データサイエンスについて浅く話す本 データサイエンスの要素であるビジネス、統計、ITスキルについて広く話している 真面目に取ろうとすると浅いし、軽く話したいならもう少し見やすくしてほしくて、どっちつかず

THE ありきたり&抽象論&一般論。 そりゃそうだろ、ってことしか書いてない。 で、どうすりゃいいの？への回答はほぼ皆無。

統計の部分をもう少しわかりやすく例にのせて解説して頂きたかった。。入門とはいうが、ド素人にはレベル高い。。

データサイエンティストとビジネスサイドとが一緒に仕事を進める上で、ビジネスサイドの人がいかに考え行動すると良いか、についてわかりやすくまとめられている。

題名の通り、「超」入門 データサイエンスについてざっと理解できる本 筆者はアクセンチュアのコンサルタントで、ところどころにアクセンチュアのツールやコンサルの宣伝が入ります(笑) それはとりあえずおいておくとして、ざっくりとデータサイエンスって何?ビジネスにどうつながるの?っといったところが語られています。 しかし、ここでもやはり統計学が出てきて、そこはちょっときつい。統計基礎を理解していないとたぶんついていけない感じです。 まず、データを操るために必要なスキルとして (1)データを活用としたビジネスを企画する力 (2)データサイエンスを支える統計知識 (3)アナリティクスを実現するITスキル と整理しています。 この辺はよくセミナーなどでも聴く話です。 本書の中でもこの3点について、ブレークダウンして説明しています。 さらに、セミナーでもよく出てくる話ですが、データありきの分析は失敗するとのこと。 そういった意味では58ページに記載されているマーケティングデータの分析プロジェクトの全体像のチャートはヒット!! まず、発射台・標的の設定として、現状分析、課題定義、目的設定を行うこと。 そして、データ解析として、探索的データ解析やモデリングを実行。 最後に、分析PDCAの高度化として、計画、実行・評価、改善のサイクルをまわす となっています。 さらに本書のもうひとつのヒットはデータ分析の全体像を描いた構造化データサイエンスモデル(巻末に詳細) これも分析手法含めて整理されていてよいです。 最後に、データからイノベーションを生み出す3か条として ・適当な解で満足してはいけない ・普遍的だと思われている事業であっても漫然と処理してはいけない ・妥協せずにやりぬく 耳が痛い... ということで、統計学を知らない人にとっては、ちょっときつい章がありますが、それ以外は読み込めるものと思います。 入門書としてはばっちりです!!

データサイエンスの概要と、技術者として何を目指すべきなのか、どう向き合えば良いのかを解説している入門書であった。この分野は、流行の職業でもあるが、日本には馴染み慣れない分野、文化であると感じているので、この様な啓蒙的な書籍が広く読まれることに期待したい。一次のブームに終わらせたくないし、バズワードに成らないことを期待したい。

最初は、アクセンチュアの宣伝かと思えたが、途中から統計を基としたデータサイエンスについて事例をもとに説明されていて良かった。 最後は、共感する所も多かったが、受け取り方次第かも

一部の専門家任せにするのではなく、私たちが目的を明確にして活用するためにはどのようにすべきかを理解できた。面白い分野だ。

流行言葉のように言われている「データサイエンス」。その第一人者が、初心者、または、関心のある人に向けての入門書。データサイエンスで何が出来るのか、データサイエンスをすることが目的でなくそれをビジネスに活かすことが目的であること、データサイエンティストに求められるものなど。筆者の想いがよくわかる。実際に取り組んだ事例も紹介されていておもしろい。後半ちょっと難しくなるのは共著なのからだろうか。

１，２章は常識的な話の総括かと思われたが、３章「データサイエンティストでなくとも知っておきたい統計基礎」で難易度が急に上がった。ここでうちのめされた。

データサイエンティストとして有名な著者の講演を１度聴講したことがあり、一読してみたく購入。 発射台と的の話、一専多能型の人材、つなぐ力の重要性は以前の講演でも記憶に残っている。 後半の分析方法や統計学の記述には、数式を見て拒否反応が出た。 一専多能については、１つの特化した専門分野とその関連分野の広く浅い知識だと勘違いしていたが、そんな甘いものではなかったようだ。 モデル作成の限界を知った上で、最終的には人が判断を下すという著者の考えは本当に忘れてはいけないものだと感じた。 巻末の付録は、今後の指標にさせていただきます。