出版社内容情報
「データサイエンティスト」という職種について考察し、これから「データサイエンティスト」になるために必要なスキルセットを最新の内容にアップデートして解説します。
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 ほか）
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；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 ほか）
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 ほか）
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 ほか）
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
103
この本は以前読んだ本の第2版です。この分野はこれからマーケティングの世界でもかなりニーズが出てくると思われます。特に金融分野ではほかの業務に比べると遅れているので、今後に期待が持てます。とくにデータ分析実践入門の個所は参考になりました。2016/12/23
鈴木
4
データサイエンティストという言葉はよく聞くものの一体何をする人をそう呼ぶのか整理したくて読んだ。統計学の専門家なイメージを持ってたけど、統計学はもちろん踏まえつつも可視化のためのRやPythonやデータベースのスキルが多く求められる役割なのか。知らなかった。 RやPythonのような可視化ツールはデータの専門家でなくても使えると人に説明する際に非常に役立ちそうだと思った。エクセルだと限界がある。2019/09/23
J. Tamura
1
データサイエンティストに纏わる内容について、データサイエンスの概要に始まり、主要なプログラムの概説、マーケティング分析事例の紹介と浅く広く取り上げられている。本書を通じ、多変量解析の事例集を読む必要性に駆られた。2019/08/25
kousuke
1
わかりやすい本 データ分析の全体像がつかめます。 内容もわかりやすく初学者におすすめの本です。
ONE_shoT_
0
登竜門編に続いて読みました。データサイエンス業界の動向・R/Pythonを用いた統計解析や機械学習・マーケティング分析やソーシャルメディアネットワーク分析の事例・Fluentd/SQL/Webスクレイピング/Tableauなどを概観できる内容でした。個々の技術・ツールについては深掘りする必要がありそうです。2017/10/28
