データサイエンス講義 の商品レビュー

レイチェル・シャット(著者),キャシー・オニール(著者),瀬戸山雅人(訳者),石井弓美子(訳者),河内崇(訳者)

2024/01/26

図書館で借りた。
同時期に同じオライリーの『入門 機械学習』を読んだが、こちらも大学の講義録で似た分野だ。
あちらは文字通り入門書だったのに対し、こちらはプロフェッショナルのデータサイエンティストを目指すための講義といった印象。また、「機械学習」に対しての「データサイエンス」は言葉としても少し広い範囲を対象としている気がした。
さらに、あちらも講義録ではあったものの幾分教科書の体裁だった。それに対し本書は、かなり口語での形。インタビューやヒアリングもそのままと言っていいほど載せている。個人的には若干取り組みづらい印象を抱いた。悪い本ではないので・・・星3つ評価で留める。

2018/12/24

誰をターゲットにしているのかわからない

普通に機械学習を学ぼうとしている人は読む必要ないかと思います。

内容が少々マニアックなので目次を見て興味がある人のみ購入すればよいと思います。

2016/09/18

データサイエンスの概要は分かった。ところどころ面白いところもあるけど、データ分析にはあまり興味を持てないことも分かった。

2016/08/31

本書は現代のデータサイエンスの在り方およびケーススタディと分析手法を紹介した本である。データサイエンスはどのようなものか、どうあるべきか、ということに関して詳しく言及してある本は実はあまりないが、本書は随所にそういう部分について取り上げており、それだけで非常に価値のある本である。本書で述べられているのは著者の意見であって厳密に言うと一般論ではないが、著者の意見はとても説得的でうなずける箇所が多い。
また、データサイエンスは人によってアプローチ方法がだいぶまちまちであるため、本書のようにリアルなケーススタディがたくさん載っていることも非常に参考に成る。一方、分析手法に関しては、数式が具体的に書かれているが、導入までが一切省略しているので、本書で分析手法を学ぼうとしない方が良いと思う。もっとも、各分析手法の直感的な説明は書かれているため、概要を知るという目的であるならば問題ないと思う。
その他留意点として、機械学習を含む様々な分析手法が取り上げられているが、ディープラーニングとニューラルネットワークについては説明されていない。
とはいえ、総合的に読む価値のある本であると思う。
ちなみに、オライリーの本は今回初めて読んだが、好印象を得た。

2015/02/13

内容はすごく面白そうだがちょっと見ただけでも誤訳や誤植がたくさんある。真剣に読むと悩みそうなので流し読みでなんとなく理解するくらいが良さそう。

やっぱりこの分野だとRとPython。

2014/10/29

昨今の「データサイエンス」を狂騒、ハイプとみなすところから始まり、
では「データサイエンス」とはなにか定義づけようとしている本。