データサイエンスについて知りたい人のために、おすすめの本を紹介します。
データサイエンスは、膨大なデータから知識や洞察を抽出し、価値を創出するための科学的手法の集合体。統計学、機械学習、データマイニングなどの技術を駆使し、ビジネスの意思決定、製品開発、市場予測などに応用されます。データの海をナビゲートし、隠されたパターンを発見する冒険。データドリブンな未来を切り開きます！
まずはじめに、データサイエンスがわかる本のおすすめ5選を紹介します。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介します。
あなたは、次のどれに当てはまりますか？
- データサイエンティスト：データ分析、統計、機械学習のスキルを磨きたい
- ビジネスアナリスト：データ駆動の意思決定を行うための知識を深めたい
- エンジニア・プログラマー：データ処理と分析のためのプログラミングスキルを身につけたい
- 学生・研究者：データサイエンスの理論や応用を学び、研究に活かしたい
- マーケティングプロフェッショナル：消費者の行動を分析し、キャンペーンの成果を高めたい
- 経営者・起業家：ビジネスの成長にデータを利用する戦略を理解したい
- IT専門家：データインフラストラクチャやデータベース管理に関する知識を広げたい
- 政策立案者：データを用いた公共政策の分析や評価に興味がある
- ヘルスケア専門家：患者データを活用し、治療成果を向上させたい
- 製品マネージャー：製品開発における顧客のフィードバックと市場データを分析したい
あなたの興味関心にあった本をみつけて、ぜひ読んでみてください！
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おすすめ5選）データサイエンスの本
データサイエンスがわかる本のおすすめ5選を紹介します。
この１冊ですべてわかる データサイエンスの基本
書籍情報
ポチップ
◆データ分析のトップランナーが、【身近にある9つの事例】でやさしく解説!
日本で初めてデータサイエンス学部を創設した「滋賀大学(データサイエンス学部)」が、【身近にある9つの事例】を用いて、データ分析で何かできるかを、やさしく解説した類書のない一冊です。
大学入学共通テストで出題される情報Ⅰ、そして情報Ⅱを学ぶ学生にも最適。
◆本書の構成は、事例の紹介、続けて分析に必要な基本知識の説明!
本書の構成は、各事例ごとに、まずは前半で事例を用いて【データ分析のやり方】を紹介し、続けて後半の【キーワード解説】で分析に必要なデータサイエンスの知識を説明します。
プログラムコードもつけているので、自分のコンピュータで分析を再現しながら学習することも可能です。
amazon.co.jp書籍情報より引用
ジャーナリストによる企業、行政などのデータ分析導入の事例も掲載。
大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる
書籍情報
ポチップ
東大で学ぶ4年分のデータサイエンスの知識が文庫でザックリ学べる!
本書は初学者がデータサイエンスを理解する上で必要な基礎知識を1冊にまとめたものです。
一般的なデータサイエンスの本では省略されがちな前提知識、たとえばハードウェア技術、ソフトウェア技術、アルゴリズムの話なども、データサイエンスとの関連を強調しながら丁寧に解説するように努めました。
本書を通じてざっとでもデータサイエンスを支える基礎技術をつかんでいただければ幸いです。とはいえ読者によっては「プログラミングの話は興味ない」「商用利用するわけではないからデータベースの話は関係ない」など、さまざまなニーズがあることでしょう。そうしたニーズにも応えられるように、なるべく章ごとに完結するように書かれているため、好きな箇所から読み進めてもらって構いません。
amazon.co.jp書籍情報より引用
評判・口コミ
最短突破 データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）公式リファレンスブック 第3版
書籍情報
ポチップ
読めば読むだけ力になる、新スキルチェックリスト対応の公式リファレンスブック！
amazon.co.jp書籍情報より引用
集めたデータから価値を創出し、ビジネス課題に答えを出すデータサイエンティストは、ますます必要とされてきています。
そんなデータサイエンティストには、様々なスキルが求められています。
・情報処理、人工知能、統計学などの情報科学系の知恵を理解し使う、データサイエンス力
・データサイエンスを意味のある形に使えるようにし実装・運用できるようにする、データエンジニアリング力
・課題背景を理解した上でビジネス課題を整理し解決する、ビジネス力
さらに、これらのスキルを日常生活や仕事等の場で活かすための学修目標を示した
・数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム
も公表されています。
データサイエンティスト検定（リテラシーレベル）では、これらの基礎的な部分を総合的に問われます。
本書では、問われる項目をひとつひとつピックアップし、現場の第一線でで活躍する著者が詳しく解説しています。
読み込めば読み込むほど力になる、試験対策のための一冊です。
一生モノのビジネス教養 データサイエンス大全 シンプルにわかる49の用語と13の実践
書籍情報
ポチップ
もはや「データサイエンスって何それ？」が許される時代ではありません。
英語や会計、そしてプログラミングと肩を並べる「ビジネスパーソン必須の教養」となりつつある、いや、既になっていると言っていい。
それが "データサイエンス" です。とはいえ正直、データサイエンスは難しい。
「自分の仕事にデータサイエンスの知識を落とし込んで、的確かつ精度の高いデータ分析を〜」なんてレベルまでの道のりは果てしなく遠い。では一体どこから、何から手をつければいいのでしょうか？
まずは、主要な重要用語の意味を理解しましょう。
「何となく理解できたような気がする」くらいでも無問題。
その上で「各知識が実践の場面でどのように活かされているのか」を理解してください。
いや、体感してみるだけでもいいでしょう。データサイエンスへの第一歩はそんな感じでOK。
amazon.co.jp書籍情報より引用
そして本書は間違いなく、「そんな感じ」をギリギリまで実現してくれる一冊なのです！
評判・口コミ
教養としてのデータサイエンス 改訂第2版
書籍情報
ポチップ
◆累計5万部を超えるベストセラー改訂!◆
【安宅和人氏（慶應義塾大学環境情報学部教授・LINEヤフー株式会社シニアストラテジスト）推薦!!】
データ×AIドリブンな時代に何が基礎なのか、それを理解したい人はまずこれを手に取りたい。・これからを生き抜くために知っておきたいキーワードが、この一冊でまるわかり!
・「数理・データサイエンス・AI(リテラシーレベル)モデルカリキュラム」の改訂にあわせ、高等学校「情報1」との連携、生成AIの急速な発展などに対応し、完全準拠の公式テキストがますますパワーアップ!
・フルカラーで見やすく練習問題も充実!
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・日本を代表する豪華執筆陣がていねいに解説!
注目の新刊）データサイエンスの本
データサイエンスがわかる本の注目の新刊を、1冊、紹介します。
応用基礎としてのデータサイエンス 改訂第2版 AI×データ活用の実践
書籍情報
ポチップ
◆生成AIを大幅加筆し、好評テキストが改訂!◆
・いますぐ身につけるべき「データサイエンス」「データエンジニアリング」「AI」の基礎知識がここにある!
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・「数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)モデルカリキュラム」に完全準拠した公式カラーテキスト!
・カラーで見やすく、練習問題も充実!
ロングセラー）データサイエンスの本
データサイエンスがわかる本のロングセラーを、10冊、紹介します。
東京大学のデータサイエンティスト育成講座
書籍情報
ポチップ
東大 松尾研究室が提供するあの人気講座が待望の書籍化!
本書は、2017年と2018年に東京大学で実施された「グローバル消費インテリジェンス寄付 講座」の学生向けオフライン講義と、社会人向けオンライン講座で使われた教材がベースになっています。
約400名ほどの受講枠(2年間)に、のべ1,800人以上の応募があった人気の講義です。
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この本のベースとなるコンテンツはJupyter Notebook形式で公開されていますが、この内容をさらに精査、ブラッシュアップし、読みやすく整えたものが本書になります。
評判・口コミ
データサイエンス1年生 Pythonで体験してわかる! 会話でまなべる!
書籍情報
ポチップ
あたらしい1年生シリーズ「データサイエンス1年生」の登場！
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ヤギ博士、フタバちゃんと一緒にデータサイエンスの世界に飛び込んでみよう！
Python1年生でもおなじみのヤギ博士とフタバちゃんと一緒にデータサイエンスの基本について体験できる書籍です。
データサイエンスに必要な知識から始まり、基本的なデータの読み解き方や、データの傾向や特徴をつかむ方法について解説します。
【本書の開発環境】
Google Colaboratory
【対象読者】
・Pythonの基本文法は知っている方（『Python1年生』を読み終えた方）
・データサイエンスについて知りたい初心者
・Pythonを使ってデータサイエンスの手法を体験したい初心者
データサイエンス入門 第3版
書籍情報
ポチップ
本書『データサイエンス入門』は、ビッグデータ時代を生きるすべての大学生が身につけておくべきリテラシーとしてのデータサイエンスへの入門をコンパクトに解説するとともに、より進んだ学習への橋渡しともなる教科書である。
また、大学の教養課程で用いられることを想定し、文科系の学生にも読みやすいように、数式はできるだけ使わずにグラフなどで直観的な説明を与え、データサイエンス全般を概観できる内容となっている。
具体的には、以下のような項目を扱っている。
・データサイエンスの社会的役割
・データサイエンスと情報倫理
・データサイエンスのための統計学の基礎
・データサイエンスの手法の紹介
・コンピュータを用いたデータ分析の初歩
・データサイエンスの応用事例特に本書の特徴は、データサイエンスの応用事例としてマーケティング、画像処理、品質管理など様々な分野における実際のデータ活用の事例を紹介していることである。
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これによって、データサイエンスが現代の社会においてどのような役割を果たしているかを具体的に示しており、データサイエンスの学習を続けるための出発点になっている。
データサイエンスはじめの一歩
書籍情報
ポチップ
★誰でも無理なく学べるテキストの決定版!★
・全学必修のデータサイエンス教育の「さきがけ」となった講義がついに書籍化。
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・文部科学省「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(リテラシーレベルプラス)」に採択された「信頼」と「実績」。
データサイエンス実践テキスト
書籍情報
ポチップ
「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(MDASH)リテラシーレベル」のモデルカリキュラム準拠!
手を動かしながらデータサイエンスの基本を学ぼうデータサイエンスの基本をしっかりと学ぶ入門書。
認定制度のモデルカリキュラムで扱う内容、具体的には、データサイエンスが求められている社会的背景から、データの扱い方、確率や統計の基礎、簡単なデータ分析までを一冊にまとめました。
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データサイエンスの世界への第一歩を、この本で踏み出しましょう。
図解まるわかり データサイエンスのしくみ
書籍情報
ポチップ
分析手法からAIの基本まで、知っておきたい知識を全部図解
データを活用して、自社のビジネスやサービスに生かそうという動きが活発化しています。
しかし、データの分析には幅広い知識が求められます。本書では、データやグラフの種類、統計学の基本など、基礎から周辺知識まで、データサイエンスを学ぶ際に知っておきたいことを一通り解説しています。
見開きで1つのテーマを取り上げているので、最初から順に読んで体系的な知識を得るのはもちろん、気になるテーマやキーワードに注目しながら読むなど、状況に合わせて活用してください。
【こんな方におすすめ】
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・データサイエンスの基本を知りたい人
・業務でデータ分析に関わる人
・AIの基礎や今後の課題など周辺知識まで知りたい人
・現場の実態や出来事など、最新動向についても知りたい人
絵と図でわかる データサイエンス 難しい数式なしに考え方の基礎が学べる
書籍情報
ポチップ
情報通信技術(ITC)が高度に発展した今日、私たちは、さまざまなデータに囲まれて暮らしています。
データがなければ、ありふれた日々の営みですらスムーズには行えません。
そんな現代社会で必須の「データ」を扱う科学が、「データサイエンス」です。本書は、データサイエンスの概観がざっくりと把握できるよう、イラストや図をたくさん使って、やさしく解説した「入門の入門書」です。
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難しい数式は使っていないので、数式が苦手な方にもおすすめです。
Excelでデータサイエンスを体験できるダウンロードデータ付き。
(こんな方におすすめ)
・数式が苦手だが、データサイエンスを学んでみたい人。
・データサイエンスを学ばなければならないが、数式が苦手な人。
・データサイエンスについて、ざっくりとわかる入門書を探している人。
データサイエンス入門
書籍情報
ポチップ
ビッグデータの時代だ。さまざまな分野の研究がデータ駆動型に変わってきている。ビジネスでのビッグデータ利用も人工知能の開発とあいまって盛んだ。
データの処理・分析に必要な情報学(コンピュータ科学)と統計学の基本知識をおさえ、またデータから新たな価値を引き出すスキルの学び方を紹介する。待望の入門書。
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中高生からのデータサイエンス Googleスプレッドシート／Excelで学ぶ高校情報1×数学×探求授業・大学入試対策のための
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ポチップ
本書は、中学高校の数学科・情報科・探究授業のカリキュラムに基づいて書き下ろした、理論と実践の両軸に重きを置いた統計分析法の入門書で、著者の勤務校の数学I・情報I・理数探究の授業用教材として活用しています。
Googleスプレッドシートでの実装例を中心に取りあげていますが、Excelでもほぼ同様、唯一異なるグラフの描画についてはExcelでの出力法も記載しています。基本的な統計概念（四分位数、標準偏差、相関係数、回帰直線、正規分布など）、オートフィルや関数入力などの表計算スキルの基礎に始まり、数百～数千件からなる購買データやe-Stat等の社会統計データ、各種シミュレーションを題材とする10数個の分析の実践例を追体験することで、統計分析の手法についての習熟を目指します。
さらに大学入学共通テストを意識した、基本事項の確認問題、自作の定期試験問題（データ分析の読解問題）も実装例つきで随所に掲載しています。
出版社書籍情報より引用
本書で用いるサンプルデータと分析例については、Excelファイル形式でサポートサイトに用意していますので、ご利用ください。
Pythonで学ぶはじめてのデータサイエンス
書籍情報
ポチップ
Python演習で実践的なデータサイエンスの力がつく
文理を問わないすべての大学生が身に着けるべきデータサイエンスの基礎を、Pythonを使った演習を行いながら実践的に学べる教科書です。数学的なバックグラウンドが無くても、概要を理解しながら飽きずに進めることができる内容です。
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数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）に準拠。
大学、大学院の講義で教科書として使用しやすいよう、全14章で構成しています。
（こんな方におすすめ）
・データサイエンスを基礎から学びたい人。文系・理系の大学生。講義で使用したい先生。
評判・口コミ、出版社ポスト
データサイエンスによくある質問と回答
データサイエンスについて、初心者からよくある質問と回答を５つ紹介します。
質問1: データサイエンスとは何ですか？
回答: データサイエンスは、大量のデータから有用な情報を抽出し、分析することを目的とした学際的な分野です。
統計学、機械学習、コンピュータサイエンス、情報技術を組み合わせて、データからパターンや洞察を発見し、予測モデルを構築することができます。
データサイエンスはビジネス意思決定、製品開発、市場分析など様々な分野で応用されています。
データサイエンスに必要なスキルセットは何ですか？
回答: データサイエンスに必要な主なスキルセットには、以下のものがあります：
- 統計学と数学： データ分析とモデリングに必要な基礎知識。
- プログラミング能力： PythonやRなどのデータ科学に適したプログラミング言語。
- 機械学習： アルゴリズムとデータセットを用いた予測モデルの構築。
- データの可視化： 洞察を分かりやすく伝えるための視覚化スキル。
- 問題解決能力： 複雑なデータから具体的な問題解決策を導き出す能力。
データサイエンティストとデータアナリストの違いは何ですか？
回答: データサイエンティストとデータアナリストの主な違いは、彼らの役割と使用する技術の範囲にあります。
データアナリストは主にデータの収集、処理、分析に焦点を当て、ビジネス上の意思決定に役立つ洞察を提供します。
一方、データサイエンティストはより高度な統計的手法と機械学習を用いて、予測モデリングや複雑なデータ分析を行い、新たなデータ駆動の製品やサービスの開発に貢献します。
データサイエンスの主な応用分野は何ですか？
回答: データサイエンスは多岐にわたる分野で応用されており、主な応用分野には以下のものがあります：
- ビジネスインテリジェンス： 市場動向や顧客行動の分析。
- 金融： リスク管理、アルゴリズムトレーディング、信用評価。
- 医療： 予測モデリング、疾病の診断、ジェノムデータ分析。
- Eコマース： 推薦システム、顧客セグメンテーション、売上予測。
- 社会科学： 人口動態、公共政策の分析、トレンド予測。
データサイエンスのキャリアに進むためにはどのような教育が必要ですか？
回答: データサイエンスのキャリアに進むためには、通常、統計学、コンピュータサイエンス、応用数学などの分野での学士または修士程度の教育が推奨されます。
また、多くの大学やオンライン教育プラットフォームではデータサイエンスに特化したコースやプログラムを提供しています。
重要なのは、実践的なプロジェクトやインターンシップを通じて実務経験を積むことで、理論だけでなく応用スキルも身につけることです。
データサイエンスのスキルが活かせる職種とは？
データサイエンスに関する知識や経験を習得することで、データ駆動型の意思決定を支援し、ビジネスの洞察を深める多様な職種で仕事を担当することが可能です。
データサイエンスは、統計学、機械学習、データ分析、コンピューターサイエンスなどの技術を駆使して、大量のデータから有益な情報を抽出し、予測モデルを構築する分野です。
以下に、データサイエンス関連のスキルを活かせる職種の例を挙げます：
- データサイエンティスト:
- ビッグデータを分析し、予測モデルやアルゴリズムを開発してビジネスの意思決定を支援します。
- 様々な業界で需要があり、特に金融、ヘルスケア、Eコマース、テクノロジー企業で重宝されます。
- データアナリスト:
- データの収集、処理、分析を行い、ビジネスインサイトやレポートを作成します。
- データの視覚化やダッシュボードの作成にも携わります。
- 機械学習エンジニア:
- 機械学習モデルの開発と実装に焦点を当て、自動化されたデータ解析システムを構築します。
- AIアプリケーションの開発にも関わります。
- ビジネスインテリジェンス（BI）アナリスト:
- データを活用してビジネスのパフォーマンスを分析し、戦略的なビジネスインテリジェンスを提供します。
- 経営陣への意思決定支援や戦略立案に貢献します。
- データエンジニア:
- データの収集、保管、アクセスを可能にするデータパイプラインやアーキテクチャを構築します。
- データのクリーニングや前処理など、分析のためのデータ準備にも関わります。
- 量子アナリスト:
- 金融市場の分析、リスク管理、投資ポートフォリオの最適化などにデータサイエンスの技術を応用します。
- 複雑な数理モデルや統計的手法を使用します。
- プロダクトマネージャー（データプロダクト）:
- データ駆動型のプロダクトやサービスの開発と管理を担当します。
- ユーザーのニーズに基づいたデータソリューションの企画から実装までを指揮します。
データサイエンスの知識や経験は、企業が直面する複雑な問題を解決し、新たなビジネスチャンスを発見するための重要な資源です。
データ駆動型のアプローチは、あらゆる業界での競争優位性を確保し、イノベーションを推進するためにますます重要になっています。
まとめ
データサイエンスについて知りたい人のために、おすすめの本を紹介しました。
まずはじめに、データサイエンスがわかる本のおすすめ5選を紹介しました。
もっと探したい人のために、注目の新刊、ロングセラー本など（目次を参照）を紹介しました。
あなたの興味関心にあった本をみつけて、ぜひ読んでみてください！
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