カテゴリー別アーカイブ: 書籍

去年読んでインパクトを受けた本

去年読んでインパクトを受けた本。

1. 機械との競争 エリク・ブリニョルフソン

2.年収は「住むところ」で決まる ─ 雇用とイノベーションの都市経済学 エンリコ モレッティ

1.も2.も労働に関する未来予測の本だ。両書とも、人工知能やロボットの発達により数十年後にはホワイトカラーやブルーカラーの仕事はことごとくなくなると予測している。テクノロジのーの進歩により人間にしかできない仕事のみが残る。人間にしか出来ない創造的な仕事か、あるいは人間を相手にするサービス業や介護士等のロボットが対応できない仕事のみが残る。
私はこれらの本を読んで、これからの社会に不安を感じている。しかし、周りを見回すと相変わらず、過去の価値観で動いていて、その未来への大変化に気づかない様子で、社会は動いている。
未来の社会に適応するには、子供の時から創造的な教育をする必要があると思うが、従来の学校教育や企業ではそのような準備ができていないように思う。まずは個人で少しづつ進めていくしか方法はないのではないかと思う。

3. ずっとやりたかったことを、やりなさい。(2) ジュリア キャメロン

これも生き方に関する本だが、なぜか何度も読んでしまった。簡単に言うと歩くことや書くことで創造的に生きていこうと言う内容だ。私自身、創造的というものがどういうものかわからないので、これを読んで少しだけ創造性というものが分かったような気がする。私なりの解釈では、創造性とは椅子に座って創りだすものではなく、何か行動を起こすことの結果として発生するのではないかと思う。

こうして見ると私の興味の範囲は、働くこと、生きること、社会の変化、創造性だ。今年もこれらのことを追求していきたいと思う。

統計学・データサイエンスの勉強法

ここ数年、私はデータサイエンスについて学んでいます。おすすめの学習資料を紹介したいと思います。

教師用の教科書と初心者用の教科書

私自身、データサイエンスを学ぼうとして色々なソースを試してみました。残念なことに、日本語の良い学習資料は見つけられませんでした。どこかのブログで読んだことがありますが、教科書は教師用と学生用の二週類があるそうです。一つめは内容が既に分かっている教師の為の教科書で、日本はこのタイプです。もう一つのタイプの教科書は自学自習を目的に作られているので、教師なしで学ぶできる教科書になっているということで、アメリカはこのタイプの教科書が多いです。私自身、他の文系・理系の教科書を探した時もアメリカの教科書の方が分かりやすく、その本だけを読めば分かるようになっていると同じ印象を持ちました。

オンライン教育(MOOC)

アメリカは科学教育に熱心であり、最近はやりのMOOCでも豊富なコースが無料で受けることができます。有名なのはCoursera, Udacity, EdXがありますが、私はもっぱらCourseraのファンなのでCourseraのコースを紹介します。

1. Machine Learning by Andrew Ng

Courseraの創設者の一人Andrew NGが講師で、ビジュアル的に板書で説明してくれるので、計算の理屈がよく分かりました。Courseraのコースの中で最も授業が上手だと思います。最近、完全に日本語字幕もついたので、かなり受講しやすいです。

2. Johns Hopkins 大学のData Specialization

これは9つのData Science関連コースが合わさったものですが、中のRoger D. Pengのコースがお勧めです。Rの基礎やデータクレンジング等について丁寧に解説してくれます。しかし、Brian Caffoのコースは説明が下手なので、お勧めしません。

お勧めのコース

R Programming 統計プログラミング言語Rの初歩

Exploratory Data Analysis データ解析の予備的解析やデータ探索

Reproducible Research データ解析手順を再現可能にするための技術(ドキュメント化やパブリッシング)

Getting and Cleaning Data データ解析前のデータの整形や洗浄

3. Social Network by Lada Adamic

ソーシャルネットワークやネットワークグラフに興味のある人は取ってみたら良いとおもいます。

4. Mining Massive Datasets from Stanford大学

私はまだコースを受講していませんが、かなりきっちりとカリキュラムが組まれているようです。

授業内容は書籍が出版されているようで、PDF版は無料で見ることができます。良質の教材を惜しみなく無料提供するというStanford大学の太っ腹さには驚かされます。
http://www.mmds.org/

Khan Academy と CK-12

Courseraとは別に高校や大学教養学部レベルのものであれば、Khan AcademyとCK-12を覗いてみるのもよいでしょう。Courseraでは説明が不十分な基礎的な知識はこちらの二つのサイトの動画を見て学びました。

カーンアカデミー(Khan Academy)は講義の動画がYouTubeに載せてあります。

Khan Academyのprobability and statistics

CK-12はあまり有名ではありませんが、 高校レベルの講義資料や教科書を無料提供しており、高校レベルで教えてくれるのでとても助かります。

CK-12のFlexBookという教科書は、PDFやepubで読むことができ講義画像へのリンクもついています。

CK-12の統計コース一覧

CK-12の統計学初歩の教科書

CK-12には他のレベルの統計学の教科書もあります。

書籍

小島 寛之 完全独習 統計学入門 ダイヤモンド社

統計学の初歩として数式を多用せず、分かりやすいのでお勧めです。

涌井良幸 多変量解析がわかる 技術評論社

著者は高校の先生なので非常に丁寧に説明してくれるので、多変量解析のことがよく分かるようになります。

Foster Provost 戦略的データサイエンス入門

過学習等、実際にデータ解析を行う際のノウハウが収録されている。

Steven Bird 入門 自然言語処理

自然言語処理の入門書。Pythonでの自然言語処理方法を収録している。

勉強会

TokyoR

東京で開催されている統計プログラミング言語Rの勉強会です。

一人で勉強していると周りが見えなくなることもありますので、一緒に学ぶ人を見つけるのがよいでしょう。他にも多くの勉強会があるので、探してみましょう。

英語の教材が多くなってしまいました。統計学やデータサイエンスを学んでいくと、やはり欧米の科学教育に対する層の厚さをひしひしと感じます。英語という障壁はありますが、その障害を補っても余りある学習効果があると思いますので、是非英語の教材にも挑戦してみてください。

失敗にいかに臨むのか

書籍 「勝負強さ」を鍛える本

 この本は、失敗を恐れず、失敗に対処する方法を教えている。失敗は成功の源であり、失敗にどのような態度で臨むかが重要ということである。野球の打撃では、三回に一度ヒットを打てれば、大打者となる。人生において成功とは、多くの失敗(アウト)から数少ないヒットを打つということなのだ。だから、失敗することに慣れ、失敗から学ぶ習慣づけが大切だ。そもそも、投資と同じくリスク(失敗の可能性)を犯さなければ、リターン(成功の利益)もない。失敗したときにも、損失をいかに少なくし、回復する力をつけていく必要もあるのだ。

野球部の女子マネージャーがマネジメント

書籍 もし高校野球の女子マネージャーがドラッカーの『マネジメント』を読んだら

 先日、「もし高校野球の女子マネージャーがドラッカーの『マネジメント』を読んだら」という本を読みました。高校野球の女子マネージャーがまじめに知の巨人ドラッカーの「マネジメント」を読んで、野球部を改革し、甲子園に行くという企業小説だ。

 面白くて、三時間ほどで一気に読んでしまった。所々ドラッカーの説明するマネジメントの原則を説明していて、とてもわかりやすかった。この本では、野球部という非営利組織(?)の目的や顧客を見つけ、野球部を経営していくというストーリーだ。

 面白かった点は、この小説の中では、女子マネージャーは決して会社の社長(野球部では監督)として描かれているのではなく、実際の女子マネージャーのように目立たない裏方として組織を活性化させる存在として描かれている。ドラッカーの中にもマネジメントを行うものは上司ではないようなことが書かれている。

 私は、ドラッカーを非常に尊敬し、ほとんどのドラッカーの書籍を読んでいたが、まだこの「マネジメント」だけはきちんと読んでいないので、これを機会に購入して読んでみようと思った。

マネジメント – 基本と原則 [エッセンシャル版]

Pythonによる自然言語処理

書籍 入門 自然言語処理

Pythonを用いた自然言語処理の実践マニュアル。

これで、Pythonを用いた自然言語処理の基本が分かり、一つ一つ問題を解いていくことで自然言語処理の手法が身に付く。どのような処理用のパッケージをインストールすべきか、どんな公開データがあるかについても詳細に載せてある。これは初心者にとって有難い。私もこの本を活用して、自然言語処理のスキルを深めたいと思う。

経営を哲学にしたドラッカー

書籍 マネジメント – 基本と原則 [エッセンシャル版]

 経営者が薦めるベスト1位の本がドラッカーの「マネジメント」である。最近出ているドラッカー名著集では上、中、下の3巻となっており、かなりの量だ。私も何度も読もうとしたが、量が多く読みきれなかった。

 しかしながら、「マネジメント」を編集しなおした「マネジメント – 基本と原則 エッセンシャル版」は、最近の情報も盛り込んでいて、まとまっていて読みやすい。是非、面倒臭がり屋の人にもお奨めだ。先日、紹介した「もし高校野球の女子マネージャーがドラッカーの『マネジメント』を読んだら」の女子マネージャもこの本を読んでいると設定となっており、初心者にも入りやすい。

 この本を読んでいて思ったのは、ドラッカーはまるで経営を哲学という本質を極める世界にまで高めているということだ。書いてある内容はかなり抽象度が高く、まるで論語を読んでいるかのようだ。つまり、抽象度が高いので、適応範囲も広いが、読む人の人生の成熟度によっていろいろに読めるということだ。おそらく、後世に残る古典になるであろう。経営の教科書としてもふさわしい良書だと思う。

運は鍛えられる

書籍 運のいい人、悪い人―運を鍛える四つの法則

 この本は、運の良い、悪いは本当にあるのかという疑問に対して心理学実験によってその本質を調べたものである。著者は、マジシャンであり、もともと人をだますテクニックから心理学に興味を持ちはじめ、ついには運のよしあしを研究することとなった。この研究で分かったことをまとめると以下のようになっている。

法則1 運のいい人は、偶然のチャンスを作り出し、チャンスの存在に気づき、チャンスに基づいて行動する。

法則2 運のいい人は、直感と本能を信じて正しい決断をする。

法則3 運のいい人は、将来に対する期待が夢や目標の実現をうながす。

法則4 運のいい人は、不運を幸運に変えることができる。

 まとめると、運とは、何か得体の知れない何かが決定しているのはなく、その人が人生に対して取る態度が人生にも影響し、相乗効果で運がよくなったり、悪くなるということだ。つまり、運のいい人は運がいいという態度で人生に望むので、人生の事件に対しよい面を見ることによって実際に良いことが相乗的に発生するのだ。逆もまた真なりで、運のわるい人は人生にたいして悪い側面を強調して認識するために、結果として悪いことが相乗的に起こるのだ。

 実際に、本書の最後で一ヶ月ほど、運の悪い人を運のいい人の生活態度と同じようにトレーニングすることによって態度が改善され、運の悪い人が運のいい人に変わった。成功するためには運のいい人の習慣を身につける必要があると思う。