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クリーンでグリーンな主夫生活

エコピープルでアドラーな Miketoyの75点人生のライフログ

格調高いデータサイエンス

「データサイエンス入門」という本を読んだ。

データサイエンス入門 (岩波新書)

目次は三章構成。

  1. ビッグデータの時代
  2. データとは何か
  3. データに語らせる

付録に、統計学の歴史の概要とコンピュータの歴史の概要の2つがあり、構成としてはすっきりとしている。アマゾンでは、次のように紹介されている。 

ビッグデータの時代だ.さまざまな分野の研究がデータ駆動型に変わってきている.ビジネスでのビッグデータ利用も人工知能の開発とあいまって盛んだ.データの処理・分析に必要な情報学(コンピュータ科学)と統計学の基本知識をおさえ,またデータから新たな価値を引き出すスキルの学び方を紹介する.待望の入門書.

最近の AI(人工知能)は、このビッグデータなしにはあり得ないもので、ある意味ではデータサイエンスとも不可分でもある。この流れは西内啓著「統計学が最強の学問である」シリーズと多くのところで一致する。ところで、私は著者の竹村彰通氏の講義は受けたことがある。数式の羅列した難しい講義であったが、この本は岩波新書のまた入門書だということでとても読みやすい。前半は竹村氏の本来の領分の統計学なので力が入っている。ただ、後半に締まりがなく羅列だけに終わっているように私には思える。もっとも、後半でいう「価値創造」の実現は、多くの分野で長年来の課題であるので容易な話ではない。だから、重要性を語るに留まっているのが現状だろうけれど。

 

今は全く関係のない世界の話だが、私がもし未だ大学教師を続けていたら、どこかの担当科目でこの本を来期のテキストに使用したろう。この手の格調の高そうな本が私は好きなのだが、当時のテキスト選択基準は、若い学生に読んで欲しい、そして新しく、入門本、妥当な価格、第一人者著、今後の主流になると思われる内容 といったところが基準であった。それらをクリアしたコンテンツを10倍ぐらいに薄めて、ポイントになるところを平易な言葉で、半年かけて解説していた。そのプロセスは、私も勉強になるので楽しかった。

でも永遠に入門では仕事にならない。この本程度が通過できないと、この分野の先には進めない。岩波新書の入門書だし、周辺分野を学んでいる学生や大人が一読すれば理解できる本なはずである。所によっては、この手の本は一回の講義のリーディングアサインメントとされる。でも、今までも毎度そうであったのだが、なかなか理解してもらえない。そういう思いを持ちながら虚しい思いで講義をし続けていた。だから、大学によって知識の量、質とともの大きく差がつかざるを得ない。二極化の典型である。