データサイエンス入門(データサイエンスニュウモン)

ビッグデータの時代だ。さまざまな分野の研究がデータ駆動型に変わってきている。ビジネスでのビッグデータ利用も人工知能の開発とあいまって盛んだ。データ処理、データ分析に必要な情報学 (コンピュータ科学) 、統計学の基本知識をおさえ、新たな価値創造のスキルの学び方を紹介する。待望の入門書。

データサイエンスという言葉が指す範囲は広く、統計学・機械学習・プログラミング・ドメイン知識のどこから手をつけるべきか迷う人は少なくありません。本書は岩波新書という新書サイズの中に、データサイエンスの全体像を鳥瞰するための地図を詰め込んだ一冊です。著者の竹村彰通氏は滋賀大学データサイエンス学部の創設に携わった統計学者で、学問としての成り立ちから社会での応用までを平易な言葉で解説しています。

コードを書く演習は含まれず、数式もほぼ登場しません。その代わり、データの収集・整理・可視化・推論という一連の流れを、具体的な事例とともに概念として理解することに重点を置いています。文系出身でデータ分析の全体感を掴みたい人や、これから Python や R を学ぶ前に「何のために統計を使うのか」を腹落ちさせたい人にとって、最初の一歩として噛み合います。

新書ならではの薄さゆえに、各トピックの深掘りは限定的です。回帰分析やベイズ推定の理論を本格的に学びたい段階になったら、専門書へ進む必要があります。本書はその進路を選ぶための見取り図であり、データサイエンスという広大な領域への入り口を、手軽に確認できる位置づけの本です。