商品詳細
| 内容紹介 | |
|---|---|
| 販売会社/発売会社 | 有斐閣 |
| 発売年月日 | 2022/12/24 |
| JAN | 9784641166110 |
- 書籍
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データサイエンス入門
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データサイエンス入門
¥2,420
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商品レビュー
3
2件のお客様レビュー
データサイエンスの基礎を学ぶための入門書として、幅広いテーマを網羅的に扱っていますが、初学者にはやや難解に感じられる部分もあります。特に統計的な内容や数式、専門用語が多く登場するため、一定の数学的知識が求められる点が特徴です。これにより、初めてデータサイエンスに触れる人は、途中で挫折する可能性もあるでしょう。しかし、ビッグデータの分析手法や主成分分析の重要性についての具体的な解説は、実務でも役立つ知識となるため、ある程度の学習を進めた方にとっては体系的な理解を深める助けとなります。また、各章末の課題やデータサイエンスの展望についての考察も、実践的な視点を提供しており、学びを促進する工夫が施されています。
※この内容はAIが作成したものであり、ブックオフ公式オンラインストアの見解や意図を示すものではありません。
“入門”というよりも“ダイジェスト”と言う方が感覚的に近い。統計パートでは数式や専門用語が結構出てくるので、初学者にはそれがハードルになる。「データサイエンスをちゃんと勉強するためにはこれくらいの数学の知識が必要ですよ」という著者のメッセージだろう。データサイエンスを勉強しようと...
“入門”というよりも“ダイジェスト”と言う方が感覚的に近い。統計パートでは数式や専門用語が結構出てくるので、初学者にはそれがハードルになる。「データサイエンスをちゃんと勉強するためにはこれくらいの数学の知識が必要ですよ」という著者のメッセージだろう。データサイエンスを勉強しようと思って本書を読み進めたものの、途中で諦めて読むのを止めてしまう人も結構いるのではないかと思う。 ただ、ビッグデータを分析する際の主成分分析の重要性を強調したくだりは参考になった。確かに、全て独立変数に入れてしまうと回帰モデルの当てはまりが悪くなるだろうし、多重共線性も出てしまう。また分散分析をやってたとえ主効果が有意であっても、多重比較が大変になる(SPSSを使えば一発だが)。 もちろん、主成分分析が上手くいけばの話だが。
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データ分析の一連の流れについて、網羅的にまとめられている。少し難解な表現も含まれるため、初学者よりかは、ある程度学習が進んだ人における体系整理に有用かと思う。
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