BookLive!BookLiveでは、JavaScriptがOFFになっているとご利用いただけない機能があります。JavaScriptを有効にしてご利用ください。2019年09月24日データサイエンスについて、概念、環境、ツール、スキルをざっくりと説明した本。これからこのキーワードで何かを考えなきゃいけない人には、最初の一歩になりそうな内容でした。2020年01月30日トレンド本と言って良い本。旬なネタで現在進行形の現場の動きや、提供側の視点での事例紹介などが記載されているので、採用する側の人が読むとちょうど良い感じにお互いが歩み寄れるような雰囲気があります。パートワンの各種指摘は、当たり前すぎな上に、採用する側のシニア層からすると鼻につく書き振りなとこ...続きを読むろもあるかなと、ある意味同業の営業の昭和生まれからは指摘したいw結局、データサイエンスなるものが自社のビジネスに役に立だせることができるか?平たくいうと、それウチが儲かる話なの?って言うドライな所が最も大事だと思うのだが、その急所の部分は発注側が責任もって欲しい所。この本は、そう言う点で、発注側になる人が、一読して、基本的な言葉とか、勘所みたいな物を認識するのに良いと思う。逆に受注側の本気でデータサイエンスを学びたいって言う様な技術者には、初学としての知識が得られると思って手に取ったほうが良いかも。2019年10月26日データサイエンスビジネスについて、ざっくり書いてくれている本。どちらかというと初心者向けかなと思うが、それでも全体感を掴むには分かりやすかったと思う。これからデータサイエンスビジネスに取り組む人であれば、一度読んでみてもよいと思う。・AI・データ分析における開発...続きを読むでは、ユーザー企業による開発の内製化や少人数が短い期間で開発とリリースを繰り返す「アジャイル型開発」の採用が増えてきている。・データサイエンスビジネスでは、何よりもまず、データから何を知りたいのかを定義すること。・ディープラーニングとは、従来は人間が与えていた特徴量を自ら探す学習法のこと。総広告費6兆5,300億えんで、インターネット広告が1兆7,589億円となっている。・データ分析チームが活躍するためには、KKD(経験・勘・度胸)から、DNA(データ・数字・AI)に変革すること。そのためには、ボトムアップからのアプローチも必要となってくる。・中級者以上のデータ分析実務経験者にとっては既知の内容が多いのではという印象。その差分を得ていくのがよい。・パート1で論じられている事の現実感が逆になかった。納得や共感よりも、まだそんな考え方の企業がいるのか。新卒からIT企業に勤めて、他企業の文化に触れる機会がなかっ...続きを読むたからだと思う。逆に「ものづくり」企業を中心にそうした旧時代的な考え方がマスである認識を持っておく必要はある。・圧倒的に自分に不足しているのはITリテラシー。エンジニアと会話できなければ、未来はない。実学を学んで、自分で実践して体感すべきと再確認。・P51のビジネスプロセスは分析ワークの全体像を捉えていてわかりやすい。元々の分析する前の工程に重きがおかれているのが良い(そもそものデータ自体の正確さや疑いをもつべきという松本さんらしい)・手法の選択は経験値を積んでおきたい。良いやり方があるのに分析手法のレパートリーを知らないのはもったいない課題解決手法の幅を広げる戦略は正しい。・PysonとRの使い分け。2019年09月16日データサイエンスはおろかITも合理的に使えない昭和の価値観のままの日本の社会や会社組織などを糾弾し、過去のしがらみから脱却せよと熱弁を奮ってのつかみ。データサイエンス導入に当たっての、ビジネス、サイエンス、エンジニアリングそれぞれの立場での視点を解説し、代表的な分析手法の解説を行い、実装そしてビジネ...続きを読むスへの展開と話を進めます。終章ではこれからのビジネスのについて展望します。2章は体系的にまとまっていて良かった印象ですが、1章と3章は散漫な感じですね。2章はだけでもっと詳しく書かれたほうが良かった気がします。2019年09月10日2章の実務の話は面白かったけど、それ以外は実際にデータサイエンティストとしてお仕事してる身としては、内容がちょっと薄すぎた。データ活用の仕事の重要性をわかりやすく伝えるには、これくらいの方が良いんだろうな、とは思う。数学の話をし始めると、途端にわかりづらくなるので。ビジネス志向で、かつ...続きを読む、AIという言葉に踊らされたくない人は、ぜひ読んだ方が良い本です。