竹村彰通のレビュー一覧
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データサイエンス入門
著：竹村 彰通
岩波新書 新赤版 1713
アメリカの主な大学には統計学科が存在する。中国でも最近は同様の状況である
これに対して、日本の大学には統計学部や統計学科がなかった。
日本におけるデータサイエンティスト育成には、初等中等教育における統計教育やデータサイエンス教育の充実からはじまって企業内人材の再教育まで、あらゆるレベルの教育が必要である。
ビッグデータと統計について、広く紹介する書と理解しました
気になったのは、以下です。
■ビッグデータの時代
・データサイエンスの３要素とは、①データ処理、②データ分析、③価値創造 である
・科学的研究のパラダイム
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Posted by ブクログ
データサイエンスの入門書。「入門」と言っても、データサイエンスを学ぶ人が最初に読むべき内容というより、データサイエンスをよく知らない人間がどのような領域を対象にどのような役割を果たしどのような手法が活用されているか見通すための概要書というべきか。著者は滋賀大学のデータサイエンス学部の立ち上げに学部長として寄与した統計学者。図表やまとめがあると分かりやすいと思うのだが、岩波新書ならではの趣きもあってそれはそれで良いのかも。アカデミアの人ならではの広い視野と知見が随所に散りばめられ、今ちょうど話題のGDPRを含めてデータの処理や分析にまつわる諸々の問題点を広く触れています。特にEBMや各種バイアス
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なぜ読もうと思ったのか
・データサイエンスという言葉の意味を知りたかった
・調査項目やデータ分析設計に携わる機会があり、データとは何かを改めて知りたかった
・データサイエンスの基礎は「情報学」と「統計学」＋「数学」。基礎の学び方は講義を聞いたり本をじっくり読むなど伝統的なやり方が良い。基礎に関しては『統計検定2級』の受講も効果的
・データサイエンスを情報学、統計学、価値創造の3つの要素を統合する分野と位置付ける。
感想
・データサイエンスとは何かといった概要を知れる本。実用書ではない。
・統計に仕事で携わっているが、統計の歴史については無知であった。統計の起源や日本での統計調査の歴史を知れ -
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本書は表題のとおり、データサイエンスの入門書である。とても読みやすい文体でそう時間をかけずに一読することができた。洋の東西を問わず膨大な知が蓄積され、体系化され、ディシプリンとして確立し、欧米の大学のケースを参照し、日本の大学にも学部・学科という教育組織が誕生し、教育内容も整理され、この本のような教科書されるまでに形成されたのが、近年のデータサイエンス分野といえる。この分野では、データ処理には情報学（コンピュータ科学）、データの分析には統計学、またデータから価値を引き出すためにはそれぞれの応用分野といった領域を理解・習熟することが求められる。この3方向からのスキル習得や知識の理解を気に留めたい
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本書のタイトルにある「データサイエンス」って何？と思い、読んでみました。
本書では「データサイエンスとは情報学、統計学、価値創造の3つの要素を統合する分野」として解説。
スマホを携帯して移動したり、お店で品物を購入する際にポイントカードを提示したりしながら、便利さやポイント還元などと引き換えに無意識にビッグデータの元を提供していたことに改めて気付いた。
統計学は昔からある学問だし、学校や会社で学ぶ機会もあったので、Ⅱ章「データとは何か」はとても分かりやすかった。
Ⅲ章「データに語らせる -発見の科学へ向けたスキル」はコンピュータや情報学に明るくないので、やや難解だった。
ビッグデータや -
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Posted by ブクログ
データの見方及びデータサイエンスの動向を理解したい人におすすめ
【概要】
●データサイエンスとは、データサイエンティストとは何か。
●データサイエンスの３要素は、データ処理、データ分析及び価値創造
●データ処理には情報学、データ分析には統計学が必要
●データには、主にテキストデータ、音声データ、画像データがある。
【感想】
●人工知能が発展している世の中であっても、人間は統計学を学ぶ必要があると思った。
結局は、人工知能が出した答えの良し悪しを客観的に判断した上で意思決定をおこなうのは人間だからである。
人工知能に責任を負わせることの問題をどう解決するかが進まない限り、このような状況は -
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１．この本を一言で表すと？
・数学など専門的な話にはあまり立ち入らず、データ分析の重要性や分析手法などを一般の人にもわかりやすく説明
した本
２．よかった点を 3〜5 つ
・公表バイアス、確証バイアス、後知恵バイアスの話
→よくある話なので読み手が注意すべき所
・エビデンスに基づく意思決定
→「学力の経済学」という本で教育に関する EB を論じていたが、この考え方は日本にもっと取り入れられるべき
だと思う。
・データ処理と可視化
→SQL とはどういうものかよくわかった。
・現在の人工知能技術はビッグデータと表裏一体であり、データに基づく適切な意思決定を支えるという意味でのデ
ータサイエンスは -
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総合研究大学院大学 複合科学研究科統計科学専攻
滋賀大学が日本初のデータサイエンス学部を開設
横浜市大も2018年4月に開設。
中心極限定理を実感できるゴルトンボード
深い穴は掘れない。地殻は30キロ程度、穴はせいぜい10キロ程度。それ以上は熱と圧力で掘れない。飛行機は1万メートルは普通の高さ。
データマインニング＝何か有用な知見が得られないか探索すること。
オンライン講座MOOCのgacco.orgの統計学１，２
日本統計学会 統計学3
総務省統計局のデータサイエンスの３つの講座、
滋賀大学 高校生のためのデータサイエンス入門
統計検定2級と準1級。
データ解析コンペディション -
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