データサイエンス

みんなのR -データ分析と統計解析の新しい教科書

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著者 : Jared P. Lander
出版社 : マイナビ

現場のデータサイエンティストによって書かれた実践的な R 入門書です。統計解析手法の数学的なロジックについてはほとんど説明されておらず、翻訳も所々誤っているもしくは統計学的に標準的な訳語が使われていないと言う難点がありますが、にも関わらずここで紹介するのは、本書が「データ整形」や「データ結合」等の前処理について非常に重きを置いているからです。多くの「R 本」が分析パッケージ の利用方法やヴィジュアル化を急ぐのに対して、「前処理」と「分析」がバランス良く扱われており、分析へ入る「その前」で躓いている方には一読の価値アリだと思います。

深層学習

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著者 : 岡谷貴之
出版社 : 講談社

深層学習(ディープラーニング)はニューラル・ネットワークを利用した機械学習の手法であり、画像認識や画像カテゴリー認識 及び 音声解析等 各種人工知能テクノロジーに応用されている” 今アツイ ”最先端の分野です。本書は深層学習についての、理系教養程度の知識にある方にとって現状最も分かり易い入門テキストの1つだと思います。数理的解説と実務応用や歴史についての記載とのバランスが良く、かつ 図も豊富なためこの分野の基礎理論と現状を手っ取り早く概観したいという要望に応えてくれます。折しも本文を記載している2016年、GoogleのAlphaGoが李世ドル9段を破ったことが話題になりました。また IBMのWatsonも日々メディアを賑やかしています。Alpha GoやWatsonを含む人口知能のロジックを知りたいという方、是非本書を手に取ってみて下さい。

戦略的データサイエンス入門

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著者 : Foster Provost 他
出版社 : オライリー・ジャパン

データ分析のフローとデータサイエンスの基本コンセプトが非常によくまとまっています。データ分析の対象領域と非対象領域の線引きや、データ分析の流れ、データサイエンスの基本用語が理解できるので、データサイエンティストとうまく話ができないという方にとって必携の1冊です。