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タイトルって難しい。

学力も体力もない人間の雑記帳。

改訂2版 データサイエンティスト養成読本 さくっとレビュー

書評

はじめに

これは技術書献本大感謝 Advent Calendar 2016 9日目の記事です。

qiita.com

改訂2版 データサイエンティスト養成読本をご恵贈いただきました。ありがとうございます。保存用、観賞用、布教用のうちの観賞用として使用しています。
今後ともよろしくお願いします。

改訂2版 データサイエンティスト養成読本 [プロになるためのデータ分析力が身につく! ] (Software Design plus)

改訂2版 データサイエンティスト養成読本 [プロになるためのデータ分析力が身につく! ] (Software Design plus)

内容

巻頭企画:データサイエンティストの仕事術
 第1章:データサイエンティストに必要なスキル
 第2章:データサイエンスのプロセス
 第3章:「ビッグデータインフラ」入門

特集1:データ分析実践入門
 第1章:Rで統計解析をはじめよう
 第2章:RStudioでらくらくデータ分析
 第3章:Pythonによる機械学習
 第4章:データマイニングに必要な11のアルゴリズム

特集2:マーケティング分析本格入門
 第1章:Rによるマーケティング分析
 第2章:mixiにおける大規模データマイニング事例
 第3章:ソーシャルメディアネットワーク分析

特別記事:Fluentd入門

特別企画: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
 第1章:SQL入門
 第2章:Webスクレイピング入門
 第3章:Tableau実践入門

さくっと評価

良い点

ある程度プログラムを書いたことがある人ならば、データ分析に関連する「〜したい!」という目的を達成する際に良い道標となると思います。
また、本書は比較的「浅く広く」という内容であり、「深く狭く」ということを求めている人には不向きかと思われます。
加えて、ある程度データ分析に携わってらっしゃる方から見ても、新しい発見を得られるのではないかと思います。私自身、データ分析を生業としている人間ではないですが、「なるほど、これに〜が使えるな!」とか思うことが多かったです。さらに、実際にサンプルのコードが記載されていること、そして(実際に運用で使われる際に)必要十分な説明がなされていることも良い点だと思います。
また類書にはない、Tableau入門や、Webスクレイピング入門など幅広く扱っている点も良いところかと思います。幅広いとはこのことを言うのでしょう。

うーんな点

正直、エンジニアだとか、データ分析またはプログラムを書いたことない人には辛すぎるかなという感じがします。
対象読者層の範囲外だから仕方ないといえばそうかもしれませんが、「とりあえず今からデータサイエンティストになるぞ!(宣言)」な方には辛いかなと思います。
それぞれのツールや統計的手法についてもう少し基礎的な面から理解するには別書が必要かと思います。
今後、初心者向けに何かの本があれば、その次に読むべき本として紹介できるかと。(そういう本が出ることを期待して)

おすすめのところ

特集1のデータ分析実践入門です。データマイニングに必要なアルゴリズムを網羅しているだけでなく、本書では珍しくPythonを使った機械学習をしてみたり…(基本的に本書では、Rでのデータ分析がメインだと思います)。
まだ学生ということもありその目線で書きますと、学生でまだデータ分析の理論の一部を習っただけの方、もしくは全く何も知らないという方にぜひ読んで欲しい部分かと思います。もちろん、これだけが全てではないですが、何をすべきか、何を勉強するとよいかのヒントが得られると思います。

最後に

みなさん是非買いましょう。え?まだだって?
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改訂2版 データサイエンティスト養成読本 [プロになるためのデータ分析力が身につく! ] (Software Design plus)

改訂2版 データサイエンティスト養成読本 [プロになるためのデータ分析力が身につく! ] (Software Design plus)

今回はさくっと書評しましたが、〜のファッションチェック並の書き方でも良いかななんて思いました。
また献本してくださる優しい方がいらっしゃるといいですね…。