データサイエンティスト養成読本 [ビッグデータ時代のビジネスを支えるデータ分析力が身につく! ] (Software Design plus)

著者 : 佐藤洋行 原田博植 下田倫大 大成弘子 奥野晃裕 中川帝人 橋本武彦 里洋平 和田計也 早川敦士 倉橋一成

• 技術評論社 (2013年8月8日発売)

作品紹介・あらすじ

データサイエンスの基本となる考え方から、R言語による統計解析の基礎、マーケティングに応用できるデータ分析など「データサイエンティスト」がおさえておきたい記事満載。

感想・レビュー・書評

[miyaさんの感想 · 2019年3月2日]

ちょっと古いけど、入門として

[二見 大揮 / Futami Daikiさんの感想 · 2019年2月21日]

ロジスティック回帰をpythonで描くあたりはよかったですね

[kappappa14さんの感想 · 2019年2月11日]

これの機械学習編がオススメされていたので一緒に借りた。

最初に興味を持つきっかけとしては良い本？
ただ全くの初級者対象にしては用語解説が少ないから使用タイミングが難しい気もする。

[Co-graphさんの感想 · 2018年10月26日]

電子書籍ある(2018/09/26)
https://app.box.com/folder/6442530817

[sunpepeさんの感想 · 2018年3月3日]

読んでいる　

[kohshisさんの感想 · 2017年7月18日]

良くも悪くも広く浅くデータサイエンスについての雰囲気を味わえる本。バランスはいいと思うので、表面的な知識を得るためには最適な一冊だと思う。一方で、この一冊だけでRやPythonなどでデータ分析する方法を学ぼうとすると生煮えになってしまうため、実行せず眺める程度に止めておくほうが無難かと思われる。

[pulse02さんの感想 · 2017年5月7日]

昨今のビッグデータ時代の世の中で、どの様に活用してソリューションしているのか、全体を大掴みしたいなと思い、読んでみました。
自分にとって初めての用語がかなり多くて、読み進めるのに難航しましたが、なかなか面白かったです。
仕事では、正規分布や検定・推定といった古典統計しか使用してませんが、ここで述べられている機械学習で利用している各種ツール（k-means法、SVMなど）について、せっかくの機会なので、今の仕事のどこかで適用できたらいいなと思ってます。
それが、この本を読んだ価値に繋がると思いますので。

[東京大学医学図書館さんの感想 · 2016年9月9日]

9月新着
東京大学医学図書館の所蔵情報
https://opac.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/opac/opac_details/?reqCode=fromlist&lang=0&amode=11&bibid=2003213609&opkey=B147338287329495&start=1&totalnum=1&listnum=0&place=&list_disp=20&list_sort=6&cmode=0&chk_st=0&check=0

[rsquareさんの感想 · 2016年6月25日]

データサイエンス侮り難し。思いの外、求められる技術が
多岐にわたっている。
自分の場合は、まずは統計学なんだろうなあ。
いかんせん使われている言葉が分からなすぎる。

そして、RかPythonだろうなあ。もしくは用途に応じて
両方なのかもしれない。

Webスクレイピングはちょっと怖いけど、面白そう。

基本的に、分析するよりも情報収集している方が
楽しいんだろうな。。。

[exphenomenologueさんの感想 · 2016年5月15日]

データサイエンスの入門として、データサイエンスをとりまく様々な話題を扱ったもの。データサイエンティストに必要とされるスキル面の藩士から、Rやpythonでのいくつかのアルゴリズムの実際の記述、マーケティングなどの応用例、Flutend、SQL、Webスクレイピングと話題が多岐に渡っている。

ちょっといろんな話題を詰め込みすぎて焦点がぼやけているような印象を受ける。レベル感もあまり統一されたものではない。最初に読んでそれぞれの事項がどんなものかをざっと掴む。個々の記述はレベルの高いものもあるので、いわば雑誌のように考えて後で記事に戻ってきたほうがよいだろう。