図解入門 最新 データサイエンスがよ~くわかる本
高木章光(著)
,鈴木英太(著)
/秀和システム
作品情報
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。
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商品情報
- ジャンル
- コンピュータ・情報 - コンピュータ・インターネット
- 出版社
- 秀和システム
- 書籍発売日
- 2019.02.01
- Reader Store発売日
- 2019.05.08
- ファイルサイズ
- 62.9MB
※この商品はタブレットなど大きなディスプレイを備えた機器で読むことに適しています。
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この作品のレビュー
平均 3.4 (10件のレビュー)
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近年、話題のデータサイエンスについての本。
データサイエンティストは一時期すごい話題で、これから人気な職業になると感じたけど、ディープラーニングがでて人気に陰りが出てしまった印象(むしろ、データサイエ…ンティストならディープラーニング使いこなせそうだけど)。
前職でちょっとだけデータ分析にかかわる仕事をしていたことがあるので、回帰分析とか少し懐かしかった。
オープンデータの検索サイト、「データカタログサイト」(https://www.data.go.jp/)は初めて知った。何か機会があれば調べたり使ってみたりしたい。
データの尺度の話は、深く考えたことないけどなるほどなと思った。計算できるか、比較できるかによって、比例尺度、間隔尺度、順序尺度、名義尺度の四種類に分けることができるらしい。こうやって分かれていると、データの分析の仕方も分かりやすくなるのかも。
後、Jupyter Notebookという名前のツールが何回かでてきてちょっと気になった。名前からしてただのエディタかと思ったけど、IDEに近いのかな? PythonやRやJuliaも動かすことができるとあったけど。
他に気になったのは、Exploratoryというツール。プログラミングの知識が無くても機械学習のアルゴリズムをつあってデータ分析をできることを目標に作られたのだとか。こういうの使いこなせたら賢くみえるんだろうなと思う(使いこなせてる時点で普通に賢いか)。
データサイエンティストの調達の話では、新卒の育成も大事だという話も。中には、大学でデータサイエンスの勉強をしたのに、新卒で配属されたのは総務部なんて子もいるのだとか(そういう問題のことを「新卒配属ガチャ問題」と呼ばれてるらしい)。優秀な子は、古くさい大企業とかいかずに、成長しているベンチャー企業にいくのが一番いいような気がする。続きを読む投稿日:2019.03.14
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。投稿日:2024.01.22
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