データサイエンス入門 の商品レビュー

竹村彰通(著者)

2018/06/12

データサイエンスの入門書。「入門」と言っても、データサイエンスを学ぶ人が最初に読むべき内容というより、データサイエンスをよく知らない人間がどのような領域を対象にどのような役割を果たしどのような手法が活用されているか見通すための概要書というべきか。著者は滋賀大学のデータサイエンス学部の立ち上げに学部長として寄与した統計学者。図表やまとめがあると分かりやすいと思うのだが、岩波新書ならではの趣きもあってそれはそれで良いのかも。アカデミアの人ならではの広い視野と知見が随所に散りばめられ、今ちょうど話題のGDPRを含めてデータの処理や分析にまつわる諸々の問題点を広く触れています。特にEBMや各種バイアスなどの実例の話はとても参考になりました。

2018/06/10

本書のタイトルにある「データサイエンス」って何？と思い、読んでみました。
本書では「データサイエンスとは情報学、統計学、価値創造の3つの要素を統合する分野」として解説。

スマホを携帯して移動したり、お店で品物を購入する際にポイントカードを提示したりしながら、便利さやポイント還元などと引き換えに無意識にビッグデータの元を提供していたことに改めて気付いた。

統計学は昔からある学問だし、学校や会社で学ぶ機会もあったので、Ⅱ章「データとは何か」はとても分かりやすかった。

Ⅲ章「データに語らせる -発見の科学へ向けたスキル」はコンピュータや情報学に明るくないので、やや難解だった。

ビッグデータやAIの進歩で新しい学問分野が生まれ、時代は変わったなぁ、と実感した。

2018/05/18

データサイエンスの詳細な説明というよりは、統計、インターネット、PCの説明である。
　もっとデータサイエンスを中心に説明して欲しかったが、滋賀大学でのデータサイエンス学部を持っているので、多くの分野での説明となってしまった。

2018/05/03

データサイエンスを情報学・統計学・価値創造の３つの要素を統合するものとして位置づけ、それぞれについて詳細に渉り言及されており、理解しやすい内容となっている。情報学の見地からはその情報量が膨大であるが為にある恣意的な意図が反映しやすい懸念を感じるし、統計学の見地からも同様であり、特に情報の把握を現在のSNSなどに頼るとフェイクニュースの様な事態も現前しており、そこに難しさを感じる。価値創造の観点からはこうした懸念事項を払拭しえればまさにビッグデータであるだけにイノベーティブな創造が可能になると思う。

2018/04/21

数理統計学の大御所が書いたデータサイエンスのガイダンス書。著者のバックグラウンドを考えると統計学的な観点からの議論がメインなのだろうと思っていたら、そんなことはなく、現代のデータサイエンスについてとても広範かつバランスよく書かれていて、読んで勉強になった。また、データサイエンスに馴染みのない人にでもとっつきやすい内容になっていて、とても価値ある一冊だと思った。