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![RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習](https://m.media-amazon.com/images/I/51hAILLip5L._BG0,0,0,0_FMpng_AC_SY160_SX160_.jpg)
![[第2版]Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)](https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/81nrQGfQkrL._AC_UL160_SR126,160_.jpg)
ピューリッツァー賞受賞のニューヨークタイムズの記者が、原題「Data-ism」と題してビッグデータによる「データ主義」「データ資本主義」の時代を解説したもの。Data-ismとは、ビッグデータを見つめれば、個々人の未来の意思決定を左右する哲学を見出すことが出来るというマインドセットを云う。
本書では、ビッグデータや人工知能に社運を賭け、人生を賭けた人や組織が数多く登場する。
コンピュータが人間の医師が気づかない、或いは見落としがちな病気の可能性を知らせてくれるワトソンの活用事例。オフィス間の距離がコミュニケーションの距離に比例することをデータで見える化した事例。経験と直感に加え、データと解析を活用した意思決定が組織の生産性に好影響を与えることなど、具体的事例も豊富に紹介されている。
コンピュータが目指すべきは人間の知性に取って代わることではなく、人間の知性を拡張させることであり、コンピュータはデータを高速で処理し続け、人間は高次の思考(自動化されたデータ解析と予測を導くような概念的発想、ルール、判定の提供)を担当する、というコンピュータと人間の間にある暗黙の分業関係は今後も続くとしている。
ネスト社のサーモスタットの事例のように、自動で働き、温度を上下することが嫌がられる一方で、ユーザーが適切に節電設定を選択した際には「グリーンマーク」が出るようにした方が好まれるなど、人間の心理に配慮した仕組みを取り込んでいることは興味深い。
人間の役に立つテクノロジーはいつの時代も最初は人々を不安がらせ、人間がそのリスクを管理出来る迄には一定の時間が掛かり、そこに至るまでは様々なリスクや議論があり得る。
ビッグデータについても同様であり、アーカンソーの「ビッグブラザー」こと、アクシオム社のように、一人の人物について、公共の記録、購入履歴、オンライン閲覧習慣から数千項目の行動シグナルを属性として抜き出すようなサービスは、ビジネス上の利便性の半面、個人のデータをどこまで掘り下げて集めて良いのか、という議論を惹起する。
過去数十年間、指針とされてきた管理測定基準はファイアンスであり、金融資本主義であった。ビッグデータはビジネス上の意思決定の重心を徐々にデータに移していき、金融資本主義は「データ資本主義」にとって代わられることになろうと結んでいる。
ビッグデータをビジネスに活用しようとする読者のみならず、一人ひとりがデータ資本主義の時代から離れて生きて行くことが出来ない宿命であることを考えると、万人にとって参考となる一冊である。
データサイエンティストが創る未来 これからの医療・農業・産業・経営・マーケティング (日本語) 単行本（ソフトカバー） – 2016/5/25
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商品の説明
内容紹介
ビッグデータ革命の陰には、「データサイエンティスト」いう名の開拓者たちの存在と組織の真剣な取り組みがある。本書は、そのようなデータサイエンティストと企業の物語、たとえばJ・ハマーバッカーとIBMを中心に展開する。ビッグデータは強力な手段になりうるが、限界も抱えている。データサイエンステクノロジーは、今まさに改善されつつあり、出番を待っている。データ資本主義時代の到来を活写した一冊。
「インターネット時代」を経て、「ビッグデータ時代」が到来しようとしている。ビットで構成される世界から、分子で構成される物理世界の時代になろうとしているのだ。
ビッグデータを支える情報源──ウェブページ、ブラウザの閲覧履歴、センサーからの信号、ソーシャルメディア、スマートフォンから得られるGPSデータ、ゲノム情報、監視カメラの録画など、押し寄せるデータの波は倍増する勢いで高まっている。
ビッグデータでは、実際に使用でき、意味のあるデータであることが重要である。本書で紹介する事例はどれも大量のデータを活用しているが、コンピュータの処理能力、記憶容量、メモリー容量の向上によってデータまわりの問題が解消されていくなか、とくに目覚ましい進展を見せているのがソフトウェアだ。
ビッグデータというテクノロジーは、デジタル時代の望遠鏡にも顕微鏡にもなる。それまで決して見えなかったものを、見たり計測したりできるようになるのだ。最新の望遠鏡が最新の天文学を生み、最新の顕微鏡が最新の生物学を生んだ。ビッグデータにも、同様の成果が期待される。インターネットはコミュニケーションの経済学を変貌させ、インターネット上にウェブが構築され、イノベーションや新たなビジネスを生むプラットフォームになった。同様にビッグデータも、「発見」の経済学を変貌させようとしている。ビッグデータから見えてくる物語は、豊かで細やかだ。より多くのことをより早く学びとることができる。「見えないものの可視化」である。
ビッグデータ革命の陰には、「データサイエンティスト」いう名の開拓者たちの存在と組織の真剣な取り組みがある。本書は、そのような開拓者と企業の物語、たとえばJ・ハマーバッカーとIBMを中心に展開する。ビッグデータは強力な手段になりうるが、限界も抱えている。データサイエンステクノロジーは、今まさに改善されつつあり、出番を待っている。
本書は、ニューヨーク・タイムズ紙でテクノロジー関連の取材を10年以上続けてきた著者が、経済全体を見渡しながら、最前線で繰り広げられるプロジェクトやアイデアを調査し、「データ・イズム」が生む技術的・人間的課題に対峙する科学者、起業家、企業幹部へのインタビューを通して、より広く深く見つめ直している。
データ資本主義時代の到来を活写した一冊。
内容（「BOOK」データベースより）
医療・農業・産業・経営・マーケティングなどさまざまな分野に大変革をもたらすビッグデータ。ピューリッツァー賞受賞の『ニューヨークタイムズ』紙リポーターが、「データ主義」が生む技術的・人間的課題に対峙する科学者、起業家、企業幹部への取材を通して、データ資本主義時代の到来を活写した一冊。
著者について
スティーヴ・ロー
『ニューヨークタイムズ』紙の記者。20年以上にわたって、ビジネス、経済、テクノロジーに関する記事を執筆している。海外特派員や編集者として活躍。『ニューヨークタイムズ』誌や『アトランティック』誌などの雑誌にも寄稿している。2013年には、ピューリッツァー賞の報道部門(解説報道)を受賞した『ニューヨークタイムズ』のメンバーに名を連ねた。『Go To: The Story of the Math Majors』などの著書がある。
久保 尚子
翻訳家。京都大学理学部(化学)卒。同大学院理学研究科(分子生物学)修了。IT企業勤務を経て、2008年1月よりフリーランスとして翻訳業に従事。主な訳書に、『ビッグクエスチョンズ 物理』(ディスカヴァー・トゥエンティワン)、『サミュエル・スマイルズの名著「自助論の教え」』(PHP研究所)などがある。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
ロー,スティーヴ
『ニューヨークタイムズ』紙の記者。20年以上にわたって、ビジネス、経済、テクノロジーに関する記事を執筆している。海外特派員や編集者として活躍。『ニューヨークタイムズ・マガジン』誌や『アトランティック』誌などの雑誌にも寄稿している。2013年には、ピューリッツァー賞の報道部門(解説報道)を受賞した『ニューヨークタイムズ』のメンバーに名を連ねた
久保/尚子
翻訳家。京都大学理学部(化学)卒業。同大学院理学研究科(分子生物学)修了。IT企業勤務を経て、2008年1月よりフリーランスとして翻訳業に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
登録情報
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