データサイエンティストとして読んで役立った本たち@2020-07｜だみ〜

2016年10月に未経験・新人データサイエンティストで雇ってもらいました。当時はまだ業界が牧歌的だったのと、比較的書類上のスペックが高い若者だったのもあり、運良く拾ってもらえたのでした。今だと100％受かってないです。 そんな私が今までで読んだ本の中で、役に立った本をつらつら書いていきます。 現代の若者がどんどん優秀になっているので、これくらいでいまんとこいっぱしのデータサイエンティスト（@ビジネスサイド）になれるんだなあという基準を述べようかと思いました。何年か後に振り返りたいですね。 もちろん、これが誰かの学習の役に立てばと思っています。 ちなみに、アフィリエイト入れてないので気にせず買っていってください。 数学無難に解析学と線形代数学を勉強しておくといいと思っています。

[steel_eel]

現代数理統計学は今度学術図書出版から新装改訂版が出るみたいですね。

[lastline]

この手ので数学の教科書が入るのがよく分かんない

[georgew]

数学と統計学基礎は大学である程度齧ってないと正直しんどいと思うわ。杉浦解析入門はちょっと重過ぎる。

[misshiki]

いずれも重そうなので、これを完全に理解しつつ（1回読んでも忘れるし、そもそも理解するのも大変そう）全部読むのは何年もかかかりそう...。

[otani0083]

“a”

[toxik]

教養

[samu_i]

みんなで量子力学しようぜ

[bmonoral]

読んでおくか〜

[natu3kan]

解析入門といえば一人合作。

[yatchi_00]

若干AIエンジニア向け

[toremiro_kohei]

齋藤の線型代数って緑じゃなかったっけ？と思ったら違う齋藤の本だった…

[lifefucker]

誰だよ定期

[njgj]

良さげ

[waveform]

行動しないけどブクマしてしまう定期

[mutinomuti]

だいぶ前に読んだ本あるな(理解したとは言っていない)。でも俺デーたサイエンティストじゃないんだけど