大学 4 年間のデータサイエンスが 10 時間でざっと学べる(ダイガク4ネンカンノデータサイエンスガ10ジカンデザットマナベル)

本書は初学者がデータサイエンスを理解する上で必要な基礎知識を 1 冊にまとめたものです。一般的なデータサイエンスの本では省略されがちな前提知識、たとえばハードウェア技術、ソフトウェア技術、アルゴリズムの話なども、データサイエンスとの関連を強調しながら丁寧に解説するように努めました。本書を通じてざっとでもデータサイエンスを支える基礎技術をつかんでいただければ幸いです。とはいえ読者によっては「プログラミングの話は興味ない」「商用利用するわけではないからデータベースの話は関係ない」など、さまざまなニーズがあることでしょう。そうしたニーズにも応えられるように、なるべく章ごとに完結するように書かれているため、好きな箇所から読み進めてもらって構いません。
第 1 部 データサイエンスの基本
第 2 部 データサイエンスの基礎技術
第 3 部 統計学・機械学習の基礎
第 4 部 コーパスとネットワークの分析
第 5 部 ディープラーニング

データサイエンスの入門書は数あれど、文庫のサイズで鞄に収まるものはそう多くありません。本書は久野 遼平氏と木脇 太一氏による入門書で、 2022 年 12 月に角川文庫の一冊として刊行されました。書名が示す通り、大学で 4 年かけて学ぶデータサイエンスの骨格を「ざっと」つかむことを狙いに、初学者が理解の土台として必要とする基礎知識を 1 冊へ圧縮しています。

特徴は、統計学や機械学習の解説だけで完結させず、一般的な入門書では省略されがちな前提、すなわちハードウェアやソフトウェアの技術、アルゴリズムの話までを、データサイエンスとの関連を示しながら扱う点にあります。全体はデータサイエンスの基本、基礎技術、統計学・機械学習の基礎、コーパスとネットワークの分析、ディープラーニングという 5 部立て。章ごとに完結するよう書かれているため、関心のある部からの拾い読みでも成立します。

数式を厳密に追い込む教科書ではなく、分野の地図を手に入れるための本です。データ分析を担う部署への異動が決まった社会人、講義の前に全体像を押さえておきたい学生、独学を始める前に用語の見取り図がほしい人。本格的な教科書へ進む前の 10 時間の投資として、読む価値の高い位置にあります。