[EN/RU] My 2022 in books

This post is about the best books that I read in 2022. Those are “Why nations fail”, “The simple path to wealth”, “Designing Machine Learning systems”, “Working backwards”, “Outpost”.


In 2022, I read/listened to a total of 17 books, Goodreads report (compared to 45 in 2021). It’s amazing how much children can impact your life - my daughter stopped sleeping in the evenings, and suddenly my time for reading books greatly reduced. But children are a separate topic. Below is my subjective list of the top five best books I read in 2022.

1) “Why nations fail” by Daron Acemoglu and James Robinson

The book describes the factors behind nations’ prosperity and why some countries can guarantee freedom of speech, business, safety and medical care while others fail to provide even basic needs to their population. Opposite to multiple superstitions, these reasons are not cultural or geographical. Take Northern and Southern Korea. Or, as the book shows, a Mexican city split in two completely different parts - an American and a Mexican one. Instead, the reasons are institutional. Exclusive political and economic institutions create vicious circles supporting each other and leading to all the wealth landing in the pockets of elites while the nation is on the brink of starvation. On the opposite, inclusive political and economic institutions support each other and protect people from dictators and the misuse of power. The book provides multiple examples of each type of institutions and describes how those arose. This is also an exciting historical overview and for me as a Russian it’s thought-provoking - you can’t help comparing the plot to what’s currently happening in Russia.

2) “The simple path to wealth” by J. L. Collins

The basics of the “buy & hold” investing strategy applicable to large crowds. The authors has a popular blog https://jlcollinsnh.com.

3) “Designing Machine Learning systems” by Chip Huyen

As an ML engineer or a Data Scientist, that’s exactly what you need to deploy ML models and maintain them in production. I am currently working on an internal ML platform, and the books resonates very well with the discussions that we are having among Data Scientists, managers, and engineers. How do we retrain models? How often? How to detect data drift and alert on it? Dow e need to have a separate ML platform team to deploy models or should we demand this from Data Scientists? The book discusses this all in detail. I like that the accent is made on principles rather than on tools. Although some tools are covered in the book.

4) “Working backwards; insights, stories, and secrets from inside Amazon” by Colin Bryar and Bill Carr

A very insightful book about the way Amazon hires people, prioritizes and executes projects, also about their leadership principles. Covers success stories of 4 products: Kindle, Prime, Prime Video, and AWS. 4 stars not 5 - for cherishing Besos as a genie, profit and a God, all on one. Would love to see the other side as well.

5) “Outpost” by Dmitry Glukhovsky (“Пост” in Russian)

A terrifying and skin-crawling prophetic story about the consequences of authoritarianism. It was written before Russia’s invasion of Ukraine. You read it and are simply amazed at how Glushkovskiy predicted everything


A version of this post in Russian

The corresponding Telegram post.

В 2022-ом я прочитал/прослушал всего 17 книг, инфографика Goodreads (в отличие от 45 в 2021-ом, вот обзор). Удивительно, как все же дети влияют на жизнь – дочь перестала спать по вечерам, и вот время на книги резко сократилось. Но дети – отдельная тема. А тут субъективная пятерка лучших из прочитанных мной книг в 2022.

1) “Why nations fail” by Daron Acemoglu and James Robinson

В книге описываются факторы, которые способствуют процветанию наций и почему некоторые страны способны гарантировать свободу слова, бизнеса, безопасность и медицинскую помощь, в то время как другие не могут удовлетворить даже базовые нужды своего населения. В отличие от множества суеверий, эти причины не культурные или географические. Достаточно сравнить Северную и Южную Корею. Или, как рассказывается в книге, интеерсно изучить мексиканский город, разделенный на две совершенно разные части - американскую и мексиканскую. Причины различий кроются в институтах. Эксклюзивные политические и экономические институты создают порочные круги, поддерживающие друг друга и приводящие к тому, что все богатство скапливается в карманы элит, в то время как нация находится на грани голода. Напротив, инклюзивные политические и экономические институты поддерживают друг друга и защищают население от диктаторов и злоупотребления властью. В книге представлено множество примеров каждого типа институтов и описывается, как они возникли. Это также захватывающий исторический обзор, заставляющий задуматься - невозможно не сравнивать описываемое в книге с тем, что происходит сейчас в России.

2) “The simple path to wealth” by J. L. Collins

Хорошо изложенные основы долгосрочного инвестирования от автора популярного блога https://jlcollinsnh.com.

3) “Designing Machine Learning systems” by Chip Huyen

Как ML-инженеру или дата-саентисту - это то что нужно, чтоб выкатывать ML-модели и поддерживать их в проде. Сейчас я работаю над внутренней ML-платформой, и книга хорошо согласуется с обсуждениями, которые мы ведем среди дата-саентистов, руководителей и инженеров. Как переобучать модели? Как часто? Как обнаружить дрифт данных и оповестить об этом? Нужно ли нам иметь отдельную команду ML-платформы для выкатывания моделей или нужно этого требовать от дата-саентистов? Книга подробно рассматривает все эти вопросы. Мне нравится, что акцент делается на принципах, а не на инструментах. Хотя некоторые инструменты также рассматриваются в книге.

4) “Working backwards; insights, stories, and secrets from inside Amazon” by Colin Bryar and Bill Carr

Познавательная книга о том, как Amazon нанимает людей, ставит приоритеты и выполняет проекты, а также об их принципах руководства. Охватывает успешные истории 4 продуктов: Kindle, Prime, Prime Video и AWS. Поставил 4 звезды, а не 5 - за то, что авторы восхищаются Безосом как пророком, провидцем и чуть ли не Богом, все в одном лице. Было бы здорово увидеть также и обратную сторону.

5) “Outpost” by Dmitry Glukhovsky (“Пост” in Russian)

Страшная до мурашек по коже провидческая история про то, чем кончается авторитаризм. Написано до вторжения России в Украину. Читаешь и просто поражаешься, как Глуховский все предвидел.