データサイエンス部に異動した時読んだ本

統計学入門

読了日時: 2021年12月31日

コメント: データサイエンス部に異動になり最初に読んだ本。数式の理論的背景と実践的応用をバランスよく解説しており、統計学の本質を深く理解することができた。最初は難しく感じたが、豊富な図表と練習問題のおかげで徐々に理解が進み、統計的思考の基礎が身についたことを実感できる。単なる試験対策を超え、データを批判的に分析する視点を養ってくれる点が良い。

Pythonによるデータ分析入門 第3版

読了日時: 2022年03月31日

コメント: Pythonのデータ分析ライブラリ（pandas, NumPy）の使い方を、著者自身の経験に基づいて実践的に解説している。コード例が豊富で、理論よりも実践を通して学べるアプローチが、即データ分析に取り組みたい人には最適。データの前処理から可視化まで一通りのワークフローがカバーされており、この1冊でデータ分析の基本スキルが身につく。

Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版

読了日時: 2023年06月30日

コメント: データ可視化からIPythonの活用、NumPy、pandas、Scikit-learnまで、Pythonによるデータ分析の全体像を網羅した決定版。豊富なコード例と美しい可視化サンプルにより、理論と実践を同時に学べる構成が素晴らしい。日々の業務で頻繁に参照したくなる、手元に置いておきたい一冊。

Pythonによる機械学習入門

読了日時: 2022年09月30日

コメント: 機械学習の基本概念からScikit-learnを使った実装まで、初心者にも理解しやすく解説されている。理論に深入りしすぎず、実践的なコードと視覚的な例で直感的に機械学習のエッセンスを掴める。

ゼロから作るDeep Learning

読了日時: 2022年12月31日

コメント: ディープラーニングの理論を、一から自分でPythonコードを書きながら学べる画期的な入門書。数式と理論の裏側を丁寧に解説しながらも、実装を通じて直感的な理解に導いてくれる。単なるライブラリの使い方ではなく、原理から理解することで応用力が身につく構成がよい。

Python 実践データ分析 100本ノック 第2版

読了日時: 2022年03月31日

コメント: 実際のビジネスシーンを想定した100の課題に取り組むことで、実践的なデータ分析スキルが身につく。基本的な前処理から高度な分析手法まで、幅広いトピックをハンズオンで学べる構成が魅力的。コピペで動かすだけでなく、改造して応用する力が自然と身につくよう工夫されている。

ゼロから作るDeep Learning 2

読了日時: 2023年05月31日

コメント: 自然言語処理技術単語の分散表現から再帰型ニューラルネットワーク、Attention機構まで、NLPの基礎を一から実装して学べる。今は生成AIがあり、特段中身のこと知らなくても問題ないのだが、その基礎技術を学ぶ意味では、今もう一度読んでも意味がある。