紙と鉛筆で身につけるデータサイエンティストの仮説思考

孝忠 大輔【編著】/川地 章夫/河野 俊輔/鈴木 海理/長城 沙樹/中野 淳一【著】

翔泳社（2022/07発売）

• サイズ A5判／ページ数 256p／高さ 21cm
• 商品コード 9784798172996
• NDC分類 417
• Cコード C0034

出版社内容情報

データサイエンティストはどのように考えるのか？

本書は、紙と鉛筆で学ぶというコンセプトのもと、
PythonやRなどのプログラミング言語を使わずに
データサイエンティストの思考過程を体験できます。
データサイエンティストがどのような思考回路でデータと向き合っているのか、
本書掲載の40問のクイズを解きながら体験してみてください。
本書掲載のクイズは複雑な計算やExcelなども不要で、
紙と鉛筆さえあれば解くことができますので、ぜひチャレンジしてみてください。

【こんな方におすすめ！】
・デジタル時代を生き抜くためにデータを読み解くスキルを身につけたい人
・「データを使って論理的に考えろ」と言われるが、
データのどこを見ればよいのかわからない人
・大学時代に政府が提唱するデータリテラシーを学ぶことができなかった人
・大学でデータリテラシーを身につけた新入社員を受け入れる部署の管理職
・社会でデータリテラシーがどう活用されているか知りたい人
・データサイエンティストと仕事をすることになったが、
どのような思考回路の専門家なのか知りたい人

【本書を読むことで得られる知識／できるようになること】
・データを活用するプロであるデータサイエンティストが
どのような思考回路でデータに向き合っているかわかる
・データサイエンティストの思考過程を知る（なぞる）ことによって、
自分自身でデータを正しく読み解くことができるようになる
・データを読み解く際の勘所（着眼点）がわかる
・与えられたデータの意味を適切に読み解き、
他者に対して正しくデータを説明できるようになる
・恣意的に誇張されたグラフや不適切に切り取られたデータに騙されなくなる
・データ分析の考え方、留意事項がわかる
・データを分類する方法、データから法則を見つけ出す方法、予測する方法がわかる
・データを基に論理的に意思決定できるようになる

【目次】
第1章　デジタル時代に必要なデータリテラシー
第2章　データを読む力を身につける
第3章　データを説明する力を身につける
第4章　データを分類する力を身につける
第5章　データから法則を見つける力を身につける
第6章　データから予測する力を身につける
第7章　仕事でデータリテラシーを活用する

内容説明

デジタル社会の「読み・書き・そろばん」的な基礎素養「データを活用する力」を身につける！本書は、紙と鉛筆で学ぶというコンセプトのもと、ＰｙｔｈｏｎやＲなどのプログラミング言語を使わずにデータサイエンティストの思考過程を体験できます。データサイエンティストがどのような思考回路でデータと向き合っているのか、本書掲載の４０問のクイズを解きながら体験してみてください。クイズは複雑な計算やＥｘｃｅｌなどは不要で、紙と鉛筆さえあれば解くことができるものばかりです。ぜひチャレンジしてみてください。

目次

第１章　デジタル時代に必要なデータリテラシー
第２章　データを読む力を身につける
第３章　データを説明する力を身につける
第４章　データを分類する力を身につける
第５章　データから法則を見つける力を身につける
第６章　データから予測する力を身につける
第７章　仕事でデータリテラシーを活用する

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。

[みき]

髪と鉛筆で身につけると銘打っておりいるが、逆に言えば紙と鉛筆でわかるレベルのデータの読み方講座という感じた。超基本書的な内容ではあるが役に立たない本ではなく、むしろ非常に有意義に読めると思う。 データに携わったことのある人に対しては無意識的に同じような読み方をしていると思われるがその無意識的を言語化してもらえる、そんな本。もちろん紙と鉛筆レベルかつ、簡単なクイズ形式で考え方を学べるのでなので初学者も十分理解できるはず。データの見方を学んでみたい方は一読して損はないはず。オススメ

2023/07/18

[Taizo]

データサイエンティストを志す人向けではなく、今ある業務に少しだけデータリテラシーを盛り込みたいビジネスパーソン向け。特に、今までデータは見てきたけど結局判断は経験と勘でやってきた、という方は読んでみてもいいかも。状況整理と意思決定の仕方が少し変わるはず。 データサイエンティスト界隈ではよく「データと対話しましょう」と言われるが、その対話の仕方をレクチャーしてくれる感じの本。例題ベースで頭に入りやすいので、入門書としてはいいように感じた。

2022/12/09

[MrO]

分析手法を学ぶのではなく、発想や見方のガイドをしてくれる本。ありそうでなかった本。手法はAIに相談すれば、いくらでも自動化できるので、一見簡単そうに見えるこの類の本が大切に。

2023/05/19

[テルヒオ・ラモス]

データ解析の思考の流れが見やすくまとめられていて、入門書としては良い本。入門書で読みやすい中で、あまり使ったことがない手法があったので読んでみました。全体像を素早く掴むにはいい本でした。

2022/10/30

[まつ]

タイトル通りデータサイエンティストの基本的な考えが分かりやすく学べたと思う。自分も目指している最中で初学者ですが、いいレベル感で学ぶことができた。感覚的にやっていたことを体系的かつ論理的に整理された感じ。感覚的に本の問題を答えると(おそらく筆者の意図通り)解答を間違えるいい塩梅。 自分ごとですが、仮説設定をやっていたつもりが、間違っていたことに気付けたのがよかった。目的ベースで、データを見る前に自分の頭で考えることがポイント。つまりデータサイエンティストを目指さなくても知っておくと役立つことが多いです。

2023/02/24