★Rachel Schutt + Cathy O'Nail『データサイエンス講義』（瀬戸山雅人＋石井弓美子＋河内崇＋河内真理子＋古畠敦＋木下哲也＋竹田正和＋佐藤正士＋望月啓充訳、オライリー・ジャパン、2014/10、ISBN:4873117011）
Rachel Schutt + Cathy O'Nail, Doing Data Science (O'Reilly Media, 2013/11, ISBN:1449358659)
Google Researchで統計学者として働いた経歴を持つレイチェル・シャットが、コロンビア大学で行った講義「データサイエンス入門」に基づく書籍。
講義は、毎回テーマごとにゲスト講師を招いて行われたとのことで、下記の目次をご覧になるとお分かりのように、多彩な内容となっている。
専門学校や大学などで、ゲームデザインやプログラミングについて教える中で、データサイエンスのよい教科書はないかと思っていたところ。
というのも、昨今のインターネットを活用した各種ゲームでは、ゲーム上で（サーバー上で）プレイヤーがとる様々な行動や選択についてのデータを蓄積している。そうして蒐集された厖大なデータを、適切に扱って、将来のゲームデザインにつなげることが重要なポイントになっている。
他方で、そうしたデータを扱うために必要な知識や技能は多岐にわたっており、学生たちにそのことをしっかり教えトレーニングする体制は十分整っているとはいえない状況に見える。
無理もないと思う。管見では、この領域は、従来の文系／理系という分類にはなじまない側面を持っている。そもそも或るデータ群をどのような観点から眺め、どのようなデータを抽出するかという問題設定をするには、人間や社会への理解や観点が問われることになるだろう。そこには心理学、認知科学、社会学、政治学、哲学といった領域が関わるはずだ。
また、そうして立てた問題や仮説を適切に扱うためには、問題を抽象化し、モデルをつくり、プログラムを書き、結果を表現するために必要な各種知識や技能が必要となる。統計学や数学をはじめ、計算機科学、ユーザーインターフェイス設計などの数理的学術が関わっている。
というわけで、一口に「データサイエンス」（データを対象とする学問）といっても、そこに隣接する既存の領域はさまざまである。まさに、或る問題に対して、既存の知識と技術を、いかに総合的に理解し、使いこなしながら、解法を組み立てるかということが問われている。
そうした超領域、脱領域的なものであるだけに、これを1冊の教科書でしっかり押さえることは容易ではない。そこへもってきて本書は、そうした広がりを視野に入れるうえでうってつけの入門である。最近、学生のみなさんに「眺めておくといいよ」とお勧めしている次第。
詳細な目次は、版元のページに掲載されている（さすがオライリー・ジャパン！）ので、ここでは章立てをお示ししよう。
■目次
訳者まえがき
まえがき
1章 はじめに：データサイエンスとは
2章 統計的推論、探索的データ分析、データサイエンスのプロセス
3章 アルゴリズム
4章 スパムフィルタ、単純ベイズ、データラングリング
5章 ロジスティック回帰
6章 タイムスタンプと金融モデリング
7章 データから意味を抽出する
8章 レコメンデーションエンジン：ユーザが直接触れる大規模データ製品を構築する
9章 データ可視化と不正検出
10章 ソーシャルネットワークとデータジャーナリズム
11章 因果関係
12章 疫学
13章 データ分析のコンペティションから得られた教訓：データのリークとモデルの評価
14章 データエンジニアリング：MapReduce, Pregel, Hadoop
15章 生徒たちの声
16章 次世代のデータサイエンティスト、データに対する過信と倫理
索引
余談だが、こういう本の中でガブリエル・タルドとフランコ・モレッティの名前が並ぶのを見かけるのは、なんとも愉快なことだ。
■書誌
著者：Rachel Schutt + Cathy O'Nail
書名：データサイエンス講義
原著：Doing Data Science (O'Reilly Media, 2013）
訳者：瀬戸山雅人＋石井弓美子＋河内崇＋河内真理子＋古畠敦＋木下哲也＋竹田正和＋佐藤正士＋望月啓充
頁数：420+xxxi
価格：3000円＋税
版元：オライリー・ジャパン
刊行：2014年10月28日
⇒オライリー・ジャパン > 『データサイエンス講義』
http://www.oreilly.co.jp/books/9784873117010/
