こんにちは。テイジです。
2022年1月に読んだ本を、自分の備忘録も兼ねて、紹介します。
2022年1月に読んだ本
『戦略的データサイエンス入門』
著者 ： Foster Provost、 Tom Fawcett
監訳 ： 竹田 正和
訳 ： 古畠 敦ほか
出版社 ： オライリー・ジャパン
本書は、データサイエンスをビジネスに活かすためのデータマイニングとデータ解析の考え方を学ぶための本です。基本的にデータサイエンス手法の原理・原則が紹介されており、プログラムを打ち込みながら進めていく本ではありません。
私は2014年11月に「データサイエンス」というワードに惹かれ、本書を購入しました。しかし、本書は自分にとって難しすぎたため途中で読むのをあきらめ、積読になっていました。その後、データサイエンス関連の勉強を始め、一般財団法人 日本ディープラーニング協会の2019年第2回G検定(ジェネラリスト検定)に合格(JDLA Deep Learning for GENERAL 2019 #2)しました。合格後も勉強を続け、改めて本書に挑戦して無事読み終えることができました。非常に勉強になる内容なので、おすすめの本です。
なお、本書の原書タイトルは”Data Science for Business: What You Need to Know About Data Mining and Data-Analytic Thinking”なので、入門書ではないと思います。
『Python [完全]入門』
著者 ： 松浦 健一郎、司 ゆき
出版社 ： SB Creative
本書は、プログラム言語のPythonについて詳しく解説された入門書です。類を見ない「わかりやすさ」と「詳しさ」で、あらゆる読者を満足させる渾身の入門書！を謳っているだけあり、素晴らしい内容の本だと思いました。なお、本書はPython 3.9.1を使用されています。
私は4年前に趣味でPythonを使い始めましたが、”[完全]入門”という文言に惹かれて本書を購入しました。もし4年前に本書があれば、もっと簡単にPythonを使えるようになったと思わせてくれる非常におすすめの本です。
『マスターアルゴリズム』
著者 ： ペドロ・ドミンゴス
訳 ： 神嶌 敏弘
出版社 ： 講談社
本書は、世界有数の研究者による機械学習の説明書です。機械学習を研究している学派は、記号主義者、コネクショニスト、進化主義者、ベイズ主義者、類推主義者の5つあります。それぞれの学派ごとに独自の基幹アルゴリズムが存在します。そして、これらのアルゴリズムは扱える対象が限定されています。研究者たちが真に求めているものは、すべての基幹アルゴリズムを統合した単一のアルゴリズム、すなわち究極の機械学習である「マスターアルゴリズム」です。このマスターアルゴリズムが存在することを証明する論拠を、神経科学、進化生物学、物理学、統計学、および計算機科学の観点から示されています。
なお、本書は2015年にアメリカで出版された翻訳本なので事例など内容が少し古くなったものもあると考えられますが、一読の価値があると思います。
『「経済オンチ」が日本を破壊する！』
著者 ： 髙橋 洋一
出版社 ： 清談社
東京大学理学部数学科・経済学部経済学科卒で、元内閣官房参与などを歴任された著者が、歯に衣着せぬ言論で「ド文系」経済政策をぶった斬る内容の本です。本書では、正確なデータやエビデンスに基づいた論理的思考や合理的行動の重要性について事例を交えて説かれています。
また、「経済オンチ」が誤解している経済用語(「経済政策」と「国民経済」のキーワード)の本当の意味について徹底解説されており、非常に勉強になりました。解説されている経済用語は、「株価」、「金利」、「為替」、「国債」、「国の借金」、「税収」、「貿易赤字」、「デジタル通貨」、「仮想通貨」、「財政破綻」、「天下り」、「年金」、「GPIF」、「失われた30年」、「実質賃金」、「住宅ローン」、「リース」、「バランスシート」、「ベーシックインカム」、「レジ袋有料化」、「格差社会」、「人口減少社会」、「GDP」、および「税金の還元率」です。
経済について少しでも興味をお持ちの人には、おすすめの本です。
今月は4冊読みました。
Pythonはプログラムを全部打ち込むのに時間を要してしまいました。我ながら効率の悪い方法をとったと呆れてしまった次第です。
それでは、また。
