2020年こそ理解したい「因果推論」の勉強はじめました｜松本健太郎
あけましておめでとうございます。2020年もよろしくお願いします。 2019年は「データサイエンティストなのにデータ万能主義を否定している」的スタンスでのメディア露出が増えました。 発言に矛盾はないと思います。データ触っている人ほど、データに慎重ですよね？ 加熱するデータへの過度な期待を、少しでも冷ませられたら幸いです。しかしデータ自体への火は消していない。火を絶やすでないぞぉ。ただ、データ分析の全てを否定したわけではありません。 実は取材を受ける度に「これからは因果関係を発見する因果推論が重要」と主張してきました。2020年代はますます重要性が増すと考えています。 新年１発目のnoteは、その論拠をまとめてみました。 2020年代は因果推論がアツいと思う理由私がデータ分析を始める際、いきなり数字は触りません。まずは「目的」と「アプローチ」を定義するところから始めます。 目的（WHATとW
データサイエンティストを目指すというかデータ分析を生業にするなら読んでおきたい初級者向け5冊＆中級者向け12冊（2015年冬版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo via VisualHunt) 追記 2017年3月現在の最新書籍リストはこちらです。 最近になってまた色々とデータサイエンティストを目指す人向けのお薦め書籍リストとか資料リストとかが出てきてるんですが、個人的には何かと思うところがあるので僕も適当にまとめておきます。偏りありまくり、完全に主観で決めたリストなので文句が出まくるかと思いますが、もはや毎回のことなのでご容赦を。 なおこちらのリストはあくまでもビジネスの現場でデータ分析を生業にする（しようとしている）人たち向けのものであり、研究者含めたガチ勢の方々向けのものではありませんのでどうか悪しからずご了承下さい。 ちなみに毎回言ってますが、アフィリエイトは全くやっていないのでここに貼られたリンクを踏んで皆さんが購入されても僕の懐には一銭も入りません。拙著だけはそもそも例外ですが（笑）。*1 初級者向け5冊 一応初級者向けと
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