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！
紙書籍 まとめ買いキャンペーン
・5〜9冊…最大5%ポイント還元
・10〜11冊…最大10%ポイント還元
・12冊以上…最大15%ポイント還元
詳しく見る 7月14日（月）まで
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。
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。
amazon.co.jp書籍情報より引用
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
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
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。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。
amazon.co.jp書籍情報より引用
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!
amazon.co.jp書籍情報より引用
・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、3冊、紹介します。
ビジネス課題を解決する技術 数理モデルの力を引き出す3ステップフレームワーク
書籍情報
ポチップ
データサイエンスを価値につなげたいすべての人へ
現代のビジネスシーンにおいて、データサイエンスの活用は競争優位性を確立するための鍵となっています。しかし、多くの企業が「データをどうビジネス価値に結びつけるか」という共通の課題に直面しています。特に、生成AIの進化により分析技術が身近になった今、データサイエンティストには単なる技術力以上に、「曖昧なビジネス課題を、データサイエンスで解決可能な具体的な問題へと的確に変換する能力」が強く求められています。
本書は、この重要な「問題変換能力」を養い、データに基づいた最適な意思決定を導くための実践的な指南書です。その核となるのが、著者が提案する「3ステップフレームワーク」です。このフレームワークは、複雑で捉えどころのないビジネス課題を前に、数理最適化、数理モデル、そしてデータの力を統合的に活用することで、具体的なアクションを導出するための体系的なアプローチを提示します。
ステップ1：ビジネス課題を数理最適化問題として定式化する
ステップ2：数理モデルを構築し、未知のパラメータをデータから推定する
ステップ3：数理最適化問題を解いて最適なアクションを導出する
本書では、この3ステップフレームワークを、テレビCMの効果測定といった具体的なビジネス事例を通じて詳細に解説します。読者は、単なる理論学習に留まらず、実務の現場でどのようにフレームワークを適用し、具体的なビジネス価値を生み出していくのかを深く学ぶことができます。データサイエンティスト、データアナリスト、機械学習エンジニア、そしてデータサイエンスをビジネス成果に繋げたいと考えるすべての人にとって、本書は課題解決のための強力な思考ツールとなるでしょう。
amazon.co.jp書籍情報より引用
データサイエンスはコロナとどう向き合ったか 不測の事態と予測の科学
書籍情報
ポチップ
コロナ禍に発足した国家プロジェクトは前代未聞の危機にどう挑んだのか。
amazon.co.jp書籍情報より引用
知られざる真実が、いま明かされる！
新型コロナウイルスが全世界で甚大な被害をもたらしていた頃、感染拡大防止と経済活動の両立を模索するために立ち上がった国家プロジェクトの存在を知る人はどれほどいただろうか。
新型コロナウイルス感染拡大による国難を乗り越えるための「AI・シミュレーションプロジェクト」はさまざまな成果を出している。
たとえば2020年年末に政府が打ち出した「Stay with Your Community」キャンペーンや、2021年のワクチン職域接種や大規模接種会場設置は、シミュレーションの結果が政策立案に少なからず貢献したものである。
プロジェクトから生み出された研究成果などは、内閣官房のHPやプロジェクトの特設ページで誰でも閲覧することができる。
ただ、それらはあくまでも「正史」であり、実際には、きれいごとでは片づかない衝突も起きていた。
本書は、事務局を務めた三菱総合研究所の現場メンバーの視点からパンデミックの裏側で繰り広げられた激動の日々を追った記録である。
パンデミックやそれに類する危機がふたたび起きたら、水面下で何が起きていたのかという記録がきっと役に立つ。
また、政策立案やシミュレーションに関わらない一般のビジネスパーソンにとっても、未曾有の事態に挑むマネジメントの記録は仕事のヒントになるだろう。
データサイエンスが拓く歴史学
書籍情報
ポチップ
コンピュータを用いた量的分析が質的分析をどのように深化させるのか。データ分析から相関関係のみならず因果関係を導出することは可能か。また、地理・空間情報の解析を通して何が見えてくるのか。デジタル技術活用の実例から論じる。
amazon.co.jp書籍情報より引用
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。
線形代数の半歩先 データサイエンス・機械学習に挑む前の30話
書籍情報
ポチップ
【甘利俊一先生推薦!!】本書は、形式的で無味乾燥な定義から始めるのを避け、具体的に目に付く多くの話題から、線形代数の醍醐味に迫ろうというものである。
★★授業で習う線形代数から、「見方」を変えるための30話★★
「ベクトルで関数を微分するって、どういうこと?」
「行列の指数関数って計算できるの?」
「行列のノルムって、何に使えるの?」授業中に「大切だよ」と言われ続ける「線形代数」。
けれど実は、それぞれの概念がどのように使われるのかよくわからない……本書では、「線形代数」的な視点を身につけて、応用に向かうための準備をします。
amazon.co.jp書籍情報より引用
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
紙と鉛筆で身につける データサイエンティストの仮説思考
書籍情報
ポチップ
データサイエンティストはどのように考えるのか？
本書は、紙と鉛筆で学ぶというコンセプトのもと、PythonやRなどのプログラミング言語を使わずに、データサイエンティストの思考過程を体験できます。データサイエンティストがどのような思考回路でデータと向き合っているのか、本書掲載の40問のクイズを解きながら体験してみてください。
amazon.co.jp書籍情報より引用
本書掲載のクイズは複雑な計算やExcelなども不要で、紙と鉛筆さえあれば解くことができますので、ぜひチャレンジしてみてください。
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
書籍情報
ポチップ
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。
amazon.co.jp書籍情報より引用
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。
微分方程式の数値解析とデータサイエンス
書籍情報
ポチップ
近年、デジタル画像の処理や、物理現象の観測データからその現象を記述する微分方程式のパラメータを推定する問題など、データサイエンス領域で微分方程式が積極的に活用されている。
本書では、データサイエンスへの応用や関連を意識した、常微分方程式の初期値問題と、Runge-Kutta法などに代表される一段法に焦点を当てて微分方程式の数値解析の入門的解説を行う。
amazon.co.jp書籍情報より引用
はじめの第一歩 基礎からはじめるデータサイエンス
書籍情報
ポチップ
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。
amazon.co.jp書籍情報より引用
データサイエンスの歩き方 第2版
書籍情報
ポチップ
本書『データサイエンスの歩き方』は、現代の社会人にとって必須の知識となるデータサイエンスと統計学のリテラシーレベルの内容を概説したテキストである。
さまざまな分野でのデータに対するデータサイエンスの応用例の紹介を通して、データサイエンスを活用するための基礎となる統計学を解説している。
本書は文系・理系を問わず、大学初年次の教養科目での使用を想定し、表やグラフを多用しながら、実社会でのデータサイエンスの役割を意識できるように構成した。具体的には以下の項目を主な内容として扱っている。
• データサイエンスの社会的役割
• データサイエンスにおける統計学の基礎
• 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
• 推測統計の基礎的事項(母集団、標本、確率変数、推定と検定、回帰分析)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、生命科学の分野を取り上げ、実際のデータ活用の事例を紹介している。
amazon.co.jp書籍情報より引用
データサイエンスの応用に必要な推測統計学の基礎を解説している点は他書にない特徴である。
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！
amazon.co.jp書籍情報より引用
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
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。
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！
本ブログサイトでは以下の記事も紹介しています。
