大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる の商品レビュー

久野遼平(著者),木脇太一(著者)

2023/07/12

仕事でDX関連に関わることになり、関連知識を得るために手に取りました。この領域は幅が広いのか、本当にざっと単語の意味がなんとなくわかったかな？くらいで、もう少し優しい入門資料を読む必要があるなーと思いました。

2023/06/05

統計学、機械学習、深層学習をそれぞれ一部限定分野だけかいつまんで学んできた身だが、データサイエンス系の教科書はまだ読んだこと無かった。
そもそも扱う領域が広大なので、ざっくりな説明になるのは当然になるが、そんな中でも本書は概観できるよう努めていて、タイトルの役割は果たしていると思った。
コンピュータアーキテクチャ、プログラミング、アルゴリズム、データベース、最適化、統計学・機械学習の基礎を説明した上で、学習の話に少し踏み込み、応用例を250ページ程度で説明している。この本で理論を理解するというよりは、分野を概観する意味で押さえておきたい背景知識のまとまりと捉えた。

2022/09/19

流石にこの厚さでこのテーマは無理があるか？いろいろな箇所を端折り過ぎで、この一冊では理解できないと思う。
今後勉強するときのカタログの役割にはなりそう。

2022/04/09

シラバスって感じ。
「こんなトピックがありますよ〜」ってことで、素人にとっては、この本を読んで理解するというよりも、ここから各論に入っていくための本。

2021/10/13

キーワード毎に絵とセットの見開き解説なので気になったら検索で補足もしやすく、まさに入り口と言える。大学はこのシリーズの本を春休みに配れば良いんじゃないかな。

2021/07/13

最近バズワードになっている、データサイエンスティスト、機械学習、ディープラーニングについて述べられていたが、正直理解するのは難しかった。

簡単に要約すると、
データサイエンスティストは、コンピュータ技術を活用し、データの収集・処理、統計学や機械学習分析、意思決定や商品開発までの流れを処理する人である。具体的な工程として、仮説の構築ーデータ収集、プログラム実装ーフィードバックである。
手法についても書かれていたが、実際にプログラムを書きながらでないとわからないと思われる。

機械学習とは、コンピューターを利用した統計学のことであり、教師ありと教師なし学習がある。大事なのは、過去のデータから未来のデータを予測する汎化性能であり、分析手法としては、線形回帰分析、パラメトリックモデル、k平均法、主成分分析がある。
機械学習を用いることで、どのようなデータからどのような特徴があるのか判断し、その情報を参考に意思決定を行なっていけばいい。

ディープラーニングは、動物の神経細胞を模倣したニューラルネットワークで構築され、文章中における単語の予測や画像認識などに用いられている。

全体として言えるのは、数学や統計学をもう少し勉強しておけば理解が深まったかもしれない。。。。

2021/07/09

アルゴリズムの説明からディープラーニングのモデルの説明まで、網羅的に薄くなぞる構成であり、自分の理解がそこまで深まっていなかったこともあって、そんなに分厚い本でもないのにじっくりと時間をかけて読むことになった。
この本の記載内容だけで理解することは無理に思える論点も多いが、この本に載っている事柄をネット検索してどんなものであるかを押さえながら読み進めることで、かなり理解が深まった。

2021/06/29

「ざっと学べる」というコンセプト通りの概観書。初学者はこれ一冊で理解しようとするとおそらく無理だが、本書を手掛かりに知識を深めていくと良いのではないか。

2021/05/01

データサイエンス分野で扱うトピックについての概説書。中には専門的で理解の難しい部分もあるが、基本的に平易な表現な為トピックの概要を拾うことはできた。
データサイエンスは他分野の研究や実業領域でも使われることが多くなっているため、読んでおいて損のない一冊ではある。

2020/11/24

左のページが解説、右のページが図解という構成なんだけど、わざわざ図にする意味あるのかな? ってのが多いような。

内容は見慣れない数式満載でわかりにくいです。