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)

2020/08/17

難しすぎて後半はほぼ理解できなかった。しかし上辺だけをなぞって分かった気になる入門書より参考になるのではと思った。

2019/04/11

データサイエンス関連の基本事項、統計の基本、ディープラーニングの基礎など、各領域の概要を理解する程度の本として受け取るとよいと思う。
一般の人レベル向けをターゲットにして作成しているようだが、微妙に数学的記述が多いので、読むだけで理解できるレベルまではいかない。
専門性を深めるためとして、巻末に添えられている参考図書は名著が多いので、参考にするとよい。
学習後、再度読んで理解を1層落とし込むイメージの本。

2019/02/03

簡単に理解できるようにと書いてくれているのだろうが、後半は全く理解できなかった。105ページの発電所間の距離の表に誤りがある。萎える。

2019/01/29

難しくて全然ついていけなかった。
説明が浅い割に色々なものをたくさん紹介するので、それぞれが薄くてそれだけでは理解できない

2018/12/21

統計学や機械学習についてある程度前提知識がないと読めない。
ちなみに僕も全然読めてないので、いつかリベンジします。

2018/10/08

データサイエンスで扱うトピックは何か、ということがひと通り分かるが、個々のトピックについての説明があまりにも短過ぎ、肝心のデータサイエンスそのものについてはよく分からないまま終わってしまう。

ただ、単語予測のベースとなっている理論がマルコフ連鎖であることのくだりは目から鱗。

2018/08/13

流し読みになってしまったが、ハードの仕組みやデータサイエンスにおいて必要な知識やスキルの一端が理解できた。

2018/08/06

データサイエンスとディープラーニング。
計算量や並び替えなどのプログラミング、アルゴリズムの話から始まり、数学や統計学。そして機械学習の話へと至ります。
数学の数式が当たり前の様に出てくるので、自分の力不足を何気に実感。いつかは、サクサクと読めるようになりたい。

2018/07/27

データサイエンスについての本。
統計学や人工知能だけではなく、初歩的なアルゴリズムまで説明してあって、プログラミングの初心者でもわかりやすい本だと思った。
といっても、自分には統計や人工知能についての事柄はよく分からなかった。いろいろ紹介してあるのだけど、いろんな技術などを簡単に紹介しているだけなので、具体的なことはこの本だけじゃわからない。最後に参考文献の本が書いてあるので、本気で勉強するならそういうのも読んだほうがいいんだろうなと思う。
これからはこういう知識も必要になってくるだろうし、自分ももっと知っておきたいとは思うのだけど、いろいろ本を読んでみてもいまいちよくわからない。

2018/07/07

　この手の本は当たり外れが大きいが、本書は当たりの側だった。表面をざっと流す感じで進んでいるが、最低限必要なことを漏れなく解説している。また、よくあるAI万能論に陥ることなく問題点や限界も示されているのでちゃんと学ぶ事のできる作りになっている。とはいえ本当に表面的なところだけなので、本格的に取り組むためにはやはり専門書で学ぶ必要があるが、そのための道筋は十分に示していると思う。