- Amazon.co.jp ・本 (220ページ)
- / ISBN・EAN: 9784862807069
感想・レビュー・書評
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文系/理系という分け方よくない論争はさて置き、この本は文系の人向け、あるいはビジネス系の人向けに書かれたデータサイエンスの本です。「営業さん、もっとデータサイエンスのことちゃんと理解して!」というデータサイエンティストの叫びから、この本は生まれたのではないかと想像してます。
データサイエンスをやるのはデータサイエンティストだけど、データサイエンスを有効活用するには、それをビジネスドメイン(実業務)に当てはめられる人が必要で、それをやるのはビジネス系の営業とかマーケティングとか企画とかの人の役割。
データサイエンティストをたくさん抱えたデータ分析会社があっても、それを的確に売り込める営業がいないとアカンわけです。
個人的には、なんのデータ集めたらいいかわかんないならフィッシュボーンチャート書いてみろ、ってのが良い気付きでした。詳細をみるコメント0件をすべて表示 -
<シラバス掲載参考図書一覧は、図書館HPから確認できます>https://libipu.iwate-pu.ac.jp/drupal/ja/node/190
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いやー、分からなかったなー。
こりゃもう、どうしようもないですな。
こちら側の問題なので。 -
文系ってすべてを文字で表すわけではないです。データを用いて社会課題解決への理解を含める研究が数多くあります。この本では、図解やイラストなどを使いながら、物語の形でビジネスのシーンにおける課題解決の事例がわかりやすく記述されています。文系のためというタイトルではありますが、実務に即した内容であるため、文系理系問わずデータを分析するにあたって役に立つ1冊です。いったん現場の視点から、データサイエンスを読んでみませんか?
(社会・人間科学コース M2) -
少しだけデータサイエンスのイメージがついた
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小樽商科大学附属図書館蔵書検索OPAC
https://webopac.ih.otaru-uc.ac.jp/opac/opac_link/bibid/BB10295190
米国の2019年職業ランキング1位で、ハーバード・ビジネス・レビューの見出しには「21世紀でもっともセクシーな職業」と書かれた職業―データサイエンティスト。ド文系の私にも分かりやすく説明してくれました。 -
正直なところ読んでも全てを理解できなかった。
しかしデータをビジネスに試行錯誤しながらも活用していく必要性はわかった。
量を予測するモデル、質を予測するモデル、異常を検知するモデル、構造を理解するためのモデル。その辺をもっと分からないといけないようだ。
AI以前に製造業ではデータサイエンスに長けた人がいるという事を初めて知った。 -
「文系を意識しすぎ」というコメントは的確ですね。
ビジネスマンにターゲットを絞っているので、学生の僕にはまだピンときませんでした。
もう少し深い内容を書かれてもよかったかもしれません。 -
データサイエンスなんて自分からは程遠い世界だと思ってたけど、やっていることは日々の生活と似ているんだなぁと思った。データサイエンスでもっと便利な生活になるならちょっとやってみたい。