図解まるわかり データサイエンスのしくみ

増井敏克

分析手法からAIの基本まで、
知っておきたい知識を全部図解

【本書のポイント】
・解説とイラストがセットで理解しやすい！
・グラフや値の種類、データ構造など、基礎知識から解説！
・技術関連の項目も図解。初心者にもわかりやすい！
・統計学やAIの基本などの周辺知識もしっかりカバー！
・情報社会におけるデータ活用の問題点や課題まで網羅！

【こんな方におすすめ】
・データサイエンスの基本を知りたい人
・業務でデータ分析に関わる人
・AIの基礎や今後の課題など周辺知識まで知りたい人
・現場の実態や出来事など、最新動向についても知りたい人

【内容紹介】
データを活用して、自社のビジネスやサービスに
生かそうという動きが活発化しています。
しかし、データの分析には幅広い知識が求められます。

本書では、データやグラフの種類、統計学の基本など、
基礎から周辺知識まで、データサイエンスを学ぶ際に
知っておきたいことを一通り解説しています。

見開きで1つのテーマを取り上げているので、
最初から順に読んで体系的な知識を得るのはもちろん、
気になるテーマやキーワードに注目しながら読むなど、
状況に合わせて活用してください。

【目次】
第1章 データサイエンスを支える技術～需要が高まる未来の必修科目～
第2章 データの基本～データの表現方法と読み方～
第3章 データの処理と活用～データを分類し、予測する～
第4章 知っておきたい統計学の知識～データから答えを導き出す～
第5章 知っておきたいAIの知識～よく使われる手法とそのしくみ～
第6章 セキュリティとプライバシーの問題点～データ社会はどこに向かうのか？～

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
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• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 情報科学
• 出版社: 翔泳社
• ページ数: 240ページ
• 電子版発売日: 2022年07月29日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 53MB

[ブクログ · ★★★★★]

この本は抽選に応募して当たったんです
嫁さんがデジタル関係の職場に異動して僕もいろいろ勉強しなあかんなあと思ってました
ただかなりの期間積読になってました
ようやく重い腰が上がりました

「21世紀の資源」
データは21世紀の資源と言われています
ただ
「データ=発生した状態」
「情報=人が使える状態」
と言われるように使える状態にしないと活用できないものなんやと思います
今はもう情報社会と言われる時代が来ていて情報を自由に使える時代に到達しているとのことです
たしかにスマホを開くといろんな情報が飛び込んできます
それを取捨選択しないといけない時代に来ていると思います

「データサイエンス」
様々な知識を組み合わせてデータを分析することを言います
僕もわかっているわけではないのですが
統計の知識だけでなく数学全般の知識が必要なんやと思います
私大文系の弱点がモロに出てしまいます

データは持っているだけでは意味がなくてデータ分析などで社会的課題を解決したり新たな知識を生み出すことで価値が生まれます
役所はデータの宝庫やと思います
今時は少しずつ外にも出してますが活用のアタマがないから出し方もド下手なんですよね
本書を読むとなんとかせなあかんなあと感じます
不動産投資もデータ活用が中心になっていくように思います
もっと勉強しなまずいなと思います

[ブクログ · ★★★★☆]

データサイエンスの概要と必要な知識分野の概観が得られる。
こうした知見を持つ人材、体制をどう作るのかぎ今後の課題

[ブクログ · ★★★★☆]

多く出版されているデータサイエンスの概要をあっさりと学ぶ本としては良い書である。
深い知識を得る書ではないのでそれは専門書に委ねるとしてこれらの本は最新版が望ましい。

[ブクログ · ★★★★☆]

データ分析手法や統計学、AIについて初心者にも分かりやすく図解されていた。私はBIツールについて学びたかったが、この本はもっと大きな範囲で書かれていたため、かいつまんで読んだ。

[ブクログ · ★★★☆☆]

「データサイエンスの世界ってこんなトピックがあります」と紹介している。これから本格的に学ぶ前に、ざっくりとした地図を本書で手に入れる……みたいなイメージ。当然、各トピックについて十分理解できるような解説はないが、「こんな話もあるのね」ぐらいの理解はできる。

[ブクログ · ★★★☆☆]

近年、日本の大学で新設されている「データサイエンス学部」が気になっていたのと、データサイエンティストというのが「21世紀で最もセクシーな職業」だと言われていることが、本書を読むきっかけでした。
本書のタイトル「図解まるわかり　データサイエンスのしくみ」を見て、この分野の知識に乏しい私にはピッタリだと思いましたが、本書の内容の理解に窮する箇所がいくつかありました。実際にデータサイエンスを学んでいる学生でしたら理解を深めるための補助教材として、特に第2章、第3章は役に立つかと思います。
私たちの生活のあらゆる場面で、相手を納得させるためにデータが持ち出される場面は多いです。でも本書を読んで、統計データは表現次第でかなり説得力のあるものになり得ると思いました。今後はデータをもっと冷静に捉えることができそうです。

[ブクログ · ★★★★☆]

様々なデータを人が活用できる情報へ変える、データサイエンスのしくみを説明した図解まるわかりシリーズ。
データサイエンスに関わる職種やデータ種別、データ分析基盤の仕組みなどの話から、AIや数学・統計の話まで、多様なトピックに触れている。
個人的にはデータエンジニアリングの内容がサクッとまとめられていたのがよかった。
人によっては本書の一部しか使わない人もいると思うが、データサイエンスの全体感を知りたい初心者におすすめ。

・ローデータを貯めるデータレイク、分析に使えるデータをまとめるDWH、ユーザー別・用途別などにデータをまとめるデータマート

・EAIはアプリケーション間の変換を主にリアルタイムで行う、ETLはデータベース間の変換をまとめて行う

・データプレパレーション（単位や形式を整えるなど、データを分析できるよう準備する）
>データクレンジング（重複や欠損したデータをきれいに整える）
>名寄せ（複数の同一マスタデータを一つに統合する）