保科学世のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
データ分析＋AI。
データ分析の手順をわかりやすく、かつ生成AIをどのように使えば効率的かを学べる本。
テクノロジー系の本は早く読まないと、時代遅れになってしまうと実感した年末年始でした。年明けてからの目標はテクノロジー系の本を月に1冊読むです。
その中でも新しく刊行されたこのデータ分析の本は非常に面白かったです。従来のデータ分析に加えて、生成AIを上手く活用している事例を出してくれる。
どんなに生成AIで簡単にデータ分析ができたとしても、その分析結果を人に伝えるためには自分が最低限の知識を持っておかないといけないと感じました。
あまり勉強してこなかった機械学習なども深掘りしてくれたので -
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Posted by ブクログ
生成AIの登場で多くの仕事が影響を受ける。
書類仕事や定型的な仕事だけでなく、芸術や創作分野にまで及ぶ。人間にしかゼロからイチは作り出せないと言うけれど、人間もまた多くが模倣でできている。
著作権の問題や、AIの言っていることが本当に正しいのかを見極める能力。反対にAIに振り回されはしないだろうか。
イーロン・マスクなどアメリカの著名なIT分野の経営者たちも生成AIの脅威に警鐘を鳴らす。
日本人が生成AIの脅威に対して、比較対象国の中でも無関心な人が多いのは、真っ白なキャンパスと同じで、面白い実験場なのかもと思ったり。
色々と言われていますが、多方面でここまで影響のあるものだと、進歩が滞ること -
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Posted by ブクログ
本書は昨今のデータサイエンスで使用されるノウハウをまとめたものである。個人的にはほとんど知っている内容だったのであまり収穫はなかったものの、昨今おデータサイエンスについてバランスよく記述されているという意味では、こういうことを仕事にしていない人にとって教養となりうるものだと思うので、そういう意味では有用な一冊かもしれない。
個人的なこの本に対する当初の期待としては、アクセンチュアは分析部隊とコンサル部隊が切り離されているとよく言われるが、そこのメリデメと、コミュニケーションをいかにとってプロジェクトを進めるのか、というところについてだったが、残念ながらそれに対する記述がなかった。ひとえにそれは -
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Posted by ブクログ
ネタバレデータサイエンスにもっとも必要なものは、KKDである。
つまり、勘と経験、そして度胸である。
データサイエンスというと、データから有益な情報を見つける、
とっても理系な雰囲気のある内容かと思ったけど、
本のほとんどの内容は理系には直接は関係ない
話なのが面白かった。
つまりはデータを扱うのは人間なのであって、
科学ではない、ということなのだと思う。
著者はニューヨークに仕事で行ったことが大きな自慢らしく、
「そういった経験がデータサイエンスに最も重要」
というように感じるところもあった。
「データサイエンスの書籍」としてとらえるよりも、
「データサイエンスを仕事にしている人が書いた
ビジネス -
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Posted by ブクログ
先日ホリエモンの ChatGPT大全をよんだけど、あちらが実践編かそれ以上の冒険編だとしたら、本書は教習所編。もちろん活用事例も失敗例も出てくるけど、仕事術と言うからにはオフィスワークや学習に重心がかかっている印象。
どちらにも共通するのは「質問の仕方」。
かつてYahoo!とかgooで検索ワードの良し悪しが問われた時代があった。あったね。それが画面に質問を投げつける世界に置き換わったのか。あー、アトムの世界はもうすぐそこだ。
ただ、昭和の人間はやっぱり思うのだ。
じゃあ人間の付加価値って一体なに？
えっ？(笑)この質問でもう負け組？！ -