Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
良書紹介02_Head First データ解析
Search
ぶんちん
April 04, 2024
Education
0
88
良書紹介02_Head First データ解析
ぶんちん
April 04, 2024
Tweet
Share
More Decks by ぶんちん
See All by ぶんちん
良書紹介03_ データ分析読解の技術
bunnchinn3
0
28
MVP未満からの成果獲得
bunnchinn3
0
21
個人計画とプロジェクト遂行の考え方
bunnchinn3
0
47
データ分析イベントデータ説明(VRChatイベントカレンダー)
bunnchinn3
0
80
<事前告知> DS集会データ分析イベント VRChatイベントカレンダー
bunnchinn3
0
69
統計知識と実務のギャップ
bunnchinn3
0
97
製造業における品質不良の要因分析04_ツール選択の考え方
bunnchinn3
0
140
これまでLT振り返り 何が人気の話題?
bunnchinn3
0
93
製造業における品質不良の要因分析03_必要な知識の入手方法
bunnchinn3
0
110
Other Decks in Education
See All in Education
AIの時代こそ、考える知的学習術
yum3
2
160
仮説の取扱説明書/User_Guide_to_a_Hypothesis
florets1
4
300
AIC 103 - Applications of Property Valuation: Essential Slides
rmccaic
0
190
2025年度春学期 統計学 第3回 クロス集計と感度・特異度,データの可視化 (2025. 4. 24)
akiraasano
PRO
0
130
新卒交流ワークショップ
pokotyamu
0
400
サンキッズゾーン 春日井駅前 ご案内
sanyohomes
0
310
諸外国の理科カリキュラムにおけるビッグアイデアの構造比較
arumakan
0
310
より良い学振申請書(DC)を作ろう 2025
luiyoshida
1
3.2k
SkimaTalk Tutorial for Students
skimatalk
0
1.8k
IMU-00 Pi
kanaya
0
360
プログラミング教育する大学、ZEN大学
sifue
1
530
Are puppies a ranking factor?
jonoalderson
0
820
Featured
See All Featured
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
48
2.8k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
71
11k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
124
52k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
231
18k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
30
5.8k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
29
9.5k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
24
1.7k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
507
140k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
23
3.5k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
8
790
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
Producing Creativity
orderedlist
PRO
346
40k
Transcript
DS初心者向け 知名度は低いけどオススメの良書紹介2 ~データ分析業務 技術の外側入門~ 公開版 ぶんちん 2024年4月4日 データサイエンティスト集会 in VRC
1
自己紹介 ぶんちん 複合経営が特徴の企業(製造業)に所属 データ分析担当者だったが。。。 成果獲得を狙うと、 同じことに繰り返しで 飽きた 他者にやらせたら、
成果が増えるのでは 特に非専門家向けのDS教育 2
良い書籍はたくさんあるけど。。。 良書は人気になりやすい 3 人気書籍 知られていない本でも良書がある 今回はそれを紹介
初心者が直面する壁 4 将来のためにデータサイエンスの勉強するぞ! 数学!機械学習!プログラミング!etc 勉強したことが仕事で使えない。 使ってみたけど成果につながらない。 実力不足。もっと勉強しないと! Q.いつになったら 仕事に生かせるの?? 成果を出せるの??
A.不足しているのは技術ではなく、 仕事の進め方(技能)かも?
Head First データ解析 オライリー本の超初心者向けシリーズ データ分析技術がメインの本ではない ゆるーい感じの本
イラストまみれ 5
技術面だけ見ると高度な話はない 目次 データ解析入門―分析する 実験―持論を検証する 最適化―最大にする
データの可視化―図を使うと賢くなる 仮説検定―否定する ベイズ統計―基準を活用する 主観確率―数値で表した信念 経験則―人間らしい解析 ヒストグラム―数値の形状 回帰:予測 誤差:誤差を適切に示す リレーショナルデータベース:関連付けられまsんか? データクリーニング:秩序を与える 6 基本的にExcel(一部R)で できる程度の技術レベル
本書の本編は技術以外の部分 7
事例を用いて、仕事の進め方を説明 例えばヒアリングの観点や読み解き方を事例を用いて解説 8 Head First データ解析 p.11 ヒアリング結果 ヒアリングから何が得られたか 重要な部分は何か
解説例 • (ヒアリング結果から)基準となる仮 説がわかる • これは「数量や状況」を聞く質問です • このコメント自体が一種のデータです • (ここで)もっとも役に立つ情報は何 ですか?
コラムに重要情報もりだくさん 9 Head First データ解析 p.34 Q&A 形式で技術以外の部分を開設 コラムでのQ例
質問に答えるためにもっと詳細なデータ分析が必要な場合、どこまで 調べればいいのでしょうか? 最初にメンタルモデルが間違っていたことが最初におこなった解析に ダメージを与えるように思えるのですが。 これで解析は終わりですか?何らかの最終状態が欲しいのですが 気が重くなりそうですね
どんな人にオススメなのか 周りに頼れる人がいない初心者・新入社員 技術以外に求められる業務能力があります。 その一端を本書で学んでみましょう。 部下や後輩の指導をする人 これまで経験して覚えてもらっていたことを言語化されている書籍です。
本書を効率よく指導する際の参考にしてみてください。 10