読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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• Artemis さん

  読了日：2022/01/20

  全体像はわかったものの、一言でデータサイエンスといってもその領域は具体的にシステムを触ること、プログラミングすること、データを読み解くこと、企画することと多岐にわたることが分かった。足りない部分の経験値を増やしていく必要がある。

• おりぜる@論文終わるまで読書可能時間激減 さん

  読了日：2018/09/15

  ちょっと半年ほど積んでたやつ。 ▼薄いのでサクッと読めた。扱っている範囲が広いので、分野の全体像がなんとなく分かったような気になれた。専門じゃないので、どの程度カバーされてるかは知らないけれども。▼コンセプトを表す数式だけだったり、用語や手法の名前しか載っていないものも多々あったので、こんな感じなのかなと想像しながら読まざるを得なかったところもあった。ガイドブック的な本としては良いと思う。▼多変量解析は今度詳しいところを学んでみたい。(積読はたくさんある…) そして、自分でいろいろ解析して遊んでみたい。

• tak さん

  読了日：2018/08/19

  データサイエンス本を集中読破中。最後の方は結構、時間かかったけど、何とか読み終えた。やっぱり、用語がわからないと読み進めが遅いなぁ。さあ次。

• 舞々 さん

  読了日：2018/07/25

  機械学習の盛り上がりで、「データサイエンス=ディープラーニング」になりつつあるが、本来のデータサイエンス像を統計学から体系的に説明されてる本。手法、数式、事例もあるので概略を知るには十分です。実務に落とし込むためにはさらに資料が欲しい。（これについては、巻末にあるそれぞれの項について参考書の紹介が親切です）

• ユータス さん

  読了日：2018/09/04

  データサイエンスに関する各種手法を簡単に解説したコンパクトな本。ほとんどの解説は紹介程度だし（おそらく簡単に書くために）不正確な記述もままあるが、この本でイメージを掴んでおけばとりあえず恥や焦りは感じなくて済むと思う。それ以上を求める人は後ろに載っている参考文献でさらに勉強すればいい。一応サポートベクターマシンとニューラルネットワークの解説はちょっと詳しめ。また、遺伝的アルゴリズムを一章使って解説してるのは特徴的。けっこう薄いので土日や通勤時間を使えば一週間で読み切れると思う。忙しい社会人におすすめ。

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