

This book is written by Thomas H Davenport, Jeanne G Harris and Robert Morrison. This books reveals the increased use of analytical tools & concepts by managers to make informed business decisions. The decision making process has accelerated. For a greater impact, it also consists of examples from popular companies like hotels.com, best buy and many more. It talks about recruiting, coordination with people and the use of data and analytics at an enterprise level. Many of us are aware of data and analytics. But, only a few know how to use them together. This quick book has it all !

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End Notes

This marks the end of this list. While compiling this list, I realized most of these books are about sharing experience and learning from the mistake of others. Also, it is immensely important to posses quantitative ability to become good in data science. I would suggest you to make a reading list and stick to it throughout the year. You can take up any book to start. I’d suggest to start with a motivational book.

Have you read any other book ? What were your key takeaways? Did you like reading this article? Do share your knowledge & experiences in the comments below.