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。
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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。
データサイエンスはじめの一歩
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★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」。
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
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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。
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東京大学のデータサイエンティスト育成講座
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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。
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教養としてのデータサイエンス
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「第四の科学」として注目されるデータサイエンス。データとは? DXとは?
AI時代を生き抜くために、知っておきたいキーワードが、この一冊でまるわかり!
日本を代表する豪華執筆陣がていねいに解説!・「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」のうち「導入」「基礎」「心得」に完全準拠した公式テキスト!
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・文理を問わず、すべての大学生に、数理・データサイエンス・AIを習得させることを目的として編纂された。
・カラーで見やすく、練習問題も充実。
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。
データサイエンス数学ストラテジスト［上級］公式テキスト
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★AI時代の注目デジタルスキル資格
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★待望の公式テキスト登場
生成AIの登場によって、ビジネスパーソンの働き方は大きく変わります。カギを握るのは「AIを使いこなせるか、データから価値を見いだせるかどうか」です。AIをうまく使いこなせる、データから価値を見いだせるビジネスパーソンの生産性は、飛躍的に高くなります。
では、AIを使いこなす（データから価値を見いだす）には、何を学べばいいのでしょうか？ 使いこなすには、その対象について理解を深めることが必要です。AIの基礎理論およびその土台となるデータサイエンスは数学の活用ですから、AI、データサイエンスに関連する数学および活用法を体系的に学ぶことが必要です。それこそが本書であり、その理解度を測る資格試験が「データサイエンス数学ストラテジスト」です。AIをつくるための資格ではなく、AIを使いこなす、データから価値を見いだすための資格ですから、理系でなくても大丈夫です。
「データサイエンス数学ストラテジスト」資格試験には中級と上級があり、本書は上級の「公式テキスト」になります。同資格の受験を考えている人にとって、待望の解説書です。
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、9冊、紹介します。
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
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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！
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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。
日本統計学会公式認定 統計検定データサイエンス発展対応 データサイエンス発展演習
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本書は日本統計学会の公認テキストです
統計検定の枠組みのなかで、データサイエンス人材の質評価の認定を行うため、「データサイエンス基礎」 「データサイエンス発展」 「データサイエンスエキスパート」 の3つの水準の試験が実施されていますが、本書は「データサイエンス発展」の出題範囲に合わせて作成された公式テキストです。
実践においては数理、情報、統計に関する幅広い知識と、それらの知識を組み合わせて活用する能力が求められます。
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本書はこのような観点からの多様な例題を中心に構成されています。
データサイエンス入門 第2版
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データ分析の初歩から活用事例までを平易に解説したデータサイエンスのリテラシー醸成のための教科書。
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。
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図解まるわかり データサイエンスのしくみ
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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
出版社ポスト
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
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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。
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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！
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Pythonで学ぶはじめてのデータサイエンス
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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
はじめの第一歩 基礎からはじめるデータサイエンス
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本書は実社会におけるデータ活用事例をもとに、数学が苦手な文系学生でも数理・データサイエンス・AIの基本を学習し、活用できる基礎知識を学べます。
はじめてデータサイエンスを学ぶ学生にお勧めです。AI、ビッグデータと共存する時代に「データサイエンス」を武器にするための基礎を学ぶ本テキスト。
時代の流れに取り残されないために、今一歩踏み出す方に手にとっていただきたい本です。amazon.co.jp書籍情報より引用
- データサイエンスが求められる社会の背景から学び、事例を軸にしてデータサイエンスのプロセスと分析手法を身に付けていきます。
- 分析手法ごとに確認問題を設置。理解度を測りながら進めることが可能です。
- 実際のデータを使用した課題も設けており、より実践的な学びが可能です。
- 文部科学省が提示している「数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度(MDASH)」を意識した構成のテキストです。
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
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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。
［改訂新版］AIデータサイエンスリテラシー入門
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数学が苦手な文系学生でもデータサイエンスが無理なく学べる！
政府による「AI戦略2019」では，文理を問わず，すべての大学・高専生（約50万人卒／年）が正規課程でリテラシーレベルの数理・データサイエンス・AIを修得することを目標としました。
そして各大学・高専で参照可能な「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」が策定されました（2020年4月版）。
このモデルカリキュラムが2024年2月に改訂されました。本書は「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）」通称MDASHに準拠した教科書です。
2024年2月改訂のMDASHに対応しています。
章構成は，モデルカリキュラムの「導入」「基礎」「心得」に沿った内容となっています。一部の私立文系の大学では，中学数学すら修めていない学生が多く，コンピュータリテラシーも低い傾向にあります。
本書は，そういった私立文系学生でも無理なく学べるよう，やさしく解説しています。
Excelの基本的な操作を学習したあと，与えられたデータをもとに「データを読み，データを説明し，データを扱う」ことを，実際に動かしながら理解します。
このデータ分析の演習を通して，データサイエンスを体験できます。本書で「リテラシーレベルのモデルカリキュラムを網羅できる」ため，教科書として採用しやすい内容となっています。
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講義とExcel実習をバランスよくおりまぜた半期1コマ15回の授業計画のモデルケースを紹介しており，コンピュータリテラシー担当教員がすぐに数理・データサイエンス・AIのリテラシー授業を始めることができます。
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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