戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック

著者 : Foster Provost Tom Fawcett 竹田正和 古畠敦 瀬戸山雅人 大木嘉人 藤野賢祐 宗定洋平 西谷雅史 砂子一徳 市川正和 佐藤正士

• オライリージャパン (2014年7月19日発売)

感想・レビュー・書評

[Manticoreさんの感想 · 2019年1月21日]

この本は、tensorflowやscikit-learnといったツールの使い方を解説したものではなく、それらのツールの根底にある概念について解説したものである。また実務にデータサイエンスを適用する際のコツを教えてくれるところも、目新しい。

クラス確率推定でシグモイド関数が使われるのだが、大抵の書物では天下り的記述に終始している。しかしこの本ではlogoddsという概念を用いてその関数の妥当性を記述しているところが素晴らしい。
この辺り、さすがai先進国アメリカの学者だと思う。

やっぱり数式だけでもダメだし、文章だけでも駄目なんだよ。この本のバランス感覚をこれから本書く人は学んでほしい。そういう意味でも日本は遅れている。

[ぽさんの感想 · 2020年7月27日]

おもろ！

[ハマーさんの感想 · 2020年7月3日]

データ分析とビジネスの接点にフォーカスして、個別の解析手法ではなく、如何にしてもデータ分析による事業改善を行うための思考回路を身につけるかという課題を持っている人に最適な本。
ビジネスコンサルティングをしている人や、データ活用の企画を立てている人は一読する価値あり。
簡単なビジネス書に書いてある「データサイエンス活用」とは一線を画して、しっかりとしたデータサイエンスのコンセプトを整理した上で、必要最低限の数式のみでエッセンスを伝えようと試みている。決してビジネス書ほど楽に読める本ではないが、得るものは遥かに多いだろう。
現状ではこのようなレベル感でこのようなアプローチを取っている本はなかなか無い気がする。

[hiroshirakawaさんの感想 · 2020年6月23日]

データサイエンスの基本から実践までが一冊でわかる本。技術書に定評のあるO'REILLYなので読みごたえも十分なのです。ある程度機械学習の基礎（アルゴリズムの種類とか特徴とか）を知っていると理解が早いかもしれません。
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[よねおさんの感想 · 2018年8月16日]

この本は、流行りの浮ついたAI話ではないです。

本当に地に足がついた、ビジネスでデータをどう活用するか？というデータサイエンスをしっかりと学べる良著です。

その中で機械学習やDeep Learningの話ももちろん出てきますが、その手法自体よりも、ビジネスへのデータ活用の流れを学ぶ方が重要、そういう意図で書かれているように感じます。まさにデータサイエンス「入門」書です。ありそうでなかった本。

データサイエンティストを目指す人であれば必見だと、データサイエンティスト見習いの自分は思います。