データサイエンスをビジネスに応用する上での要点をわかりやすくまとめた良書

英語版原書をすでに読んだ者です。
データサイエンスとは？何がポイントか？というところを、
難しい数学的な部分を極力排除しながら（読み飛ばすならここ、
という親切なマークつきで）書いてあり、
広くポイントをおさえたい方に最適な本だと推奨します。


CRISPといった標準プロセス、
Decision TreeやClusteringなど様々なアルゴリズムの話、
Confusion Matrix、
Overfittingなどどのように作ったモデルを評価すべきか、
さらにはText Mining概要まで幅広く学べます。
ひとつひとつ深く書き過ぎず、
飽きずにまずは概要を学べます。
その上でこの本の後には、
さらに別の書籍で興味のある分野を深く学ぶことができると思います。
実際アメリカの大学で教本としても利用されています。


この著者Provost教授にも何度かお会いしましたが、
一般企業で働いた経験、
数多くの企業コラボも通じて、
アカデミック観点だけではない、
現実に即したデータサイエンスの考え方もとても好感を持ちました。
何より、
毎年のようにNYU Sternで生徒が選ぶもっともすばらしかった授業、
に選ばれています。


海外に出て行く人は、
まずこの本で理解して、
改めて英語の原書を読んで、
対応するデータサイエンス用語を学ぶのを使うのも良いかもしれませんね。