文系のための データサイエンスがわかる本

著者 : 高橋威知郎

• 総合法令出版 (2019年9月10日発売)

感想・レビュー・書評

[岩手県立大学メディアセンターさんの感想 · 2023年7月1日]

＜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

[ハナハルさんの感想 · 2023年6月15日]

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。

[東京工業大学附属図書館さんの感想 · 2022年10月6日]

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）

[佐賀大学附属図書館（本館）さんの感想 · 2022年2月3日]

佐賀大学附属図書館OPACはこちら↓
https://opac.lib.saga-u.ac.jp/opc/recordID/catalog.bib/BB28968294?caller=xc-search

[アルパカさんの感想 · 2021年10月19日]

少しだけデータサイエンスのイメージがついた

[小樽商科大学附属図書館さんの感想 · 2021年7月8日]

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。

[ホトケさんの感想 · 2021年3月22日]

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。

[Q-toさんの感想 · 2021年2月28日]

「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。

[せいなさんの感想 · 2021年2月19日]

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。

[torepan07さんの感想 · 2021年2月7日]

文系のための データサイエンスがわかる本
著：高橋 威知郎

データ・サイエンティストとは、さまざまな意思決定の局面において、データにもとづいて合理的な判断を行えるように意思決定をサポートする職務またはそれを行う人のことである。要するに、現場で合理的な判断ができるように、データを使いサポートする人ということである。

ビジネス世界のデータ・サイエンティストとは、「データサイエンス」「データエンジニアリング」「ビジネス力」といったスキルを使い、データとドメインを結びつけることで、合理的な判断を下させるように現場の意思決定をサポートする職業である。

そして今、来たるAI時代、データサイエンスとは何なのかを理解し、一人のビジネスパーソンとしてデータサイエンスを活用できる人財が求められている。実は、データサイエンティスト以上に不足しているのは、このデータサイエンスを理解し、データサイエンティストと協働するビジネスパーソンである。

本書の構成は以下の4章から成る。
①データを制する者がビジネスを制する
②データサイエンスという武器
③データサイエンスの始め方とそのプチ事例
④データサイエンスがつくる未来

正直データサイエンスについてはよくわからない。理解できていない。自分とは関係と思っていては始まらない。近い将来なんらかの形で自分にも影響しだし、気づけばデータサイエンスなしでは何もできないほどの世の中になっていることは容易に想像できる。

データサイエンティストになるためではなく、協働するために知っておくべきことを知り、備え、高めるために本書を手に取った。

程よい感じで知りたいことをピンポイントで情報として伝えてくれている。色々なレベル感のある読み手に合わせながら考えられて記されている。データサイエンティストのプロだからこその一冊。

データサイエンスによって何が出来るのかは明確にはわからない。大切なことは何がしたいのか、何を目指すべきなのか。お客様への付加価値を最大に高めながら効率よく提供すべきか。大きなゴールやあるべき姿にむけた大きな戦略をうつだけではなく、小さな戦略・成功を重ねながら、急激に変わる時代やニーズに合わせてその道筋も変えながら行っていくことが必要である。

業界のベストプラクティスを模倣するだけでは、二番煎じで終わる。だが、不透明な点も多い中、成果も必要である。原点に戻り、同業界と異業界のベストプラクティスを混ぜ合わせ、新たな価値を模倣することが現実的かつ画期的なのかもしれない。

大きいことと小さいこと、長期視点と短期視点、組み合わせて、積み上げて、柔軟に変化と適合をしていくことの繰り返しの先に新しい世界が待っている。そう思いながら自分も立ち向かっていきたい。

著者プロフィール

（株）セールス アナリティクス　代表取締役CEO　データ分析・活用コンサルタント、中小企業診断士

「2021年 『データドリブンセールス』 で使われていた紹介文から引用しています。」