戦略的データサイエンス入門 の商品レビュー

トム・フォーセット(著者),フォスター・プロボスト(著者),竹田正和(訳者)

2024/05/21

データサイエンスのビジネスへの活用方法が学べる
統計学の知識があったとしても、それを具体的にビジネスにどのように適用すればいいかが事例とともに説明されている。
私自身、金融機関でスコアリングモデルを構築していたのでモデルの評価方法（AUCやリフト）について実務に役立てる知識が得られた。

2020/07/03

データ分析とビジネスの接点にフォーカスして、個別の解析手法ではなく、如何にしてもデータ分析による事業改善を行うための思考回路を身につけるかという課題を持っている人に最適な本。
ビジネスコンサルティングをしている人や、データ活用の企画を立てている人は一読する価値あり。
簡単なビジネス書に書いてある「データサイエンス活用」とは一線を画して、しっかりとしたデータサイエンスのコンセプトを整理した上で、必要最低限の数式のみでエッセンスを伝えようと試みている。決してビジネス書ほど楽に読める本ではないが、得るものは遥かに多いだろう。
現状ではこのようなレベル感でこのようなアプローチを取っている本はなかなか無い気がする。

2020/06/23

データサイエンスの基本から実践までが一冊でわかる本。技術書に定評のあるO'REILLYなので読みごたえも十分なのです。ある程度機械学習の基礎（アルゴリズムの種類とか特徴とか）を知っていると理解が早いかもしれません。
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https://flying-bookjunkie.blogspot.com/2020/06/blog-post.html
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2019/04/15

仕事でデータ分析が有効そう、というケースに読むと最適な一冊。有効、と確定してる場合やデータ分析そのものを学ぶ必要性があるときには、おそらく抽象度が高すぎて不向き。何度か繰り返して読む、リファレンスとして活用することになりそうな一冊。

逆にいうと、一度しか読まないことを前提にするとちょっと読むのが辛くなる本。

2023/10/22

この本は、流行りの浮ついたAI話ではないです。

本当に地に足がついた、ビジネスでデータをどう活用するか？というデータサイエンスをしっかりと学べる良著です。

その中で機械学習やDeep Learningの話ももちろん出てきますが、その手法自体よりも、ビジネスへのデータ活用の流れを学ぶ方が重要、そういう意図で書かれているように感じます。まさにデータサイエンス「入門」書です。ありそうでなかった本。

データサイエンティストを目指す人であれば必見だと、データサイエンティスト見習いの自分は思います。

2018/06/26

アメリアの教科書らしく微に入り際に穿って、事細かに解説している。その意味では誤解の余地がなく、わかりやすくてよい。

2016/07/24

やっぱり、訳本より原著の方が読みやすいな。
長ったらしい感じでわかりにくい。読み物ではなく、必要に応じて参考にする使い方が良いと思う。

ということで、一部さらっと読んで、挫折。

2016/07/03

この本には、巨大なデータマイニングジョブをHadoopクラスタ上で稼働させる最良の方法についての説明はありませんし、Hadoopが何かという説明や、Hadoopについて学ぶ必要性についての説明もありません。この本ではデータサイエンスの一般原則に焦点を当てます。10年経過すれば、現在流行の技術は移り変わっているか、現在の議論が時代遅れになるくらい進化しているでしょう。一方、基本原則は20年経過しても同じままであり、数十年経過してもあまり変わりません。