【必見】データサイエンティスト目指す奴、この7冊読んどけば間違いない説ｗｗｗ
https://www.youtube.com/watch?v=TFKvNRHoqx0
【動画の要約】
・専門家が責任を持って書いた「書籍」で体系的に学ぶのが近道！ [01:40]
・統計学で挫折した人は「難しい本」を選びすぎている可能性大 [04:50]
・実務で役立つ「リーダブルコード」や「Kaggle」本も網羅 [08:30] [10:40]
・初心者から中級者へステップアップするための厳選7冊を紹介！
1:40 の「専門家が責任を持って書いた書籍」って言葉、ネット記事ばっか読んでる俺に刺さりすぎて草
やっぱ情報の重みが違うよな
統計学で挫折した経験あるから、4:50 の話は分かりみが深いわ…
いきなり数式ゴリゴリの本読んで爆死するパターン多すぎ 🤮
>>3
この動画で紹介されてる入門書なら、俺らでもいける気がしてくる不思議！
解説が丁寧でモチベ上がるわ 📈
8:30 の「リーダブルコード」はマジで聖書。データ分析だけじゃなくてエンジニア全員読めレベル
>>10
分析コードがスパゲッティ状態になるの、データサイエンティストあるあるだよなｗｗｗ
分散とか標準偏差とか、基礎をコードでどう書くかも大事や ( *´艸｀)
Kaggle本（10:40）まで紹介してくれるの助かる！
座学だけじゃなくて実践まで見据えてるのがこの動画のいいところ
でお前ら、本買っただけで満足して積読にする未来が見えるんだが？ｗｗｗ
>>20
ギクッ…とりあえずAmazonでポチるまではやった！
あとは読むだけ（それが一番難しい） ^^) _旦~~
結論：初心者はまずこの7冊から選べば間違いない。🎉
引用元: 【初心者向け】データサイエンティストにおすすめな本7冊
データサイエンスという広大な分野で、何から手を付けていいか迷っている方にとって、この「7冊」の提示はまさに救いですね。特に動画内で強調されていた「専門家が責任を持って書いた書籍」の重要性には、私も深く共感しました。
統計学の基礎から、リーダブルコードのような実践的なコーディング、そしてKaggleのようなデータ分析コンペまで、「学習のロードマップ」がこの動画一本で完結しているのが素晴らしいです。ネットの情報は断片的になりがちですが、書籍で体系的に学ぶことで、盤石な基礎が築けますね。
まずは自分に合った難易度の一冊を手に取り、実際に手を動かしながら読み進めていくのが一番の近道かもしれません。皆さんの学習が素晴らしい成果に繋がることを応援しています！
