転職や就活で、この職業を目指す未経験の方におすすめの書籍は何ですか？理由と合わせて教えてください。
他の方はビジネス寄りの本を紹介されているようなので、理論寄りの本を紹介します。最初の本というにはハードルが高いものを選んでいます。正直に告白すれば、私も全てを精読したと言える状態ではありません。
しかし、本格的に志すなら、このレベル以上の書籍・論文とも付き合ってほしいと自戒も込めて書きます。そのような中上級者への入門として捉えていただければと思います。
洋書を挙げましたが、『大規模計算時代の統計推論―原理と発展―』というタイトルで翻訳...
「データサイエンティストとは」「必要なスキル」「実際にどういった分析をしているのか」などをまるっと理解することができる初心者向けの本。
特に、「データ分析を有効活用できる組織」に関する記述が参考になります。
データサイエンティストはデータ分析ができるだけでなく、その他の部署と連携することが非常に大切です。
そのためにも、他部署との関わり方やバリューの発揮方法などを、この本を通して理解しておくと良いと思います。
分析とはどう進めるべきなのか？
この書籍で学びました。
具体的には、
・最初にしっかりと仮説を立て、分析のストーリーを最後まで描いてしまう。
・その後、分析の実作業に入る。
ということです。
特に、ビッグデータを扱う仕事だと、データの全体像を把握し、そこに間違いがないことを確認するのが、最初のステップでありながらも、重要な工程になります。
それゆえ、この段階に多くの時間を使うことにな離ます。
ただ、一度大きなデータの海に...
データやAIの世界が、今後どういう方向に進んでいくべきか。この国では、世界では、今は何が期待されていて、今後どういう方向に向かっていくのかが非常に encouraging な文章で書かれています。
技術書は好みで選べばいいと思う一方、ビジネスマンとしてデータサイエンスをやるのであれば、必読書だと思います。
データ分析を始めたい方、大学で勉強していてさらに理解を深めたい方、実務で活用しており、さらに知見を深めたい方、それぞれいるかと思いますが、こちらのWebサイトではレベルに応じて書籍やWebサイトが紹介されています。
データ分析を始めたころ、分析手法を学ぶ際には一つの書籍や資料を参考にするだけではなく、複数の書籍を参照するようにしていました。ある書籍ではわからなかった内容が別の書籍では理解できるようになったり、複数読むことで理解が深まっ...
データサイエンティストを目指すためには、高度なスキルを扱う専門職としてテクニカルのCapabilityを増やすだけでなく、そこから得る知見を"分かりやすく"専門外の人に伝えることが重要だと考えているからです。
データサイエンティストが直接的な価値を発揮するのはもちろんモデル構築といった高度なスキルを扱う部分になりますが、
一方で事業会社のビジネスにおいて、ひとつのプロジェクトだけでも多数のステークホルダーが存在します。
このメンバー...
データサイエンスの本ではございませんが、コンサルティング業界でデータサイエンス/データ分析を目指している方へおすすめの本をご紹介します。
苦労のポイントでも書いた通り違う視点を持つ方と議論をすることが多くあります。その際、分析側からの観点からすれば、どのような分析をするべきなのか、なぜその結果が重要なのかなどを構造化しわかりやすく伝える必要があります。
その伝え方の技術を学ぶ一つの参考となるかと思います。
データサイエンティストとして仕事を進めていく上で、ビジネス、統計（数学）、プログラミングの知識とスキルは必須です。
ビジネスは、勉強するだけでは身につかない中で、『問題発見プロフェッショナル』は正しく問題を認識するうえで有用です。多くの書籍は「どう解くのか」にフォーカスし「課題が決まっている状態でスタート」しますが、ビジネスの現場では何を問題とし課題とするのかから始まります。本書籍は、「問題を発見する」部分にフォーカスしており、ビジネ...
データサイエンスの“エッセンス”をわかりやすく教えてくれる、ザ・教科書だと思っています。日本語版もあります。“そもそもデータサイエンスとは何か”から始まり、統計学・機械学習などの様々な種分析手法の説明はもちろん、データ収集、データ可視化、分析基盤などの幅広いテーマをカバーし、それぞれの実例・ビジネスケースも多数紹介されています。
似たような本がたくさんある中でこの本をお勧めするのは、私が今まで感じていたデータサイエンスのエッセンスが...
データの活用は分析からインサイトを取り出してレポートとして報告する時代から、機械学習を使って将来の予測を行い、現実のビジネスプロセスを動かしているシステムの中で、人間に変わってリアルタイムで意思決定を肩代わりする時代に突入しています。そのような時代において重要なのは、データサイエンティストの仕事は技術者であること以上に、課題解決によって新しい価値を生み出すことだと言えます。そのためには、時間のかかる技術的な問題はできるだけ自動化し、ビジ...
分析的思考を説いた本の中でも一番名著だと思います。
中でも、イカ漁船のケースがあるのですが、本当に理路整然として美しい。
様々な人達の利害の絡まった複雑な問題を完璧に整理し、どのような体制・タイムスケジュールで行うかを組み立てる。
その後、極めて複雑な論点に対して、いくつかの論点に分解し、その論点に対して見事なチャートを書き、提言内容を結論する。チャートの内容に関しては、きちんとダブルチェックも怠らない。
本当に美しい仕事で、人生のどこ...
https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml
書籍ではありませんが、実応用する際には大変重要な考え方がまとまっていると思います。
全体としてシステム・サービスを改善していくためには、幅広い要因を考えながら、改善を繰り返していく必要があります。そのためにどういうステップで進めていけばよいか、どういう視点で分析・モデル開発をするべきかということがまとまって...
データサイエンティストに求められる知見・スキルは非常に多岐に渡ります。
知見で言えば、データ活用に必要な統計やプログラミングの知見に加えて、活用する領域のビジネス環境や課題について理解している必要があります。またスキルについても、多くの場合チームでプロジェクトに取り組むことになるため、そこでのチームマネジメントや、プロジェクト全体の成果創出へのコミットメントが求められます。
データサイエンティストとなる方は、元々ビジネスサイドもしく...
多くの人はデータ分析や機械学習に関心があって、この仕事を始めます。この分野には数々の名著があり、どれも甲乙つけがたいと思っていますし、求められるシーンによって適切な知識を獲得すれば良いと考えています。例えば、画像を扱わないのに、画像処理を勉強しろというのはあまり言いたくないなと思っています。
では、我々の業務に共通する項目は何かと考えると、やはりプログラミングになるのかなと思います。Pythonで分析をすることが多いと思いますので、ま...
私は一冊の本を使って体系的に勉強したというより、
様々な本やwebの中からその時必要なものを選んで落下傘的に学んでいきましたが、
改めて振り返ると入門としては記載しているものをお勧めします。
各論ばかりの話ではなく、データサイエンティストの仕事についてから話が始まるので大枠から掴みやすいのではないかと思います。
データサイエンティストに関する本だけではなくビジネス系の本で
勉強することもとても重要だと思いますので、そちらは他の方々のも...
データをビジネスにどう活用するか、実例を交えて説明してくれる本です。データサイエンスを学び始める前に、まずデータがビジネスにどのようなインパクトをもたらすかのイメージを持つことができます。その上でデータ分析の手法を学んでいくと、より実務に活きるインプットになると思います。