まず『データサイエンス入門』（有斐閣） amazon.co.jp/... を一通り読んでみて、それから昨年度版推薦書籍リストの初学者向け5冊 tjo.hatena/...…

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最近また測度論の勉強（もはや復習かも）をしているんだけど、『測度・確率・ルベーグ積分 応用への最短コース』を読んでいて「実務家が読むならこれがベスト」だと思った。とにかく「最短」で読みやすく理解しやすい amazon.co.jp/...

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大レイオフ時代の到来を前に、改めて @garyu さんの『エンジニアとして世界の最前線で働く選択肢』を読み返したら大きな学びがあった
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ちなみに10年前に駆け出しのデータサイエンティストだった自分が頼ったのは金先生の『Rによるデータサイエンス』初版本だった。文字通りバイブルにしていたもので、だいぶ分析の仕事に慣れた後になっても折に触れ読み返していた
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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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ゼロからデータサイエンティストを目指す人、もしくは本業のためにデータサイエンスをゼロから習得したい人は、何よりもまず「主要な項目を一冊で網羅できて後から辞書的にも読み返せる」本で入門するのが良いと思う。今時ならこちらの本がR・Python問わず学べるのでお薦め
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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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先々月に『マーケティングエンジニアリング入門』を大絶賛したら、当時冊子版しかなかったせいで物の見事に完売御礼＆中古価格高騰になってしまったんですが、今見たらKindle版が出ていてお求めやすくなってました。有斐閣様、有難うございます
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『効果検証入門』がイチ押しです amazon.co.jp/...
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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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佐和本の素晴らしいところは線形回帰モデルが持つ多くの仮定を説明しつつ「それらの仮定から逸脱した時の対処法」についても数多く解説していることだと思う。仮定の多い手法を扱う際にはそこから逸脱した時の対処法にも通じているべきだが、それを実践できている人は少ない
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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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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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