改訂2版 データサイエンティスト養成読本 [プロになるためのデータ分析力が身につく! ] (Software Design plus)

著者 : 佐藤洋行 原田博植 里洋平 和田計也 早川敦士 倉橋一成 下田倫大 大成弘子 奥野晃裕 中川帝人 長岡裕己 中原誠

• 技術評論社 (2016年8月25日発売)

感想・レビュー・書評

[Tohkoさんの感想 · 2021年11月14日]

登竜門編と同じで、何かできるようになるという感じがしない。

[一橋大学附属図書館(小展示)さんの感想 · 2021年2月3日]

■一橋大学所在情報（HERMES-catalogへのリンク）
【書籍】
https://opac.lib.hit-u.ac.jp/opac/opac_link/bibid/1001094389

[ryokucha334さんの感想 · 2020年2月12日]

理論寄りではなく実用寄り、詳細からではなく上辺から入って行きたい人にとって良書だと思う。

・回帰モデルや回帰分析は、性能評価の際に複数のパラメーターと結果の因果関係を突き止めるのに有用かもしれない。
・Rは散布図 (geom_point) に回帰直線 (geom_smooth) を引くことができる。
・RStudioとknitrを使うと、Jupyter Notebookと同等のことができる。以前作ったグラフをどのソースコードでコンパイルしたかを忘れてしまうという事態を防げる。
・Fluentd のBufferプラグインのfileプラグインは、ファイルシステム上にバッファを保存する。よって、データ損失の可能性が下がる。
・webスクレイピングの入門には、Pythonのurllib2が良さそう。

[2018の俺さんの感想 · 2019年4月20日]

網羅的でデータサイエンスの外観把握に使える。個人的にはNoSQL系のDBにもそんなに種類あるんだとか思ったのが印象的。

[happybooklifeさんの感想 · 2018年12月24日]

わかりやすい本
データ分析の全体像がつかめます。

内容もわかりやすく初学者におすすめの本です。

[yuukiikegayaさんの感想 · 2018年9月12日]

データサイエンスに必要なスキルをざっと確認できたのは良かったが、一つ一つの話題については浅くしか取り上げられていないので、個別に学ぶ必要がありそう

[yosiさんの感想 · 2018年7月7日]

Kindleで買った

[daichan1128さんの感想 · 2018年5月2日]

R、Pythonのコードを実行したり、tableauを実際に触ってみることで、データ分析の具体的なイメージを掴んでいく内容。分析手法や要素技術について単語レベルで知ることはできるが、アルゴリズムの詳細な説明には踏み込んでいないので、そこを知りたい場合は別の本で補完する必要あり。

[jjmさんの感想 · 2018年4月24日]

概要を知るにはよいかも

[RA101Eさんの感想 · 2017年10月29日]

データ分析まわりのツールや言語、システムの基盤になる技術などについて、一通りキーワードを押さえるのにいい本です。
ただ、素人がこの本を読んだからといって、何かできることが増えるようなものでありません。自分がやりたいことのキーワードを見つけて、地道に基礎知識をつける方向性のアタリをつけるのによい題材になるでしょう。