初書籍出版!
初書籍出版!
進化した!
どうも大先生です。
本、出しました。
本日5月30日発売。
Amazonで検索してください。
超入門初めてのAIデータサイエンス。
こちらですね。
初著書となって、書籍出版まで。
行ってしまいました。
教師もいい感じで、
超入門っていう。
今回は、僕が中央大学で持ってる講義。
今年3年目。受け持って3年目になるんだけど。
その3年間で作ってきたテキストをそのまま教科書化するっていう。
そういう書籍が出版されて。
その中の注目ポイントとか、どんなステップで本構成してるかみたいな話と、
本に込めた思いみたいなね。
そこをちょっとお話させていただく回になっております。
で、やっぱ一番プッシュしたいのは最終章。
最終章。
未来のデータサイエンティストの姿ですね。
データサイエンティストの活躍が期待されるWeb3の世界というところを書いていて。
このポッドキャストを聞いて楽しんでもらってる人たちには結構刺さる内容だったり。
あとはまあ結構いい感じにステップ刻んでるよね。
そうね。簡単に学んでいけるというか。
わかりやすい。
なのでちょっとこのポッドキャスト結構いい相性だと思うので。
一体どんな本なのか。で、気になった方はぜひぜひね。
Amazonからご購入いただけたら嬉しいなと思っておりますので。
どんな本か聞いてみていいなと思ったらチェックしてみてください。
講義の教科書
それではどうぞ。
隣のデータ分析屋さん。
この番組は隣の席に知らないことを気軽に聞けるデータ分析屋さんがいたらいいなぁ。
を叶えるポッドキャストチャンネルです。
データアナリストのりょっちです。
データサイエンティストのたっちゃんです。
私本出した。
おめでとうございます。
初出版、初著書。
ね、なんか大変そうでしたよね。
ね、意外と本書くのって大変なのね。
何の本だったんですか?
私今回データサイエンスの教科書を出しまして。
画面見てる人ってあんまりいないんだよね実際ね。
超入門、初めてのAIデータサイエンスでございます。
入門書。
入門書。ゴリ入門。
やっぱり本って入門とか付けると売れるんですか?
これね、超入門は俺がゴリ押しして付けさせた。
やっぱ必要なんだ。
やってるより、ガチで超入門だから超入門にしてるんだよね。
ああ、そういうこと?
そう。このポッドキャストのね、マジで序盤の方かな。
大学の授業を持ってますみたいな、どんな内容を話してますみたいなエピソードをさ、公開したじゃん。
しましたね。
いつだっけね、あれね。
たぶんほんと10話とかいかないタイミングでしょ?
一桁バンダイだった気がする。
うん、そうそうそう。
あの授業の教科書かっていう感じなのね。
だからあの授業が、だからそのデータサイエンスのいわゆる教養科目みたいな。
教養科目としてのデータサイエンスって感じ?
そういう時代になったんだねって話を、ポッドキャストで収録しながら話しましたね。
そうそうそう。
いやだからそこって結構、時代の転換点だよねっていうのが、ちょうど1年前ぐらいに話したエピソードで。
で実際それが、もうやばい、伸びまくってるというか。
あのポッドキャストのエピソードじゃなくて、教養として必要であるっていう認識が広がりまくってる。
うん。
あの時で、確か半期で授業を取ってくれてる学生600人とかいたんだよ。
そうだ、めっちゃ多いっていう話でしたね。
でしょ?
誰でも履修できる教科になってるから、で去年よりも増えてもう何百人になったっていう話をしてましたね。
そうなんですが、なんと、なんと、あの授業の履修者数今期2000人になりまして。
やば、削退エグ。
やばくない?
え?2000人?
初年度が200人で、それを1年間やったタイミングで収録したのが1年前のエピソードで、それが600人とかで、で今年2000人だね。
もう倍々で増えてるとかの話じゃない、もう3倍3倍で増えてるよ。
いやもうこれすごいよ、スタートアップとかだったらすごいよ、すごい勢いの会社よ、オープンAIです。
2000人超落胆なんじゃん、絶対。
おい、バラすなよ。
これからくりが2つあって、1個は、そう、たぶん落胆だとバレた説っていうのがあるんだけど。
はいはい。
でも落胆とはいえ、あのね、いや単位は正直取れる、まあだって教養科目だもんって感じ。
うん。
で、ただAを取るのは意外とむずいって感じかな、5か。
あ、そうなんだ。
うん。
中身が難しいの。
最後の課題俺が作ってるんだけど、正直それでBかAの目の前の門がバチンって変わるみたいな感じなのね。
なんだっけあの、MBOじゃなくて評価のやつ。
えっと、GPA?
GPAか。GPAには効いてこないんだ。
いや、GPAに、だからGPA気にしてる人たちは頑張んなきゃいけない科目って感じ。
うん、なるほどね。
でもまあ単位取りたい人、最低でも単位があと足りないみたいなところには嬉しいですよね、簡単に単位取れるなら。
そう、授業にちゃんと出てれば取れるみたいな感じ。
うんうんうん。
まあ教養ってそうっすよね。
ちゃんと受けてるかどうかで、採点も全部やってるから、結構ちゃんと落とすやつは落とすし、最後に見ていくと。
みたいな感じで、いやあれいけるよっていう前評判が広がった可能性っていうのがまず一つね。
はいはい。
あとは、教養としてめちゃめちゃ広がってるって話したのは単純に2000っていう数字で言ってるわけじゃなくて、
二学部とか三学部ぐらいの必修になったのよ。
ああそうなんだ、確か去年までは選択でしたよね。
そう。で、選択で取れて、なおかつ中央大学全体で誰でも取れる。文系も理系も関係なく取れるっていう授業だったんだけど、
この授業の単位を取れてないと卒業できない学科が現れ始めた。学部か。
何学部だ。
データサイフィンスをする。
いや全然文系の科目だね。
経済とか?
そこらへんとか、なんか小学部とかはあった気がする。
あと総合政策だったかな。
そうなんかちょっと増えたね。
民間の企業でも、そういうデータサイエンス系の知識ないとやっていけないようなVizDevの人たちっていますもんね。
そうそうそうそう。実際もう無理じゃん。VizDevでAI関連のリテラシーないとか、
データ分析のリテラシーない、ましてはなんかABテストのやり方わかりませんとかもう論外みたいな。
っていうところでもうデータ活用は常識なんだよねきっと。
だからこの授業を必修にもするしっていうので、まあかなり広がっていってるっていう授業自体が。
でその今回書いた本は授業の教科書になるんですか?
そうそうそうそう。
まあなんかイメージとしてはこれまで2年間の授業で作ってきた教材をもう一人の先生と再編成して、
一つの体系だった本にまとめ直したみたいな。
そぎ落とした部分もあるし、逆にめちゃめちゃ追加した部分もあるしみたいな。
じゃあまあ2年分の中身を詰め込んで一冊作って、今年から教科書としては買って、生徒が買ってくるんですか?
いやそれがね間に合わなかったのよ。
あらあらあら。
これこの収録このポッドキャストの公開が5月の30日じゃん。
そうだね。
でこの教科書の発売日5月30なのよ。
ああなるほど。
今日発売なんだけどこれを聞いてくれてる人からすると。
でも授業は4月から始まってるわけで。
そうだね。
本当は本当は3月で全部すり終わって、3月中に生協に並んでっていうのを目指してた。
ミスってるね売り出し方。
いや本って本ってむずいのよ。
教科書になるなら結構こう高越じゃないけどチェックが厳しそうだしね。
なんかいや思ってたよりこれこのタイミングでいけるって言ってたよみたいな。
全然いけないじゃんっていう苦労を経てなんとか5月中に上がったみたいな感じだね。
データサイエンティストの活躍
2ヶ月をめでたいですね。
めでたいめでたい。
これね不思議と書いてる時ってあんま実感しないのね。
本を書いた凄みというか。
段階的に来た。
なんか構成みたいなのがバーって赤字が入ったやつが来て。
あーなんか直されてるわ。
でちょっとちょっとこうやってる実感が湧き。
でそっから向こうにあとはお任せで1ヶ月ぐらいやっぱ待つんだよね。
印刷所の金合いとか諸々で。
2ヶ月とかかな。
でそうしたら次Amazonのページ公開しましたがガツンと来るわけよ。
あーそれデカいね。
そう。
でAmazonに佐々木亮って書いてあるみたいな。
そっから1週間ぐらいして今手元にその出版される物が送られてきてる状態。
でこれを手に取った瞬間がもう爆裂に実感するね。
Amazonに並ぶの凄いな。
でもあれですよ自分も見ましたよAmazonで売られてる今もう予約販売だったかなちょっと前まで。
知ってる知ってる。
そうですよね。
でもう多分今このエピソードが出てる頃には普通に購入可能になってるんですよね。
なってるなってる。
そうですよね。
でそう佐々木亮って名前があったからおーって思ったし。
そのリンクリンクだったのかなリンクが確かあって開いたらもちろんその今回の教科書もあったけどあのヤングマガジンも。
ヤンマガとかのグラビアの表紙のやつが出てきてえみたいなおっぱいのお姉さん出てるけどなんでと思って。
多分宇宙話で収録組まれてましたよね。
それがどっかのキーワードで拾って多分佐々木亮が出てきたんじゃないかなと勝手に推察したんですけど。
プレイボーイじゃなくてヤンマガだな。
いや。
え俺グラビアかましてましたっけかましてませんよねえなんかまあ名前のあれがあるんだろうな。
出てくるでしょ。
うん出てきた今びっくりした。
佐々木で基本なんかかかるねもうザルじゃんSEO佐々木で。
あーそういうことなんだ。
多分佐々木プラス亮で検索がかかってるわけだ。
あーそういうことか。
一個博がついた感じがするよ。
もう先生って呼べばいいですか?
大先生ですね。
大先生ね。
ちな。
すごいんだけどねすごいけどやっぱ自分で言うといらんな。
いや俺結構すごいよね。
自分で言わないのよだから。
本当に。
我ながら思うよ。
いやすごいっすよ。
すごいけどあんま言わないの自分で。
自慢とかあんまみんな好きじゃないから。
気づいてもらえないじゃん。
やっぱ言ってかないと。
恐ろしいな承認欲求が。
言ってかないとさやっぱ。
本出してるから俺っつって。
え本って出したことあります?
ちな。
なんかマウント取られたら。
あーそうっすねえ。
えでも本って出したことあります?
あるよ。
えーそうなんですね。
えNASAって言ったことあります?
ないですよね。
そうですよね。
自己肯定感がすごいよ。
あのでもね。
プロローグが長いのよ。
プロローグ?
プロローグ長い?
違う本の話じゃない。
本の話じゃなくて。
今日のこのエピソード、プロローグが長いのよ。
いやまあだから教科書買ってねっていう話で。
あーそういうことね。
いやで、そのこだわりポイントみたいなのちょっと話しとこうかなと思ってて。
ここから真面目にいきますよ。
お願いしますよ。
こんなに偉そうに言ってますが、私担当してるの3割です。
そうなんですね。
まず先にね。
はいはい。
最後の方を担当してるんだけど、特にですね13章、13章目。
ほう。
ここがこだわりポイントです。
何が書いてるんですか?
第13章はデータサイエンティストの活躍が期待されるWeb3の世界です。
そうだWeb3の話を入れたって言ってましたね。
そう。
授業でもいわゆるブロックチェーンの分析をするオンチェーン分析ってやつの話を授業でも盛り込んでるのね。
で、まあ授業を教科書にするってなってるから、これは絶対に組み込まないとと思って。
オンチェーン分析の話も含む珍しい入門書
多分書籍化されてる、ちゃんと出版社から出てる本の中でオンチェーン分析の話を解いてるものはないんじゃないかなと思ってるんだけど。
そこがやっぱりこだわりポイントになってるわけですよ。
そもそもAIデータサイエンスの入門書ですもんね。
なのにオンチェーン分析の話も載っているっていうのは珍しい。
難しくそこを語りたい、ハウトゥーみたいなのを書いてるかっていうよりは、どっちかっていうとこう、こういうデータサイエンティスト目線でも見れるんですよっていうちょっとしたスキルの話もあるが、
データサイエンティストとして今から目指していく人たちに向けての本だから、未来を見据えてほしいわけよ。
なるほどね。
で、そうしたら、例えば10年後のデータサイエンティストってどうなってるかみたいなのを考えたときって、
まあなんか少なくとも今の俺らがやってるような仕事とはまた変わってると思ってるわけよ。
まあいろいろあるけど、例えば一番なんだろうな、給料とか良さそうなのは、
自動運転の一部、機械学習の作れますとか、エコメンドのシステムめちゃめちゃ詳しいですとかって結構やっぱ、
AI活用としてはどでかい部分じゃん。
そうだね。
でも多分ここら辺ってもう割と汎用化されていく世界だと思っていて、
で、ならその強みを持ってる人が10年後もその強みでいけるかで言うとなんとなく違うと思うわけよ。
で、それってなんでかっていうと、そもそもサービスの形態もガラッと変わってるだろうし、
オープンAIみたいなやつがもっといろんなのが出てきて、AI活用してるプロダクトも増えるし、
なんならもしかしたら汎用AIみたいな、AGIってやつね。
そう、ハゲ、ハゲの病気ね。それAGAじゃないの?
AGAか、AGA治療だからAGAだね。
ソフトバンクの株主総会みたいなやつで孫さんがその話してるときに、
俺、ハゲの話をしてるのか、汎用AIの話をしてるのか、AGIとね、AGAでね。
AGA、そう。こうね、頭の中でね、パッパッパってなってくの。
そんな人いないよ。AGA治療の方だね、それは。
だからそういうのがやっぱ多分浸透していくと、またプロダクト側も変わってってなって、
そうするとなんか、こうやっぱウェブの構造自体も、今ウェブ3って言われてるものが、
より一般的になっている世界にとか、なんかいい感じにマージされてるような世界になっていくと思ってるわけよ。
教養としてデータサイエンスを考えるんであれば、今のデータサイエンティストに必要な能力もそうだけど、
10年後になってる可能性の部分まで見ておくのも大事かなと思ったわけね。
だから、なんかちょっと異質なんだけど、13章にはこれ絶対入れさせてくださいって言って、入れた。
ちょっと読みたくなるな。勝手に読もうかな。
ExcelからPythonへのデータ分析の流れ
ざっくりね、ざっくり全体の構成でいくと、学習できる内容は大きく3つ。
ツール的な、なんかこのもので言うと、Excelからまず入るっていうところ。
これやっぱ文系向けっぽいよね。
リスキリングとか本当に入り口から書いてるからそうなっていく。
で、SQL触らせますと。
で、そっからPython入っていきます。
優しいね。
で、Pythonの中で画像認識と自然言語処理もやってもらいます。
いきなり非構造化データ。
AIを体験するっていう意味で、非構造化データほどやっぱ実感はしやすいんだよね。
感覚的にも分かりやすいね。
で、それをやってもらいます。
で、が一連の流れ。
だからExcelから入って、まずなんか表のデータの使い方。
CSV形式になってるものが簡単に触れるよねっていうのやって、
それをSQLで処理すると楽だよねっていうのがステップとして入って、
で、その先に、そこら辺ってちょうどデータアナリストとかデータサイエンティストの入り口みたいなところじゃん。
SQLに入っていくと。
で、Pythonに入っていくみたいな。
だからその途中で最適化、ここのさ、あれでもやったじゃん。
やった。
Podcastの最適化の話したじゃん。
しましたね。
第9章はその最適化の考え方をすり込ませようっていうのもあって。
で、これが優しいのがExcelでやる最適化とPythonでやる最適化っていう2面でやることで、
ExcelからPythonへのギャップを感じさせないようにする作りというか。
はい、優しいね。
っていう感じになっております。
データサイエンスのリスキリングにおすすめの教科書
それはもう結構グラフィックとかも使ってわかりやすくなってるんですか?
なってるなってる。結構図とかは多めに入っていて、こんな感じだね。
ほんとだ。ヒストグラムみたいなのがありますね。
で、ちゃんと実行結果だけじゃなくてスクショとかもちゃんと入れるようにはしていて、
ってなってるから、まあまあ良いんじゃないかなという感じですね。
だからこれから本当にAIとかデータ再生やりたい人がまず最初に手に取って、
こうやって動かすんだみたいな、実際に手を動かしながら勉強できる教科書っていう感じなんですかね。
そうそうそうそう。だからこの授業、これ自体も大学の1年生とかがやっぱ取るから、
高校から上がってきてっていう人たちにも向けてるし、本として発売するから、
一般のリスキリングとかを考えてる人にも向けて作ってる。
これから勉強し直したいみたいな人たちだ。
俺リスキリングの講座とかをやったことあるんだよね。会社の手伝いとかで。
どこだっけな。富山大か。
富山大の地域のいわゆる富山で働いてる人たちでDXとかを進めたいみたいな人たちに向けた大学が開催してる講座とかがあって、
それでリスキリング講座みたいなので授業したこととかあって。
データサイエンス系の授業。
そう、富山大って確かあれだっけ、データサイエンス学科みたいなのがあるよね。増えたよね一気に今年で。
っていうので、そんな教科書です。
いいですね。初心者でも学生でも大人でも。
これで書店でももう販売されるんですか、これから。
どうだろうね。大きく書店展開されるかで言うとちょっと際どいかな。
欲しい人に届けばいいっていうスタンスの本の色合いが強いから、
ベストセラーにする誰でも手に取りたい本とはちょっと違うんだよね。
なるほどね、そういうのがあるんだ。
今話したテイストのものって書店でピックアップされてるイメージってあんまつかないじゃん。
大学で使う教科書ってあんまり書店では売られないか。
そうね。一応リスキリング向けにはしているから、置いてくれる本屋さんとかがあったらすごい嬉しいは嬉しいんだけど、
リスキリングするのに体系的にまとまってる本ってないかなって時に、
Amazonとか出版社のサイトとかで見つけてもらえれば全然OKぐらいの感じかなっていう。
そういうのをやっていくと、一応大学でデータサイエンス学ぶ人たちの第一本目みたいなとこもみんな体験できるし、
あとは最後の部分を読み物的にWeb3のとこだけでも読んでくれたら個人的には嬉しいかなっていう。
本当はこのポッドキャストで制作秘話とか色々ずっとやっていきたかったんだけど、
あんま上手く出し方もピンときてなければ。
っていうので、気づいたら完成してしまった。
まあでも、初めての書籍作りっすもんね。
そうね。思ったより大変だった。
で、初めてと言いつつ、でもこれからどんどん出してくるんですよね。
私やりますよ。もう今肩ブンブン回ってるから。
めちゃめちゃ全部が上手くいったら、年内にあと2冊出す。
ねえ、早いよねペースが。わいわいやるよ。
え、それはもう楽しくなっちゃったの?
まあいい機会をもらったっていう感じで、ちょっとね次の出版の計画に関してはね、ちょっと続編だね。
次回のエピソードでやろうか。
喋りすぎちゃう気がする。
喋りすぎちゃう気がする。
次回は初書籍出版を迎えたリョッチ。
次のステップ、私の種巻きですね。
種巻き。
いったいどんなもんなのかを、ちょっと楽しみにしておいていただけたらと思います。
わかりました。
じゃあ次回は種巻きっていうことで、科学系ポッドキャストのエピソード。
はい、そういうことです。
隣のデータ分析屋さん、今回も面白いと思ったらフォロー、レビューよろしくお願いします。
番組の感想や質問は、ハッシュタグ、隣の分析屋。
隣のがひらがなで、分析屋は漢字でお願いします。
また概要欄に貼ってあるお手紙フォームからコメントを寄せください。
ではまた。
バイバイ。
