はじめに
「データ分析を極めたい！」「データサイエンティストとして力をつけたい！」と思った方、本でいろいろと勉強したいと思った方、こちらの本はかなりオススメです！
以下では、「データ分析のための数理モデル入門ー本質をとらえた分析のために」に興味がある方に向けて、誰もが気になる「対象読者は誰？」「どんな内容なの？」ということに対して、的確に答えています。
購入の参考になれば幸いです。
総評
・対象読者はデータ分析上級者向けです。
・データ分析のモデルが複数紹介されています。
・モデルのふるまいや性質の理解に役立つ
・数理モデルを使った分析が通常のデータ分析とどのように違うのか、具体的に詳しく解説
・基礎的な数理モデルを紹介（線形モデル、関数フィッティング、微分、確率、統計解析）
・高度な数理モデルを紹介（時系列モデル、機械学習、強化学習、多体系モデル・エージェントベースモデル）
・数理モデルの利用法の違いやパラメータの設定、モデルの評価についての解説
・索引も大量にあるので、検索性もある。
本書の使い方
数学の専門知識がない方でも読み進めるように設計されてはいますが、やはり文系出身の私からしても少し難しく感じてしまう部分も正直ありました。
しかし、少し背伸びをした方がその先の実務にも必ずつながるものがあるかと思いますし、わからないことを調べることができるよう、注釈等に色々と参考文献もついています。
また、本書には数理モデルが多数紹介されています。
多数のモデルを概観することで、データサイエンティストとして力をつけることができます。
数理モデルについてささっと調べたい場合、豊富な索引から調べて、該当箇所を読むことで復習を簡潔に行うこともできます。
本書籍はシリーズ書籍です！ そのシリーズを読む順番としては、①まず本書でデータとは何かという本質を捉える、②そして、そのデータを扱う基本として統計学を学ぶ、③基礎を学んだ後、モデルを学ぶがオススメです。
以下は、シリーズでオススメの購読の順番に並べさせていただきました。まだ、シリーズを購入されていない方は、是非こちらからどうぞ。
①データとは何かという本質を捉える
②データを扱う基本として統計学を学ぶ
③モデルを学ぶ
