図解まるわかりデータサイエンスのしくみ

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近年、日本の大学で新設されている「データサイエンス学部」が気になっていたのと、データサイエンティストというのが「21世紀で最もセクシーな職業」だと言われていることが、本書を読むきっかけでした。
本書のタイトル「図解まるわかり　データサイエンスのしくみ」を見て、この分野の知識に乏しい私にはピッタリだと思いましたが、本書の内容の理解に窮する箇所がいくつかありました。実際にデータサイエンスを学んでいる学生でしたら理解を深めるための補助教材として、特に第2章、第3章は役に立つかと思います。
私たちの生活のあらゆる場面で、相手を納得させるためにデータが持ち出される場面は多いです。でも本書を読んで、統計データは表現次第でかなり説得力のあるものになり得ると思いました。今後はデータをもっと冷静に捉えることができそうです。

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データ分析手法や統計学、AIについて初心者にも分かりやすく図解されていた。私はBIツールについて学びたかったが、この本はもっと大きな範囲で書かれていたため、かいつまんで読んだ。

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デーサイエンスができることをざっくりさらっと書いてある内容だった。求めてた内容としては、データサイエンスがどのように成果に繋がるのかの実例や、高度な分析はなぜ価値があるのかや、どんな時はデータサイエンスが役に立ちどんな時は役に立ちにくいのかといったことが知りたかったです。

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図書館から借りてサラッと流し読んだだけだが、初学者にはわかりやすそうな構成に見えた。
キーワードだけでも把握しておきたい人が眺めるのに良さそう

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データを扱うプログラミング言語＝Ｒ、Python、Julia。
Juoyter Networkは、3つの言語を使える環境。

e-stat。WEBAPIが用意されていれば、プログラムから直接呼び出して実行できる。
Kaggle＝データサイエンスを学べるコミュニティ。

チャットボット、レコメンド,RFM分析。
PDCAサイクルと似たものOODAループ。
ワードクラウド。
BIツール、
OCR、OMR、
ピポットテーブル、コンジョイント分析、コサイン類似度、
デルファイ法＝複数の専門家の意見をまとめる。
コレスポンス分析、
ベイズの定理

標本平均、標本分散、標本標準偏差から不偏推定量を算出する。
分散が分からない場合、ｔ分布を使う。
ｐ値が0.05より小さければ95％の有意差があることになる。
分散を検定する場合はχ二乗検定。

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多く出版されているデータサイエンスの概要をあっさりと学ぶ本としては良い書である。
深い知識を得る書ではないのでそれは専門書に委ねるとしてこれらの本は最新版が望ましい。

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仕事で機械学習使ったりある程度勉強している身としては、ちょっと軽すぎ、簡略化されているところと細かく述べられてるところの配分にも違和感があった。
体系的に網羅されているけれど、初学者でこれを頭に入れるには難しすぎたり散発的な感じもあり、どういう人にオススメできるのか難しい。

技術だけでなく、データサイエンティストの考え方やコンプラ的なところまで書いてあるは特徴的。
データサイエンティストと関わる仕事をしていて、軽い知識は欲しいが、分からないことがあったときに都度ググったりするのは嫌い、という人が辞書代わりに持っておくには良いかも。

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https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798175805 ,
https://masuipeo.com/