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！]

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 / 大成浩子 / 奥野晃裕 / 中川帝人 / 長岡裕己 / 中原誠

2013年に刊行した「データサイエンティスト養成読本」の改訂版です。データサイエンティストを取り巻くソフトウェアや分析ツールは大きく変化していますが，必要とされる基本的なスキルに大きな変化はありません。本書は「データサイエンティスト」という職種について考察し，これから「データサイエンティスト」になるために必要なスキルセットを最新の内容にアップデートして解説します。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 全般
• 出版社: 技術評論社
• ページ数: 163ページ
• 電子版発売日: 2016年09月16日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 26MB

[ブクログ · ★★★★★]

極めて良書だった。特に「巻頭企画」部分の2章と3章は目から鱗だった。それ以外の箇所も内容が濃く読む価値のある本だと思った。もっと早く読むべきだったと後悔している。
RやPythonやSQLなどの初歩について書いてある章については、ひょっとしたら他の入門書と一緒に合わせて読んだほうがいいかもしれないが、こちらも価値ある情報が濃縮されていて素晴らしかった。

[ブクログ · ★★★★☆]

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。

[ブクログ · ★★★★☆]

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。

[ブクログ · ★★★★☆]

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。

[ブクログ · ★★★★☆]

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

[ブクログ · ★★★☆☆]

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。