【神回】データサイエンスの本、どれ買えばいいか迷ってる奴これ見ろｗｗｗ厳選20冊が有能すぎる件
https://www.youtube.com/watch?v=tgXiGPCxw3k
【動画の要約】
・統計学の基礎からディープラーニング、ビジネス観点までジャンル別に網羅！
・「永田先生の入門統計解析法」は実務で最強の整理術。
・機械学習はあくまで「手段」。導入目的を履き違えるな！
・数学（線形代数・微積）の重要性とおすすめの学習ルートを解説。
00:50 のジャンル分け表、これだけで保存版だわｗｗｗ
何から手をつければいいか分からん初心者には助かる。
永田先生の「入門 統計解析法」ってどうなん？
もっと分かりやすいのある気がするんだけど
>>3
それな！でも02:03あたりの解説聞くと、あれは「整理」に特化してるらしいぞ。
実務で「これどうやるんだっけ？」って時に手順1, 2, 3ってなってるのが神。
機械学習が目的になってる奴、04:05 見て震えろｗｗｗ
「とりあえず機械学習だ！」にバツ印ついてて草。耳が痛すぎる。
ベイズ統計で「データ解析のための統計モデリング入門」出てきて安心したわ。
通称「緑本」な。04:42 からの紹介はガチ。
>>6
緑本は名著だけど挫折率も高いからなｗ
動画の構成順にステップアップするのが結局近道なんだよなぁ( *´艸｀)
数学の基礎で「これなら分かる最適化数学」紹介されてるの渋いな（09:03）
線形代数と微積は避けて通れないってことか……
てかPython10ヶ月の文系学生が「Gitとか環境構築どうすればいい？」って聞いてて親近感わいた。
回答が「業務×Udemy」ってのもリアルすぎて泣ける (´;ω;｀)
とりあえず09:46のRと10:32のPythonどっちやるか論争に終止符打ってほしいわ。
結局どっちも重要なんだろうけど、ビジネス観点（11:55）が一番大事だよな。
お前ら口だけじゃなくて1冊でもいいから読み切れよ？ｗ
俺はとりあえず永田先生の本ポチったわ。手順1、2、3を信じる。
「異常検知（07:08）」とか「欠損データ（07:43）」までカバーしてるの、かなり実務寄りだよね。
初心者がスルーしがちな所こそ重要っていうメッセージを感じる。
統計学の基礎（00:57）に戻る勇気。結局これが最強のショートカットなんだよな。
ふわふわした知識で機械学習やってもモデルの解釈できんし。
>>13
ほんそれ。09:40の見どころ1位も納得だわ。
結局、基本に忠実な奴が一番強い世界。
結論：この20冊を全部積読にしない勇気が必要 😡
引用元: 厳選20冊！統計学・機械学習領域を勉強する上でおすすめな本！
今回の統計学・機械学習のおすすめ本20選は、まさに「情報の宝庫」でしたね。特に、単なる本の紹介にとどまらず、なぜその本が必要なのか、どの順番で学ぶべきかという「戦略」が語られていたのが印象的です。
実務で役立つ「永田統計学」や、避けて通れない「緑本」、そして基盤となる「数学」の重要性。これらを闇雲に学ぶのではなく、自分のレベルや目的に合わせて選択することの重要性を再認識させられました。「機械学習は手段であり目的ではない」という言葉は、データサイエンスを志すすべての人が肝に銘じておくべき金言ですね。
独学で迷っている方も、この動画のロードマップを参考に一歩踏み出してみてはいかがでしょうか。私もまずは、本棚で眠っている「積読」を消化するところから始めようと思います（笑）。
