Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｅｓｉｇｎ ｐｌｕｓシリーズ データサイエンティスト養成読本―ビッグデータ時代のビジネスを支えるデータ分析力が身につく！

データサイエンティスト養成読本編集部【編】

技術評論社（2013/09発売）

• サイズ B5判／ページ数 151p／高さ 26cm
• 商品コード 9784774158969
• NDC分類 007
• Cコード C3004

内容説明

データサイエンスの基本となる考え方から、Ｒ言語による統計解析の基礎、マーケティングに応用できるデータ分析など「データサイエンティスト」がおさえておきたい記事満載。

目次

巻頭企画　スキルセット、データ分析のプロセス、ビッグデータの扱い方―データサイエンティストの仕事術（データにストーリーを語らせられますか？―データサイエンティストに必要なスキル；ビジネスの成果を意識した分析の方法―データサイエンスのプロセス；データハンドリングのための―「ビッグデータインフラ」入門；スキルの標準化とキャリア形成のために―データサイエンティスト協会の活動）
特集１　データサイエンティストへの第一歩―データ分析実践入門（データの把握、可視化と多変量解析―Ｒで統計解析をはじめよう；エンジニアに必要なデータ分析の知識―データサイエンティスト・リテラシー；Ｒをさらに便利に使える統合開発環境―ＲＳｔｕｄｉｏでらくらくデータ分析；豊富なライブラリを活用したデータ分析―Ｐｙｔｈｏｎによる機械学習；Ｃ４．５／Ｋ－ｍｅａｎｓ／サポートベクターマシン／アプリオリ／ＥＭ…―データマイニングに必要な１０のアルゴリズム）
特集２　スキルアップのためのマーケティング分析本格入門（データサイエンスを応用した広告戦略とサイト改善―Ｒによるマーケティング分析；ターゲティング広告リプレースのポイントを公開―ｍｉｘｉにおける大規模データマイニング事例；マーケティングに役立つ―ソーシャルメディアネットワーク分析）
特別記事　リアルタイムログ収集でログ解析をスマートに―Ｆｌｕｅｎｔｄ入門
特別企画　超入門データ分析のためにこれだけは覚えておきたい基礎知識（リレーショナルデータベース操作に必須の言語―ＳＱＬ入門；Ｗｅｂサイトから情報を収集する技術―Ｗｅｂスクレイピング入門）

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]

最近ビッグデータとかあるいはCDO(チーフデータオフィサー)という役職を作ったりしてデータについての重要性が言われ始めています。データサイエンティストのノウハウはどのようなものが必要なのか、ということで図書館で借りてきたのですが、最初の「データサイエンティストの仕事術」以外は難しくて手に余るような状況でした。最初のところである程度理解をすることができたので、もう少しやさしい本を読んでみようと思いました。

2015/12/25

[Taka]

データサイエンスに興味が湧いたので入門として手にとった本。数ページごとに筆者が変わるので、話題が散らばってたり重複したり、難易度もばらばらでちょっと読みにくかった。ただ興味深いキーワードは拾えたので、そのキーワードをとっかかりにこれから勉強して広げていければいいのかな。R言語による実装が多かったけど個人的には機械学習でメジャーそうなPythonに興味あり。

2016/05/22

[ゆうろ]

この本ではデータサイエンティストはマーケティングの一翼を担うという定義。データサイエンティストには興味はあるが、マーケティングにはあまり興味が無いので、自分には合わず。おそらくデータサイエンティストの活躍する舞台はマーケティング以外にもあると思うので他の本も読んでみたい。

2015/05/29

[M_Study]

データサイエンティスト＝統計ソフトを使って何か分析する人のようなイメージがあるが、実際にはデータベース（SQLやPythonなど）系のIT技術とまたがった領域だとわかる。Rのコードが書いてあるので実際に試せたのがよかった。ただ、最新のR(Rel3.2.1)では一部動かない箇所があり苦労した。本書で紹介されているR Studioと合わせて使うことをお勧め。

2015/07/18

[小野靖貴]

データサイエンティストとしての求められる要件がまとまっていた。Rが多め、Pythonが少なめ。マーケティング事例は有難い。

2017/10/31