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の詳細を見る
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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

  • オライリージャパン
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  • Amazon.co.jp ・本 (456ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784873116853
#データサイエンス #IT #統計 #機械学習 #データサイエンティスト

作品紹介・あらすじ

ビッグデータ時代とも言われる昨今においては、データ収集を行ってビジネスの全体像を把握し、適切なデータ分析を行って正確な予測をした上でビジネス戦略を決めることが求められています。本書は、データをビジネスに活かすために身に付けておくべき基本的な考え方と、データマイニングやモデリングの根底に存在するコンセプトについて、体系的に解説しています。データサイエンスの重要性とその威力を学べる一冊です。

感想・レビュー・書評

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  • 仕事でデータ分析が有効そう、というケースに読むと最適な一冊。有効、と確定してる場合やデータ分析そのものを学ぶ必要性があるときには、おそらく抽象度が高すぎて不向き。何度か繰り返して読む、リファレンスとして活用することになりそうな一冊。

    逆にいうと、一度しか読まないことを前提にするとちょっと読むのが辛くなる本。

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  • 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。

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  • 336.17||Pr

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  • よくまとまっているが、難しい。

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  • ■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/1001181704

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  • おもろ！

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  • 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。

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  • 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。
    続きはこちら↓
    https://flying-bookjunkie.blogspot.com/2020/06/blog-post.html
    Amazon↓
    https://amzn.to/3eseVOl

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  • 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。

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  • アメリアの教科書らしく微に入り際に穿って、事細かに解説している。その意味では誤解の余地がなく、わかりやすくてよい。

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