【感想・ネタバレ】図解入門 最新 データサイエンスがよ～くわかる本のレビュー

高木章光 / 鈴木英太

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

データサイエンス（データ分析）ブーム以来、上手に活用できている企業と活用に失敗した企業に二極化しつつあります。では、成功した企業と失敗した企業の違いはどこにあるのでしょうか。本書は、データ分析プロジェクトの計画からビジネスへの適用までを広く理解できるようにわかりやすく解説した入門書です。先進的な取り組みをしている企業の最新事例から、データ分析のプロセス、分析手法、クラウドサービス、用語まで紹介します。

[ブクログ · ★★★★☆]

タイトル通り、データサインエンスの入門書。初学者がデータサイエンスの全体像を把握するには好適。６章でデータサイエンティストに求められる人物像が紹介されているけど、この条件を満たす人はレアじゃないかな。

[ブクログ · ★★★★☆]

総括としては分かりやすくてよい。一通りカバーできてる気がする。いろいろ、勉強しなくちゃいけないな、と刺激になった。

[ブクログ · ★★★★☆]

若干すでに古い情報もあるけど、業務プロセスが理解しやすく、データサイエンスを主眼に置きながらも、エンジニアリングのことも書かれていてよかった。

[ブクログ · ★★★★☆]

データサイエンスの概要をつかむには非常に良い本。
概要がよくまとまっていて、理解もしやすい。
初心者の方はこの本を最初に読むと良いかもしれない。

個人的にはAWS、Azure、Google cloudの部分のPros/Consをもう少し知りたかった。
ただ内容は概要、俯瞰的に書かれているので良かった。

[ブクログ · ★★★☆☆]

データサイエンスがビジネスで活用される際のプロセスごとに何が必要なのか書いてある。データ分析を
どう活用するかから、チーム、インフラまで。

[ブクログ · ★★★☆☆]

データサイエンス周りについて広く説明する本
図と文章でうまく説明している。内容も概要から分析の中身、人材の動き方など広く丁寧に説明している。１冊目としてなら星4

[ブクログ · ★★★☆☆]

最新の書籍ということもあって情報に富んでいる。
データ分析プロジェクトの計画から、ビジネスへの適用までをわかりやすく解説した入門書。先進的な企業の取り組みや、データ分析のプロセス、分析手法、クラウドサービス、チームビルディングなど幅広い。
個人的に気になったのは、機械学習を使用したシステムに必要な技術要素の図。プロジェクトの中で、機械学習のコーディングが占める割合極めて小さい。一方で、課題定義とインフラ整備の割合が大きい。モデルや分析手法の獲得に勉強時間の多くを注いできたが、実のところそれ以外のところが重要なのだ。

ー以下、メモー
近年、大学にデータサイエンス学部が設立されるなど、業界全体が広がりを見せている。SIerとプログラマの如く、データサイエンティストも分業が進むのは容易に創造できる。AWSやAzureなどのクラウドサービスでは、機械学習サービスを提供しており、誰でも簡単にAIを作れる時代になった。分析手法やアルゴリズムはAI・データ分析の醍醐味であるが、本質的な価値がどこにあるのかを見極めなければならない。