データサイエンス初学者におすすめ！「文系のためのデータサイエンスがわかる本」

本記事ではデータサイエンスを初めて学ぶ人におすすめできる「文系のためのデータサイエンスがわかる本/高橋威知郎著」をご紹介します。

データサイエンスをやるにあたって以下のような悩みを持っていませんか？

上記のような悩みを持っている人におすすめできる本が「文系のためのデータサイエンスがわかる本」です。

本記事の「文系のためのデータサイエンスがわかる本」のおすすめポイントです。

文系のためのデータサイエンスがわかる本のおすすめポイント

データサイエンス系の仕事を数年やった中でデータサイエンス系の仕事のよくあるイメージをベースに「文系のためのデータサイエンスがわかる本」のおすすめポイントを書いていきます。

データサイエンスの世界は難しい数式がいっぱい！？

データサイエンスの世界にたくさんある手法の一つ一つの仕組みにまで踏み込めばおっしゃる通り難しい数式だらけです。

と思ってしまっても仕方ないですよね。

ですが、僕は手法の一個一個の細かい仕組みにまで踏み込めなくても手法の概要を抑えて使えれば問題ないと思っています。

もちろん細かい仕組みがわかっているに越したことはありません。

手法の概要と使い方がわかれば使うこともできますし、使うこと（自分の手を動かすこと）で最初はわからなくても仕組みも段々分かるようになってきます。

ただ、数式のような細かい仕組みがわからなくても使えなければ問題ないと言ってもデータサイエンスについて学ぶための本は基本的に数式が出てくることがほとんどです。

数式が出てくるとと初学者は心が折れてしまうのではないかと思います。

難しい数式が出てこない本が「文系のためのデータサイエンスがわかる本」ですので、初学者も心が折れずに読み進められると思っています。

データサイエンスの世界は難しい用語がいっぱい！？

データサイエンスの世界は難しい用語がたくさん出てきます。

例えば、単回帰分析、重回帰分析、数量化Ⅰ類、クラスタリングなどです。

データサイエンスや統計学を学んだことのない人にとっては慣れないし拒否反応が出そうですよね！

「文系のためのデータサイエンスがわかる本」では、難しい言葉が嫌いな人でも読めるように難しい用語等はほとんど出てきませんし、もし出てきてもその単語の意味がわからないくても読めるようになっています。

データサイエンスを実際に適用するのは難しい！？

機械学習、AI、ビッグデータを使って何かやれというなんともふわっとした御触れが上層部から出たときに何やったらいいかわからんし、そもそもウチの現場に適用できるのかな！？と思うかもしれません。

もちろんいきなり劇的な変化を望むのは無理がありますが、小さく改善していくことはできるのではないかと思います。

「文系のためのデータサイエンスがわかる本」でも小さく始めることを推奨しています。

「文系のためのデータサイエンスがわかる本」では、実際の事例と小さく始めたことが書かれているので、自分の現場の適用イメージがわきやすいのではないかと思います。

「文系のためのデータサイエンスがわかる本」おすすめポイントまとめ

「文系のためのデータサイエンスがわかる本」のおすすめポイントをまとめます。