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Posted by ブクログ 2022年02月03日
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。
Posted by ブクログ 2019年06月11日
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。
Posted by ブクログ 2019年04月11日
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...続きを読むた。
Posted by ブクログ 2022年08月23日
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
Posted by ブクログ 2019年02月09日
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...続きを読む術要素の図。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。
