TJO さんが紹介しているおすすめ本まとめ

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Takashi J Ozaki, PhD / Data Scientist since 2012 / https://t.co/aAyJfWR57u / DVT (treated with Rivaroxaban) / Tweets are totally personal & my own

世の中に存在する様々なマーケティング課題に対して、適切な統計学・機械学習などの分析手法を列挙していく辞書的な本があったらいいな、まだ無いなら自分で書こうかなと思って積ん読本を漁っていたらもうありました。『マーケティング・エンジニアリング入門』がそれです
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線形代数と微積分なら、自分の同僚の中井さんの本とか良いと思います
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#querie_TJO_datasci
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線形代数と微積分なら、自分の同僚の中井さんの本とか良いと思います
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ご恵贈いただいた『データ分析の大学』、僕が普段喉元まで出掛かって済んでのところで言うのをやめているような、過激ながらデータ分析業界の実態を赤裸々に反映する鋭い指摘が沢山散りばめられていて素晴らしい一冊です。データ分析職を志す初学者たちに「覚悟」を問う良書
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これから駆け出しのデータサイエンティストを目指す人には『データ分析の大学』を読むことをお薦めしたい。データ分析業界の現場の実態と「温度感」が分かる上に、初学者が陥りがちな罠を回避する術も詳しく書かれています
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末石先生の『計量経済学』(日本評論社)読了。個人的に課題感があった操作変数法と自然実験を中心としたテーマについて文字通り「オールインワン」でコンパクトにまとめられていて、非常に読みやすかったです
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岡谷先生の『深層学習』改訂第2版一択ですね
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そしてどうでも良いけど、信頼区間の定義のところが赤本は微妙な記述だったなと思い出しながらp.225を読んでみたら、一応適切な頻度論的な定義の「断り書き」的なものがあった。ただしこれは『統計学のセンス』とか読んだ方が良い気がする
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巷の統計学の初心者向けテキストにp値(そして仮説検定)が必ず載っているが地雷だらけで困る件、実践的には『統計学のセンス』を並行して読むのが一つの解決策なんじゃないかと思う
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@bentheDPeness この辺どうでしょう。古典的な頻度論がほぼ全てですが。
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『ゼロからはじめるデータサイエンス入門』表紙に「R・Python一挙両得」と書かれているんですが、本当に「同じ分析処理をRとPythonそれぞれ書くとこうなる」という例示が全ての項目について書かれていて、持論の「RもPythonも両方学べ」にマッチしていて非常に良かったです。
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ただ、現代では計算機で演算結果を見ながら学んだ方が分かりやすいと思うので、そういう人には『Rで学ぶ統計学 一変量統計編』をお薦めしたい。事実上の「赤本とほぼ同じ内容がRコード付きで学べるテキスト」で、Kindle版もあります
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しかしそれは事実上神永さんの「R赤本・青本」で既にやられていたのだった
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『「誤差」「大間違い」「ウソ」を見分ける統計学』読了。密林レビューは統計学の素養がないと思しき人々による酷評だらけだが、多少統計学の素養がある人が「副読本」として読むと色々なことが理解できて面白く感じられる本だと思った
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自作カレーに興味のある方々、もしステイホームで時間があるのであれば是非こちらの本を入手して読んでみてください。あの名店のカレーはこうやって作られていたのか!と感心するも良し、材料を買い集めて自分で作ってみるも良し。カレーという名の宇宙の広がりをお楽しみあれ
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『XAI(説明可能なAI)--そのとき人工知能はどう考えたのか?』ご恵贈いただきました。機械学習の説明可能性に関する理論・アルゴリズム・コード実装・実践例・実務上の問題点とその解決策など極めて網羅的で、素晴らしい。来年の推薦書籍リストに是非入れさせていただきます
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竹村先生の現代数理統計学が届いたので読んでいるのだけど、基本的に他のテキストと同じ(例えばWassermanのAll of Statisticsとか)ことが書かれている一方で、切り口の異なる解説が多くて非常に学びが深い
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「全社共通データ基盤なんてとても作れやしないから社内調整を頑張ってデータを集めてくる」という話は、考えてみたら『失敗の本質』と全く同じ構図だった。「戦略の失敗を戦術の工夫で補い、戦術の失敗を現場の工夫で埋め合わせる」。そんな無理のある体制は長続きしない
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『失敗の本質』は人口に膾炙し尽くしていて「陳腐化した名著」と言われることも多いが、本書を読んだ上で日本のコロナ禍や東京オリパラを巡る迷走を見ていると、先の大戦から80年近くが経った今も全く同じ組織的問題があたかも自己相似形のように現れ続けていることが分かる
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Larry Wassermanの"All of Statistics"パラパラ読んでるけど、分かりやすくて非常に良い。ベイジアン寄りなのでそこは予め理解した上で読む必要があるが
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正直その辺の統計学の「初歩中の初歩」の話題を適切に過不足なく学びたかったら、普通に赤本読めば良いと思う。下手な有料web講座とかでデタラメ教わるよりよっぽど確かだし、その後の統計学の勉強の足掛かりにもなるはず
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赤本こと東大出版会『統計学入門』は現代から見ると陳腐化していたり冗長だったり中には舌足らずでやや厳密さを欠く箇所もあったりするけど、統計学の初歩中の初歩に当たる単変量解析のテキストとしてはこれ以上の定番はないので、初学者はまずここから入門するべきだと思う
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『ITエンジニアのための機械学習理論入門』改訂新版を @enakai00 さんからご恵贈いただきました。コーディング部分が全面的にColabに刷新されていて、より手軽に実践しやすくなっています。Etsujiさんならではの実務も意識した視点がふんだんに織り込まれた名著だと思います
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米倉さんがお薦めしていた佐和本こと『回帰分析』を読んでみたら、様々なテキストでバラバラに解説されていることがこの1冊にほぼ完全にまとめられていて、巷で重回帰分析に関して論争になっていることの答えが九分九厘書かれていると言っても過言ではなかった。お薦めです
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『江戸時代のロビンソン』読了。極めて面白かった。帰国後の大黒屋光太夫の処遇を旧説のまま描写したり、あえて日本各地の郷土史料を紹介する目的で原文に近い候文が多数引用されていて若干読みづらかったりはしたが、全体としては非常に優れたサバイバル史の解説だった
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