『分析者のためのデータ解釈学入門』を読んだ(´_ゝ｀)
江崎貴裕先生の『数理モデル思考で紐解くRULE DESIGN』を読んで、未読のこれも読まねばと。
まあ結論からいえば「入門」とある通り知ってることばかりで簡単だったけど、やっぱり文章が非常に読みやすくて良かった。
データいじる人は、文系でも一読しておくべき。
人によってバックグラウンドが違うので個人的な感想になるけど、レベル感としては『数理モデル入門』の方が難しかったかな。
一番最初の著書が一番難しくて、最新作が一番簡単に感じた。
『RULE DESIGN』はそもそも一般向け(他２冊は分析する人向け)だから当然といえば当然だけど。
この後は杉山聡先生の『分析モデル入門』を読むつもりだけど、彼(AIcia？)がいうように、ChatGPTができても勉強する必要性は薄れないと思う。
むしろ広く浅く知っておくべき事は増えたんじゃないかなぁ。
電卓があれば九九を覚えなくていいってならないように、道具としてのAIを使うためには、「何に使えるのか」「どう使うのか」といった部分こそがより一層必要になるわけで。
文系こそ数学やって、理系こそ文学や思想哲学が必要なんじゃないのかい(´_ゝ｀)
