データサイエンスの基本がわかる本―これだけは知っておきたい

鈴木 孝弘【著】

オーム社（2018/03発売）

• サイズ A5判／ページ数 160p／高さ 22cm
• 商品コード 9784274221941
• NDC分類 007.6
• Cコード C3055

出版社内容情報

データサイエンスって何だ？　に答える一冊！
　近年、ビジネス誌の特集に「データ分析」「統計学」「人工知能（AI）」といった言葉をよく目にするようになりました。
　第4次産業革命を迎え、あらゆるモノをインターネットに接続し、膨大なデータを収拾・分析するIoT社会において、ひたすらに増え続けるデータ（ビッグデータ）を有効かつ効率的に処理し、ビジネス・研究に生かすための「データサイエンス」は文系・理系問わず、もはや現代の必修科目といえるでしょう。

　本書は、この「データサイエンス」について、これだけは知っておきたい基本事項を解説したものです。
　データの使い方の基礎から、いま人工知能で話題となっているディープラーニングまで、データサイエンスの書籍にありがちなふくざつな数式は最小限に、その基本的な考え方と手法の原理を紹介しています。
　
　・データサイエンスの基本となる考え方、手法を知りたい方
　・データサイエンスを学びたいが、数式やプログラミングによる説明だとよくわからない／よくわからなかったという方
　・データ分析部署、システム開発会社の新入社員、若手の方で知識を整理したい方
　・自身の研究や実務にデータサイエンスを生かしたいが、なにからはじめればよいかわからない方

におすすめの一冊となっています。

内容説明

ビッグデータ、ＡＩ時代の本格的到来により大量データを読み解き、数量的思考で課題を解決するための「データサイエンス」が重要になってきました。本書はデータの使い方からディープラーニングまで、「データサイエンス」の手法と原理の基本を解説しています。

目次

第１章　データサイエンス
第２章　データと前処理
第３章　モデル化と最適化
第４章　パターン認識
第５章　多変量解析
第６章　遺伝的アルゴリズム
第７章　サポートベクターマシン
第８章　ニューラルネットワーク
第９章　ディープラーニング

著者等紹介

鈴木孝弘［スズキタカヒロ］
東洋大学経済学部教授。１９５６年静岡県浜松市生まれ。１９８４年東京工業大学大学院化学環境工学専攻博士課程修了（工学博士）。静岡県庁生活環境部主事。１９８６年山形大学工学部情報工学科助手。１９８９年東京工業大学工学部化学工学科助手。１９９４年東京工業大学資源化学研究所助教授。２００２年東洋大学経済学部教授。専門：データサイエンス（ニューラルネットワークやサポートベクターマシンの経済、化学、薬学の問題への応用など）、環境科学、環境経済など（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。

[Artemis]

全体像はわかったものの、一言でデータサイエンスといってもその領域は具体的にシステムを触ること、プログラミングすること、データを読み解くこと、企画することと多岐にわたることが分かった。足りない部分の経験値を増やしていく必要がある。

2022/01/20

[おりぜる@論文終わるまで読書可能時間激減]

ちょっと半年ほど積んでたやつ。 ▼薄いのでサクッと読めた。扱っている範囲が広いので、分野の全体像がなんとなく分かったような気になれた。専門じゃないので、どの程度カバーされてるかは知らないけれども。▼コンセプトを表す数式だけだったり、用語や手法の名前しか載っていないものも多々あったので、こんな感じなのかなと想像しながら読まざるを得なかったところもあった。ガイドブック的な本としては良いと思う。▼多変量解析は今度詳しいところを学んでみたい。(積読はたくさんある…) そして、自分でいろいろ解析して遊んでみたい。

2018/09/15

[tak]

データサイエンス本を集中読破中。最後の方は結構、時間かかったけど、何とか読み終えた。やっぱり、用語がわからないと読み進めが遅いなぁ。さあ次。

2018/08/19

[舞々]

機械学習の盛り上がりで、「データサイエンス=ディープラーニング」になりつつあるが、本来のデータサイエンス像を統計学から体系的に説明されてる本。手法、数式、事例もあるので概略を知るには十分です。実務に落とし込むためにはさらに資料が欲しい。（これについては、巻末にあるそれぞれの項について参考書の紹介が親切です）

2018/07/25

[ユータス]

データサイエンスに関する各種手法を簡単に解説したコンパクトな本。ほとんどの解説は紹介程度だし（おそらく簡単に書くために）不正確な記述もままあるが、この本でイメージを掴んでおけばとりあえず恥や焦りは感じなくて済むと思う。それ以上を求める人は後ろに載っている参考文献でさらに勉強すればいい。一応サポートベクターマシンとニューラルネットワークの解説はちょっと詳しめ。また、遺伝的アルゴリズムを一章使って解説してるのは特徴的。けっこう薄いので土日や通勤時間を使えば一週間で読み切れると思う。忙しい社会人におすすめ。

2018/09/04