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。
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。
評判・口コミ
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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評判・口コミ
実践 データ分析の教科書 現場で即戦力になるデータサイエンスの勘所
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データ分析スペシャリストの知見を凝縮!
データサイエンスは、業務を劇的に変革できるチャレンジングで、かつ、エキサイティングな分野です。ただしそこでは、単純に
データを収集し、それを各種統計理論に当て嵌めればプロジェクトは成功するものでしょうか?本書は、日立製作所 Lumada Data Science Lab. のメンバーたちの叡智を凝縮した一冊です。
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この中では、データ分析を行うための基礎技術や手順、そしてプロジェクトを成功に誘うためのノウハウを懇切丁寧に解説しました。
データサイエンスを業務に活用し社内DX化を図りたいIT担当者、そして将来はデータサイエンティストになりたい人、必読の入門書です。
学校では教えてくれない大切なこと 49 データサイエンス 統計で問題解決！
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本書のテーマは「データサイエンス」です。
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データサイエンスは、ビジネスの現場はもちろん、医療や農業などさまざまな分野で活用され、近年、ますます重要になってきています。
「データサイエンス」と聞くと、大人でも難しく感じる方が多いかと思いますが、本書では難しい統計や数学の話はせずに、小学生にも取り組めるデータサイエンスを紹介していきます。
本書を通じて、マンガで楽しみながらデータサイエンスの力を身につけていただきたいです。
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。
THE FIRST STEP データサイエンス
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名古屋大学教育学部附属高校、名古屋大学が発信するデータサイエンステキスト。数学が苦手でも、データサイエンスの基礎・基本を学ぶことができる。MDASH（数理・データサイエンス・AI）リテラシーレベルに対応。授業時に使用している演習問題と分析シートもご提供。
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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。
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！
評判・口コミ
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。
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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。
徹底攻略データサイエンティスト検定問題集［リテラシーレベル］対応 第2版
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黒本で人気の資格を取得しよう！
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2021年よりスタートしたデータサイエンティスト検定（通称DS検定）。その「リテラシーレベル」試験に対応した問題集の改訂版です！
データサイエンティスト検定リテラシーレベル試験は、「データサイエンス力」「データエンジニア力」「ビジネス力」の3つのチカラに関する知識が問われます。それぞれの分野に対応した問題と詳しい解説をしっかり網羅しているので、バランス良く学習できます。
◆最新の試験範囲を示した「スキルチェックリストver.5」に完全対応。
◆テキスト不要！教科書並みの詳しい解説で、本書1冊で合格力アップ！
◆本番の試験を模した巻末「総仕上げ問題」で、試験直前の追い込みもしっかりサポート！
教養としてのデータサイエンス 改訂第2版
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【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!
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・「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!
・日本を代表する豪華執筆陣がていねいに解説!
Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版 Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習
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Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなすための実用的な情報が詰め込まれたリファレンスの待望の改訂版です。
IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを利用し、データの操作、可視化、行列計算、時系列解析、統計分析、機械学習、データモデルの構築、複雑な科学計算まで、幅広いトピックをカバー。
それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。
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Pythonでデータ処理を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。
データサイエンス入門 第3版
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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。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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データサイエンスのための数学入門 Pythonで学ぶ線形代数、確率、統計の基礎
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本書は、データサイエンスに欠かせない微積分・確率・線形代数・統計を、線形回帰・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークといった実践的なアルゴリズムと結びつけて学べるハンズオンガイドです。
数式による説明を最小限に抑え、SymPy、NumPy、scikit-learnなどのコード例を通じて直感的に理解し、実際に活用する力を養います。後半では、市場で評価されるスキルセットやデータサイエンス分野でのキャリア構築に役立つ実践的アドバイスも提供しています。
読み終える頃には、強固な数理基盤と実践力を備え、自信を持って現場で活躍できる力が身についているはずです。
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今と未来がわかる データサイエンス
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インターネット上に蓄積された、膨大な量のデータを活用できるようにするため、いまデータサイエンスが注目されています。本書はそうしたデータサイエンスの基礎技術や関連するAI技術などのことをオールカラーでビジュアルに解説します。
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■世界中に雲のように存在するビッグデータ
現在、インターネットを介して誰でも閲覧できるサーバーが無数にあります。そこには文字情報だけでなく画像、音声、動画などの膨大な情報があります。こうした未整理の状態の複雑なデータをビックデータと呼びます。
■ビッグデータから宝を掘り出す
このビッグデータはただのガラクタの山ように見えて、じつはこの中にはお宝が埋まっています。このお宝を、道具を使って採掘することをデータサイエンス、採掘する人のことをデータサイエンティストと呼びます。
■データ分析の技術やツール
本書では、データの山から必要なデータを抽出する方法やデータから意味のある情報を取り出す統計の技法、ツールのことを、イラストや模式図、チャート図、表などを使ってフルカラーでていねいに解説しています。
■切っても切れないAI技術との関連
また本書では、AIがデータを分析する手法であるニューラルネットワークやビッグデータを使ってニューラルネットワークを強化する機械学習、ディープラーニングについてもていねいに解説しています。
こどもデータサイエンス なぜデータサイエンスが必要なのかがわかる本
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生成AI時代で差をつける、データを読み解くセンスをみがく
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「なぜスーパーは売れ筋を知っているの？」「アニメや動画のおすすめはなぜ当たるの？」「スマホやスマートウォッチで自分のカラダのどんなことが記録できるの？」そんな身近な疑問を入り口に、データの正しい読み解き方と活用法を学びます。
データサイエンスとは、多くのデータを集め、整理し、今や未来に生かす役立つ情報を見つける学問です。
たとえば、天気予報やおすすめ動画のしくみもデータサイエンスが使われています。小学校の算数（統計）や理科（観察・実験）と関係が深く、プログラ ミング学習ともつながります。現在はAI（人工知能）と一緒に使われ、社会のさまざまな問題を解決するのに役立っています。
では、そういった「データ」はどこにあるのか、どんなふうに使われているのか、そしてそれがどのように私たちの生活を変えているのかを身近な例を通じて楽しく学んでいく本です。
これからの社会でますますニーズが高まり広がっていく「データサイエンスの世界」を理解するためにかならず役立つ一冊です。
データサイエンスのためのソフトウェアエンジニアリング入門 明快かつ速いコードを書く
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データサイエンティストがより良いコードを書くために、ソフトウェア開発の基本手法を学ぶための実践的なガイドブック。読みやすく保守しやすいPythonコードの書き方を具体的な例とともに解説します。テスト、ロギング、リファクタリング、ドキュメント、パフォーマンス、デプロイなど、実務に役立つ内容が満載です。AIがコードを自動生成する時代でも、コードの質を見極める力が重要だという視点に立脚し、自らの判断でコードを設計・評価できるスキルを身につける実用性重視の一冊。対象読者は、初中級者のデータサイエンティストおよびデータサイエンス分野への進出を考えているソフトウェア開発者。
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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？
データサイエンスの知識や経験を習得することで担当できる仕事を10個、紹介します：
- データサイエンティスト
- ビッグデータを分析して企業の意思決定を支援し、機械学習モデルの構築や予測分析を行います。統計学、プログラミング、ビジネス理解の三つのスキルを組み合わせた専門職です。
- 機械学習エンジニア
- AIモデルの開発から本番環境への実装まで、機械学習システム全体の構築を担当します。MLOpsやモデルの運用保守も重要な業務となります。
- データアナリスト
- 企業のデータを分析してビジネス課題の解決策を提案し、レポートやダッシュボードを作成して経営陣に洞察を提供します。SQLやBIツールの活用スキルが重要です。
- ビジネスインテリジェンス（BI）エンジニア
- データウェアハウスの設計・構築や、企業全体のデータ基盤整備を行います。ETLプロセスの最適化やデータパイプラインの構築が主な業務です。
- データエンジニア
- 大規模データの収集、処理、格納システムを設計・構築します。クラウドプラットフォームやビッグデータ技術を活用したデータインフラの整備を担当します。
- リサーチサイエンティスト
- 企業や研究機関で新しい分析手法やアルゴリズムの研究開発を行います。学術論文の執筆や特許取得も業務に含まれることがあります。
- プロダクトアナリスト
- アプリやWebサービスのユーザー行動データを分析し、プロダクトの改善提案やA/Bテストの設計・分析を行います。ユーザー体験の向上に直接貢献する役割です。
- マーケティングアナリスト
- 顧客データや市場データを分析して、マーケティング戦略の立案や広告効果の測定を行います。顧客セグメンテーションや予測モデリングが重要な業務となります。
- 金融アナリスト（クオンツ）
- 金融市場のデータを分析してリスク評価や投資戦略の構築を行います。アルゴリズム取引システムの開発や金融商品の価格モデリングも担当します。
- データコンサルタント
- 企業のデータ活用戦略の策定から実装支援まで、包括的なコンサルティングサービスを提供します。技術的な専門知識とビジネス理解の両方を活かした提案が求められます。
これらの職種では、Python/R、SQL、統計学、機械学習といった技術スキルに加えて、ビジネス課題を理解し、データから価値のある洞察を導き出すための論理的思考力が重要になります。
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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