岩波新書 データサイエンス入門

竹村 彰通【著】

岩波書店（2018/04発売）

• サイズ 新書判／ページ数 192p／高さ 18cm
• 商品コード 9784004317135
• NDC分類 007.6
• Cコード C0233

出版社内容情報

ビッグデータの時代、ビジネス応用も期待されるデータ駆動型サイエンスが始まる。データの処理、データの分析に必要な情報学、統計学の基本をおさえ、データから価値を引き出すスキルの学び方を紹介する。待望の入門書。

内容説明

ビッグデータの時代だ。さまざまな分野の研究がデータ駆動型に変わってきている。ビジネスでのビッグデータ利用も人工知能の開発とあいまって盛んだ。データ処理、データ分析に必要な情報学（コンピュータ科学）、統計学の基本知識をおさえ、新たな価値創造のスキルの学び方を紹介する。待望の入門書。

目次

１　ビッグデータの時代（データサイエンスの登場；台頭するデータサイエンティスト；統計学の流れ　ほか）
２　データとは何か（定義と種類；コストと価値；ばらつきと分布　ほか）
３　データに語らせる―発見の科学へ向けたスキル（データサイエンスのスキルの学び方；データ処理と可視化；データの分析とモデリング　ほか）
付録１　統計学の歴史の概要
付録２　コンピュータの歴史の概要

著者等紹介

竹村彰通［タケムラアキミチ］
１９７８年東京大学大学院経済学研究科理論経済学・経済史学専門課程修士課程修了。スタンフォード大学統計学科客員助教授、東京大学経済学部教授、同大学大学院情報理工学系研究科教授等を経て、２０１６年滋賀大学データサイエンス教育研究センター長に就任。現在、同大学データサイエンス学部長。日本統計学会賞（２００８年）、日本統計学会出版賞（２０１４年）などを受賞（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[KAZOO]

数年前にビッグデータ、最近は3度目のAIブームということでやっと本格的なデータを利用したマーケティングの分野の発展期を迎えそうです。この本ではそのデータについての基本的な考え方やデータサイエンティストに求められる知識などはポイントよく示されています。私は従来からここに書かれていることやデータの品質などについてしゃべったりしてきました。またデータサイエンティストは外部の人間ではなく絶対にプロパーを育てていくべきだ、ということも行ってきました。この本はそういった意味でも非常に啓発される本です。

2018/06/19

[けんとまん１００７]

ますます脚光を浴びているデータサイエンティスト。ただ、まだまだ勘違いも多いと思っていて、読んでみた。想定どおりの内容で、わかりやく整理されていてよいと思う。あまり、テクニカルな面にフォーカスしすぎると、勘違いになる。やはり、事前に意図を明確にすることがポイント。それお、ビジネスの視点を忘れないこと。

2021/06/04

[hit4papa]

データサイエンス、データサイエンティストがバズワード化している今日この頃。どうも人によって捉えた方違うようですが、そのあたりを上手く解説してくれるのが本書。従来からの統計学のＩＴ的な見方が、ビックデータの時代となって、データそのものに語らせることができるようになったと著者はいいます。そもそもデータとは何かに立ち戻って論を進めているのが分かりやすいです。データサイエンスは、理系と文系の融合した考えとのことで、サイエンスにアートな要素が含まれているように受け止めました。結局、ハードルは高いってことですね。

2018/06/25

[きいち]

知らないうちにあたりまえになっていこうとしているデータサイエンス。toCのマーケティングを現場で長くやってると、つい、「統計って結局意味あるの？肌感で良くね？」なんて思ってたので、こうやってそもそもの統計の役割や歴史から語り起こしてくれたのはとてもありがたい。結局、言っても肌感覚は既成観念の賜物なのだから、過去の延長線上にモノを考えることはできても、別の基準での思考はできないのかもしれない。たしかに、データがデータ自身で語っていることは、既存の発想の外側からのヒントを与えてくれそう。なるほど、得心いった。

2018/07/11

[おさむ]

たまたま今日、ＩＴ人材の今後の育成のあり方を考えるシンポに参加した。その育成拠点に滋賀大学が入っているのは何故かなあと不思議に思っていたが、この本を読んで謎が解けた。同大は2年前、日本初のデータサイエンス学部ができて、著者はその学部長でした。今、最も不足している人材は、ビッグデータを分析して活用出来るデータサイエンティストだとか。それには統計学の造詣が欠かせないが、日本の大学や大学院には統計学の専門科が殆どないという。本著は入門書ですが、文系には難解でした。でも今後の若者には必須の知識になるんでしょうね。

2019/02/27