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分析屋社員に聞いた！これからデータサイエンティストを目指す人におすすめの本

西原 美優花さんのプロフィール
西原 美優花
分析部 / 侍(一般)
on 2024/02/22

こんにちは！

分析屋の中途採用を担当している西原です。

今回は分析屋に在籍している機械学習などの技術で分析を行い、顧客の課題解決に大きく貢献している皆さんにデータサイエンティストになる前に読むおすすめの本を紹介してもらいました✨

■データサイエンティストの定義とは？

一般社団法人データサイエンティスト協会によると以下のように定義されています。

データサイエンティスト（分析人材）とは、高度に情報化された社会において、日々複雑化及び増大化（ビッグデータ化）するデータを、利用者の利用目的に応じて情報を収集・分析する技術を有し、ビジネスにおいて実行可能な情報を作ることができる者をいう。

データサイエンティストと一口に言っても組織や業界によって求められるスキルや役割は異なりますが、ビッグデータや複雑なデータセットから洞察を導き出し、ビジネス上の意思決定を支援する専門家となります。

一般的に求められるスキルは、以下の要素を組み合わせて形成されます。

  • データの解析と理解
  • モデリングと予測
  • ビジネス洞察と意思決定支援
  • プログラミングとテクニカルスキル
  • コミュニケーション能力

また、より詳細なスキルセットやレベル感を知りたい方はデータサイエンティスト協会が提供している「データサイエンティスト スキルチェックリスト」が参考になるので気になる人は確認してみてください。


■本の紹介

一人目：堀井颯人さん

【業務内容】

治療における処置効果の予測精度向上を目的としたプロジェクトに参画しており、
お客様のドメイン知識の整理、分析モデルの設計からコーディングまで一気通貫で対応しています。
最近の関心事は「どうやってお客様を巻き込んで楽しく仕事をするか」です。

【おすすめ本】

効果検証入門

効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎
Amazonで安井 翔太, 株式会社ホクソエムの効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎。アマゾンならポイント還元本が多数。安井 翔太, 株式会社ホクソエム作品ほか、お急ぎ便対象商品は当日お届けも可能。また効果検証入門〜正しい比較のための因果推論/計量経済学の基礎もアマゾン配送商品なら通常配送無料。
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【紹介文】
キャンペーンの効果検証や治療効果のシミュレーションなどで有効なモデルを考える際、「ドメイン知識を分析モデルにどれだけ落とし込めるか」「現実的に入手可能なデータはなにか」「適切な解析手法を運用できるか」の3点が重要になると私は考えています。「ドメイン知識を分析モデルにどれだけ落とし込めるか」「現実的に入手可能なデータはなにか」はクライアントや担当者と二人三脚で実施できますが、「適切な解析手法を運用できるか」は自身で勉強し、考え、実装しなくてはなりません。この本は「適切な解析手法を運用できるか」という重要な要素に対する一つの答えを提示してくれます。

【活用可能業界】

  • マーケティング（マーケティング施策での効果検証等）
  • 製薬業界（治験とかでプラセボとトリートメントの効果検証等）

【読むにあたって前提とする知識】

基本統計量や回帰分析等の古典的な統計学の知識を有すること


二人目：桜井翔太さん

【業務内容】

研究開発支援チームで管理や営業の推進をしつつ、物流やマーケティング領域で機械学習を用いたプロジェクトにも参画しています。

【おすすめ本】

事例で学ぶ特徴量エンジニアリング

事例で学ぶ特徴量エンジニアリング
AmazonでSinan Ozdemir, 田村 広平, 大野 真一朗, 砂長谷 健, 土井 健, 大貫 峻平, 石山 将成の事例で学ぶ特徴量エンジニアリング。アマゾンならポイント還元本が多数。Sinan Ozdemir, 田村 広平, 大野 真一朗, 砂長谷 健, 土井 健, 大貫 峻平, 石山 将成作品ほか、お急ぎ便対象商品は当日お届けも可能。また事例で学ぶ特徴量エンジニアリングもアマゾン配送商品なら通常配送無料。
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【紹介文】

titanicのチュートリアルは完了したけど、次に何をしたら良いかわからないという方に広く浅く機械学習のスタンダードなタスクを知りたい方にお勧めです。2022年に原著が発行されており、この翻訳版が2023年年末に発売した為、環境のセッティングが説明通りいかない可能性がある事に注意してください。


三人目：D.Kさん

【業務内容】

機械学習案件でプロジェクトリーダーをしています。上流工程から下流工程まで幅広く担当しています。

【おすすめ本】

最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング

最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング
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【紹介文】

PyTorchを使って画像分類をやってみたが、PyTorchの内部的な仕組みが分からず「コードを動かしただけ」になってしまい、モヤモヤしている人

【おすすめポイント】

画像分類のコードを1行1行理解できるように丁寧に解説されている。コードには図が併記されていて、視覚的・直感的な理解がしやすい。


■最後に

分析屋ではデータサイエンスに特化した人たちが集まっていて、共に学ぶ機会も提供しています。

例えば、学びの場として読書会などのイベントやチャット場での情報交換も盛んに行われています。

データサイエンスの世界は広く深いもので新しい技術や手法が常に出てきますが、一歩ずつ学び、経験を積んでいくことが重要です。

その経験を分析屋を通して一緒に歩んでいけたら嬉しいです。

少しでも興味を持っていただけたら、お気軽にご連絡ください！

お待ちしております✨

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■事業内容 「株式会社分析屋」は、東証一部上場企業のSHIFTのグループ会社で データ分析事業を展開しています。 大きく3つの分野に分かれており ライフサイエンス、アナリティクス、マーケテイング事業がございます。 ＃ライフサイエンス 「人々の暮らしを豊かにすること」を目的とし、 ライフサイエンスに関わる新たな事業領域に積極的にチャレンジしております。 センサーデータを活用したIoT領域、治験統計解析、医療・福祉調査など、 ライフサイエンスに関するあらゆる領域で得られたデータの解析を行います。 　 ＃アナリティクス 「企業活動の活性化と最適化」を目的とし、 データ活用により事業戦略策定や売上貢献、リスク管理等の支援を行っております。 ビジネス目標の設定から分析設計、データ収集・加工から、 データの可視化、分析評価や結果の報告まで、一気通貫でサービスを提供しております。 ＃マーケティング 「視える化し、意思決定を支援する」ことを目的とし、 統計データやビジネスデータを用いた、分析を行っております。 各種サービスにおいて、課題のヒアリングから調査設計、データ解析まで幅広く支援しております。 民間のお客様だけでなく、行政・自治体に対しての社会調査や分析支援も行っております。 ■サービスの特徴 個人情報をはじめとする、クライアント先から持ち出せない 機密性の高いデータの場合はクライアント先に常駐するなど 確実なデータの保全と柔軟な対応が特徴です。 また、クライアントのニーズに合わせて 分析サービスだけでなくコスト削減や納期の短縮、環境構築なども提案しており オンサイト、ニアショア、オフショアでのソフトウェア開発も可能です。 ■クライアント業界 金融・保険／医療・製薬／製造業／物流 リサーチ／通信インフラ／広告・マスメディア インターネットサービス（ECサイト運営会社等） エンタメ／飲食　など

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