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【2024年4月】データサイエンスがわかる本おすすめ3選+最新情報

「データサイエンスがわかる本おすすめ」アイキャッチ画像

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3選を紹介します。

さらに探したい人のために、名著・ロングセラー本最新の本など(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!

データサイエンスの本 おすすめ3選

データサイエンスわかる本のおすすめ3選について、書籍情報と評判・口コミを紹介します。

教養としてのデータサイエンス:内田誠一ほか(著)

書籍情報

内田誠一, 川崎能典, 孝忠大輔, 佐久間淳, 椎名洋, 中川裕志, 樋口知之, 丸山宏(著)北川源四郎, 竹村彰通(編集)講談社(出版社)2021/6/17(発売日)240(ページ数)
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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!
・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。

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評判・口コミ

データサイエンス入門 第2版:竹村 彰通他(編集)

書籍情報

竹村 彰通, 姫野 哲人, 高田 聖治(編集)学術図書出版社(出版社)2021/4/14(発売日)227(ページ数)
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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。
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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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:保本 正芳(編集

書籍情報

保本 正芳(編集)noa出版(出版社)2022/1/8(発売日)184(ページ数)
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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。

  • 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。
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データサイエンスの名著・ロングセラー本

データサイエンスの名著・ロングセラー本について、発売日が新しい順に紹介します。

データサイエンス教本(第2版) Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・時系列データ分析・深層学習:牧野 浩二ほか(著)

書籍情報

牧野 浩二, 橋本 洋志(著)オーム社(出版社)2023/11/21(発売日)372(ページ数)
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Pythonでデータサイエンスの理論と実践を学ぶ データサイエンスは、「データを科学的に扱う」学問分野です。
近年、ICTの進展によって、センサやインターネットを通じて取得できるデータ量が爆発的に増加したこと、コンピュータの高性能化に伴ってこれまでできなかった大規模なデータ処理が可能となったことなどから注目されています。

本書は、データサイエンスの基礎となる統計分析からパターン認識(機械学習)、時系列データ分析、深層学習などを、Pythonを使って実際に分析しながら学ぶものです.

データの取り扱い、確率・統計の基礎といった基本的なところから、パターン認識、深層学習といった統計・機械学習手法、時々刻々と変化する時系列データの分析などの解説を行い、読者がデータサイエンスの一通りを俯瞰できるようになっています。

Pythonを使った解説によって理論と実践を同時に学ぶことができるので、データサイエンスを学び、自身の分野に応用したい方にピッタリの一冊です。
第2版にあたっては深層学習を大幅に拡充し、自然言語処理、生成系(AutoEncoder、GAN)などの近年重要視されるテーマを取り上げました。

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出版社ポスト

図解まるわかり データサイエンスのしくみ:増井 敏克(著)

書籍情報

増井 敏克(著)翔泳社(出版社)2022/7/22(発売日)240(ページ数)
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Amazonのkindle unlimited(キンドル・アンリミテッド)読み放題で体験できる書籍です。

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】
・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

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出版社ポスト

Pythonで学ぶはじめてのデータサイエンス:吉田 雅裕(著)

書籍情報

吉田 雅裕(著)技術評論社(出版社)2023/4/15(発売日)296(ページ数)
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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。
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。

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評判・口コミ、出版社ポスト

データサイエンスのための数学:椎名洋ほか(著)

書籍情報

椎名洋, 姫野哲人, 保科架風(著)清水昌平(編集)講談社(出版社)2019/8/31(発売日)304(ページ数)
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データサイエンスの門をたたく前に必要となる数学を、一冊にまとめたテキスト。

微分積分・線形代数・確率論の中から、入門者が学んでおきたい基礎を厳選、平明簡潔に整理した。

まずはこの本で、しっかり基礎固め!

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評判・口コミ、出版社ポスト

初心者向けの本

初心者向けのデータサイエンス本について、発売日が新しい順に紹介します。

10歳からのデータリテラシー 統計学・データサイエンスの基礎が身につく!:本丸 諒(著)

書籍情報

本丸t諒(著)くもん出版(出版社)2023/11/29(発売日)144(ページ数)
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“データリテラシー”とは、データや情報を正しく読みとる力――。データや情報の量もアクセス方法も増えていく、これからの時代を受け身にならずに生きていくための超重要スキルです!

なんだかむずかしそう? 自分には関係なさそう?
そんなことはありません! データリテラシーは、小学校レベル(主に算数)の学習内容をおさえておけば日常生活の多くの場面で役立つ強力な味方です。データの専門家を目指すためには高度な統計学やデータサイエンスの知識が必要になりますが、データリテラシーはそのだいじな基礎・基本にもなるでしょう。まさに、いま誰もが身につけたい・身につけられる力なのです。

本書はタイトル通り、小学生にもわかりやすくデータリテラシーを学んでもらえる一冊です。算数で学習する「グラフ」や「代表値」から、「データの尺度」「相関関係と因果関係」「フェイクニュース」など大人も知っておきたい内容まで、キャラクターたちの会話形式で楽しく読み進めることができます。関連するクイズや読みごたえのあるコラムも、データリテラシーの理解をいっそう深めてくれるでしょう。

これからのAI時代を生きていく子どもたちとすべての人へ、データや情報にまどわされずに“考え”続ける大切さと楽しさを味わっていただける一冊です!

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アルゴリズムとデータサイエンス ー身近なモノやサービスから学ぶ「情報」教室(4):鈴木 基之(著)

書籍情報

土屋 誠司(編集)鈴木 基之(著)創元社(出版社)2023/8/29(発売日)208(ページ数)
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「AI人材」や「高度IT人材」を目指す人のみならず、今やコンピュータサイエンスやデジタル技術に関する知識は〈これから〉の時代を生きていくすべての人に必要なものになりました。

学校教育の現場では「GIGAスクール構想」のもと1人1台タブレット端末が配布され、小学生のときからデジタル教材やプログラミングに触れる機会が増え、この動きは中学校にも拡大しています。高校では「情報Ⅰ」の新科目が必修となり、2025年から大学入学共通テストへの導入が決まりました。

新しい時代へのパスポートとなるこの全5巻のシリーズは、日常生活の中で見聞きする話題から始まり、まるで紙面上で実際に授業を受けているような感覚が味わえる、読みやすくて楽しい入門書です。

シリーズ第4巻は、アルゴリズムの基本的な考え方と種類、データ構造やさまざまなデータ分析の手法のほか、機械学習やニューラルネットワークについて学びます。

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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:孝忠大輔(著, 編集) 

書籍情報

孝忠大輔(著, 編集) 川地章夫, 河野俊輔, 鈴木海理, 長城沙樹, 中野淳一(著)翔泳社(出版社)2022/7/15(発売日)256(ページ数)
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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。

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。

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ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識:三好大悟(著)

書籍情報

三好大悟(著)インプレス(出版社)2022/3/25(発売日)272(ページ数)
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データサイエンスは、ビジネスのあらゆる現場で役立つスキルです。

たとえば需要予測。
日々の販売計画を精緻化することは、業務の無駄をなくし、広い視点では大量廃棄などの課題解決にも役立ちます。
また、ECサイトに欠かせないレコメンデーションシステム。
おすすめの商品を高い精度で提案してくれるシステムによって、顧客の利便性が高まり、同時に売上アップにもつながります。
ほかにもデータサイエンスが基礎となっている仕組みは数多く存在します。
いまや人々の生活に欠かせなくなったAIなどの技術もデータサイエンスの一分野です。

このようにデータサイエンスは、「データサイエンティスト」などの専門職だけが知っておけば足りる知識ではなく、あまねくビジネスパーソンが知っておくべき知識であり、スキルなのです。

本書ではこのデータサイエンスを、ビジネス実務を題材に、難しい話なしで解説しています。
また、データをどのように扱うか実感できるようにExcelファイルを用意してあります。

座学+実践でしっかり腑に落ちるデータサイエンス入門書の決定版です。

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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:上藤 一郎(著)

書籍情報

上藤 一郎(著)技術評論社(出版社)2021/5/21(発売日)192(ページ数)
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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。
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。 

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最新のデータサイエンスの本

近日発売予定や最近発売された最新のデータサイエンスの本を、発売日が新しい順に紹介します。

【4月23日発売】Pythonが動くGoogle ColaboでAI自習ドリル 独学できる24の主要アルゴリズム:牧野 浩二 , 足立 悠(著)

書籍情報

牧野 浩二 , 足立 悠(著)CQ出版(出版社)2024/4/23(発売日)304(ページ数)
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本書では,独学することを前提に,AIとしてよく知られている分類,予測,画像認識,物体検出,自然言語処理などを,プログラムとイメージ図で解説しています.  

難しい理論・数式の理解よりも,個々のAIの仕組みをイメージできるようなり,身の回りの問題を解決できるツールとしてAIを使えるようになることを目的としています.
このため,AIに関する多くの技術を紹介しつつ,その仕組みをイメージ図を使って解説し,使い方はできるだけ省略しないように努めました.

さらに,読者が自分の理解度を確認でき,スムーズに,かつ,うまくAIを使いこなせるように,いくつかの基礎的な技術に関しては練習問題をつけてあります.

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【4月10日発売】音声・テキスト・画像のデータサイエンス入門:市川 治ほか(著)

書籍情報

市川 治, 飯山 将晃, 南條 浩輝(著)学術図書出版社(出版社)2024/4/10(発売日)192(ページ数)
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滋賀大学データサイエンス学部のカリキュラムに基づく,音声・テキスト・画像データ分析の教科書.

Pythonを使用して,基本的なデータ処理から機械学習技術まで実践的なスキルを習得する.

最先端のAIが対象とするのはまさに本書がテーマとする音声・テキスト・画像である.最先端AIの基礎を本書で学ぶことができる.

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【4月10日発売】データサイエンティストのための数学基礎 ベクトルからベイズ統計まで:中西 崇文(著)

書籍情報

中西 崇文(著)サイエンス社(出版社)2024/4/10(発売日)200(ページ数)
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データサイエンティストに必要な数学の各概念を,Pythonを通じて学習することができる実践的な教科書.

PythonプログラムはWebからダウンロード可能.

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【4月8日発売】コンピュータでとく数学 データサイエンスのための統計・微分積分・線形代数:矢吹太朗(著)

書籍情報

矢吹太朗(著)オーム社(出版社)2024/4/8(発売日)360(ページ数)
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Wolfram|Alpha、Python、R、Mathematicaをフル活用して、大学教養レベルの統計、微分積分、線形代数の全体像を把握する。学び直しにも最適な一冊。

コンピュータ(Wolfram|Alpha、Python、R、Mathematica)を活用して、数学の学びの質を高めましょう。

本書の具体的な目標は、線形回帰分析を理解することです。そのために必要な微分積分と線形代数も学びます。
微分積分は多変数の微分積分まで、線形代数は特異値分解までです。
これで、大学教養レベルの数学はほぼ網羅できます。

すべてが線形回帰分析につながるので、何の役に立つのかと疑うことはありません。
面倒な計算はコンピュータにまかせるので、計算に迷い込んでしまうこともありません。

線形回帰分析はデータサイエンス(人工知能・機械学習)の出発点です。
本書を読んで、データサイエンスにおいて必要とされる数学力とプログラミング力を身に付けましょう。

大学教養レベルの数学の全体像の把握、学び直しにも最適な一冊です。
コードは全てウェブで公開されます。

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【4月5日発売】データサイエンティストに求められるビジネスリテラシー:齋藤雅子(著)

書籍情報

齋藤雅子(著)同文舘出版(出版社)2024/4/5(発売日)256(ページ数)
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データサイエンスを学び社会実装を目指すビジネス初学者を対象に、「情報」がビジネスにおいてどう位置づけられ、企業の経営活動に対していかに重要であるかを、わかりやすく解説する。

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データサイエンス実践 モデルカリキュラム準拠:数理人材育成協会(編集)

書籍情報

数理人材育成協会(編集)培風館(出版社)2024/3/28(発売日)166(ページ数)
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AIとの豊かなコミュニケーションを構築するために、、プログラミングの基礎を知り、ツールとして活用できるようになることは、今やリベラルアーツや外国語の習得にも比せられる、現代人の基礎的な教養である。

本書は、姉妹本「データサイエンスリテラシー」「データサイエンス応用基礎」を補完し、実践力をつけるための演習書である。

プログラミングのマニュアルではなく、実践をとおしてデータサイエンスの実力を獲得するための書であり、本書によって、表計算ソフト Excel とプログラミング言語 Python を用いた、多変量解析と分類・識別の初歩的手法を学ぶことができる。

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データエンジニアリングの基礎 データプロジェクトで失敗しないために:Joe Reis , Matt Housley(著)

書籍情報

Joe Reis , Matt Housley(著)中田 秀基(翻訳)オライリー・ジャパン(出版社)2024/3/27(発売日)412(ページ数)
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データエンジニアリングとは、組織内外で日々生成されるデータを蓄積し分析するためのデータシステムを構築し維持管理することであり、急速に注目を集めている分野です。

近年ではデータエンジニアリングを支えるツールやクラウドサービスが成熟し、組織へのデータ利活用の導入は容易になりましたが、明確な指針のないままデータシステムの構築を進めると費用と時間を無駄に費やすことになります。

本書は「データエンジニアリングライフサイクル」を軸にデータシステムの要件を整理することで、組織の「データ成熟度」に応じたデータシステム構築の指針を与えます。
またデータエンジニアの立ち位置を明確にし、組織内でデータエンジニアが果たすべき役割を示します。

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データドリブン・カンパニーへの道 データ・AIで変革を進める企業人に学ぶ:河本 薫(著)

書籍情報

河本 薫(著)講談社(出版社)2024/3/22(発売日)416(ページ数)
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高い金を払って新しい分析ソフトを入れたのに・・・
AIも導入したのに・・・・・
せっかくデータサイエンティストを雇ったのに・・・
DX推進部まで作ったのに・・・・

なぜ、組織が変わらず、ビジネスにも生かせないのか?
あなたの会社、勘違いしていませんか?

いまやどの企業でも、データドリブンで仕事を進める、組織を変えていくというのは大きな課題といっても過言ではない。データ基盤にも多くの投資。しかしそれで組織が変わり、ビジネスに役立っている企業はどれくらいあるだろう? 
社内外に何重にもそびえる壁をどのように乗り越え、あるいは壊して進んでいくのか? 
実際に変革を進めるキーパーソンたちに話を聞くことで見えてきたデータドリブン・カンパニーへの道。

著者は、かつて大阪ガス(株)ビジネスアナリシスセンターを率い、同センターを日本一有名なデータ分析組織につくりあげ「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞。現在は滋賀大学データサイエンス学部教授として、ビジネス・データサイエンティストを養成。
企業との連携も深い著者だからこそ生まれた日本企業の明日を照らすヒント満載の一冊。

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データサイエンス入門以前 データを正しく読み取るための基礎知識:阿部 圭一(著)

書籍情報

阿部 圭一(著)技術評論社(出版社)2024/3/6(発売日)160(ページ数)
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データをどうやって見ていますか?

データサイエンスや人工知能への関心の高まりとともに、データを読み取る能力の重要性が高まっています。
データサイエンティストでなくても、「最近行った販促活動は売上につながっているのか」「広告や報道、SNSに出てくるグラフの読み取り」「ネットの情報の真偽を確かめる」など、私達は仕事や日常で多くのデータを扱っています。

本書は、数学が苦手な人にも馴染みやすい身近な例からデータに関する基本を学び、数字に強くなり、データを正しく読み取る事ができるようになるための書籍です。

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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:Jake VanderPlas(著)

書籍情報

Jake VanderPlas(著)菊池 彰(翻訳)オライリージャパン(出版社)2024/2/17(発売日)576(ページ数)
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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。

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。

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エクセルで学習するデータサイエンスの基礎 統計学演習15講:岡田 朋子(著)

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岡田 朋子(著)近代科学社(出版社)2024/1/31(発売日)240(ページ数)
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【エクセルの操作を通じて初歩的な統計学の概念を理解!】

本書はエクセルの操作を通じて初歩的な統計学の概念を理解し、簡単なデータ分析ができるようになることを目的としています。
文章による説明は極力減らし、数式についてはなるべくことばに訳して説明することで、はじめてデータサイエンスを学習する際の最初の入門書としても無理がないよう、やさしく詳しい記述でまとめらています。

「ビジネス統計スペシャリスト・エクセル分析ベーシック」資格を取得するためにも十分な解説を掲載。
統計学の知識をもっていない、エクセルの使用に慣れていない初心者の方に最適な一冊です。

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ビジネス・データサイエンス入門 データ分析業務の自動化とデータサイエンティストのリスキリング:喜田 昌樹(著)

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ビッグデータやテキストマイニング、AIなどの活用が経営の巧拙を左右するようになっており、その活用を支えるデータサイエンティストの重要性が高まっている。

データサイエンティストには、単にデータ解析ソフトを使いこなす能力が必要なだけではなく、分析の設計をしたり、そこで得られたデータを解釈するために、マネジメントの知識やノウハウが欠かせない。すなわち経営戦略やマーケティングなどの理解が欠かせない。

本書は、かねてから経営学を踏まえたデータ活用手法に関する著作を刊行してきた著者が、新たに注目される、さまざまな経営分野における業務特化型AIの作り方を指南、意思決定への貢献を目指す。既刊と同様、マネジメントでの応用を踏まえ、ツールの使い方を解説している。学生のテキストとして企画されたが、この分野に関心を持つビジネスパーソンにも貢献するだろう。

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外資系データサイエンティストの知的生産術 どこへ行っても通用する人になる超基本50:山本 康正ほか(著)

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山本 康正, 松谷 恵(著)東洋経済新報社(出版社)2023/12/13(発売日)288(ページ数)
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今後、テクノロジーの進化のスピードが加速していくことは間違いありません。新しい形の仕事のスタイルへの期待よりも、「生成AIに仕事を奪われるのでは?」と不安を抱いている人のほうが多数派ではないでしょうか。

しかし、どれだけ画期的な技術が登場しようとも、それはあくまでも手法のアップデートであり、本質的なものではありません。最も重要なことは、あなたの思考と判断に、どのようなエンジンを据えるかです。

本書で解説するデータサイエンス思考は、そのエンジンとしてふさわしい役割を必ず果たしてくれるはずです。ただし、データサイエンスは思考だけにとどまりません。現実に実装してこそ、その真価が発揮されます。会社に、社会に、新しい価値を生み出す知的生産術なのです。

本書は、そのために必要なことを、データドリブン企業の最前線で働いてきた二人の経験と知見をもとに、データサイエンスの知識がないビジネスパーソンでも、サステナブルな武器として役立つことを選び抜いて書きました。

本書で述べた項目の多くが、データサイエンティストだけが学ぶ特殊な内容ではありません。どの会社でも、当たり前のように求められていることだと思います。しかし、世界の最先端企業が高額の報酬を提供するデータサイエンティストは、本書でまとめた基本的なことを習慣にしている人たちなのです。

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はじめて学ぶ 数理・データサイエンス・AI:富士通ラーニングメディア(著)

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富士通ラーニングメディア(著, 出版社)2023/12/13(発売日)159(ページ数)
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本書は、「文理を問わず、全ての大学・高専生が、課程にて初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得」という政府発表に基づき、数理・データサイエンス・AI分野のリテラシーレベルの知識を習得することを目的とした学習教材です。

近年、データサイエンス(データの分析と活用)の重要性が急激に高まっています。また、AIが急速に発展している現在、データやAIを使いこなすスキルが、これまで以上に求められています。

本書では、データから情報を読み取ったり視覚化したりする知識を身に付け、分析結果をどのように伝えると効果的かを丁寧にわかりやすく解説しています。

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Pythonによる 数理・データサイエンス・AI 理論とプログラム:皆本 晃弥(著)

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皆本 晃弥(著)サイエンス社(出版社)2023/11/14(発売日)240(ページ数)
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データ分析の数学・理論的な解説とPythonを用いた実装を織り交ぜ、読者の「数理・データサイエンス・AI」能力を底上げするテキスト。

読破することで、データサイエンスや機械学習に関する文献の多くを理解・活用できるようになる。

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データサイエンスの経済学 調査・実験,因果推論・機械学習が拓く行動経済学:依田 高典(著)

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依田 高典(著)岩波書店(出版社)2023/10/27(発売日)274(ページ数)
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ビッグデータの集積や人工知能の活用が叫ばれる中、エビデンス重視の実証革命が進み、データサイエンスを駆使した新たな経済学が要請されている。

著者の過去20年間の研究を踏まえ、因果推論や機械学習などを用いるデータ分析の手法だけでなく、適切にデータを取得する調査・実験の手法を解説し、使える経済学の字引を提供する。

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新入生のための データサイエンス入門:豊田 修一ほか(著)

書籍情報

豊田 修一, 樽井 勇之(著)共立出版(出版社)2023/10/30(発売日)240(ページ数)
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デジタル社会が進み、文系の学生にも必要とされるデータサイエンス・AIの技術と利活用を身近な事例により述べる。

Excelによる体験、データを処理・分析し、可視化する方法、またデータ・AI活用の留意点について学ぶ。

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Pythonで学ぶファイナンス論×データサイエンス:永野 護(著)

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永野 護(著)朝倉書店(出版社)2023/10/26(発売日)200(ページ数)
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・ファイナンス理論をpythonで実装する手順を解説することで、ファイナンス理論とプログラミング技術双方の理解・取得を目指すテキスト

・最初にPandas,NumByをていねいに解説してデータサイエンスの基礎を手ほどき

・2020年春以降のプログラミング教育必修化世代の専門教育に

・紹介されているソースコードは著者のGitHubリポジトリからダウンロード可能(QRコード付き)

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回帰分析 データサイエンスの基礎:村上雅人ほか(著)

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村上 雅人, 井上 和朗, 小林 忍(著)飛翔舎(出版社)2023/9/30(発売日)288(ページ数)
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人工知能AIの数学基礎である、回帰分析が使いこなせるようになる!
データサイエンスで重要な統計検定の手法も学べる。
既存のデータをもとに、目的の数値を予測する手法をていねいに解説!

統計の基本である正規分布、t 分布、χ2 乗分布、F 分布、統計解析へどのように利用されるかを理解できる。

そして、回帰分析の結果はどれだけ信頼できるのか?

この1冊で、データ分析の基礎から応用までを体験できる。

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データサイエンス入門 線形代数・確率から数理最適化まで:原田史子ほか(著)

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原田 史子, 島川 博光(著)共立出版(出版社)2023/9/28(発売日)424(ページ数)
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多様なデータ分析手法の原理を、線形代数学のほか、数理最適化、確率を含む統計学的な観点から理解することを目的とする教科書。

データサイエンスには多様な手法が存在する。
データ分析を考えるうえでは、単に与えられたデータに、ウェブ記事などで紹介された手法に従って既存ライブラリを適用しても意味がない。
これでは、そのデータを発生させている根本的原因を理解することはできないからである。
データ分析者には、それぞれの分析手法の原理を理解して、求める情報を得るのに適した分析手法を選び、適用結果を読み解く力が求められる。

本書は、多様な分析手法の使い方だけでなく、各手法の数学的な原理をイメージしながら理解することを目的とする。
そのため各手法について、数学的観点から分析手法の定式化を示し、どのような計算によってデータから求める情報を抽出するのか、なぜその計算によってうまく求める情報が抽出できるのかも示す。

各手法の原理は線形代数学のほか、数理最適化、および確率を含む統計学に基づいている。
分析手法の定式化を理解するためにはこれらの知識が必要である。
そのため本書では、原理を説明するのに必要な線形代数学・数理最適化・統計学分野の関連知識についても同時に学べるようにする。
各分析手法を説明する章より先に、必要な各分野の関連知識を説明する章を設けている。

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文系のためのデータサイエンス・AI入門:市川 正樹(著)

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市川 正樹(著)学術図書出版社(出版社)2023/9/15(発売日)243(ページ数)
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本書は、文系の学生がデータサイエンス・AIを学びはじめるための教科書です。
データと経済社会のかかわりを理解し、その上で実務でデータを扱い利用するための基礎知識・ノウハウを身につけることができます。

数学・統計学に苦手意識をもつ方のため、本書では以下の工夫を行いました。

・はじめにデータと経済社会とのかかわりを具体的に説明し、まずは経済社会におけるデータの重要性を理解できるようにしました。
・数学は極力使わず、数式が必要な場合には算数レベルにとどめました。
・通例でははじめに扱われることの多い「統計学」は挫折してしまうことが多いため、本編では扱わず付録にまわしました。
・数学・統計学が苦手でもICTはそれなりにできることを実例を通じて実感できるようにしました。
・扱うデータ・図表は実務で使うものにしました。

また、本書は「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」を概ねカバーしています。

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ヘルスデータサイエンス入門 医療・健康データの活用を目指して:手良向聡ほか(編集)

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手良向 聡, 山本 景一, 河野 健一(編集)朝倉書店(出版社)2023/9/15(発売日)224(ページ数)
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●医療分野におけるデータサイエンスの入門書。

●データベースの構築,管理などの基本をおさえ,データの扱い方や統計分析の手法も網羅。

●統計関係の学生や研究者にはもちろん,臨床研究の現場や,医療データを扱う研究機関や企業でも有用な一冊。

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pandasライブラリ活用入門[第2版] データクリーニング/前処理など一連の分析プロセスをマスター!:Daniel Y. Chen(著)

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Daniel Y. Chen(著)吉川邦夫(翻訳)福島真太朗(監修)インプレス(出版社)2023/9/14(発売日)520(ページ数)
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データサイエンス/データ分析の基本技術を体系的に網羅!
pandasの威力を実感! 効率的なデータ操作と可視化を実践できる

データ分析や機械学習の現場では、データを取り込み、変換/整備する必要があります。
データの取り込みや前処理から始め、データ解析をスムーズに進めるためのPythonライブラリとして、pandasが用意されています。

本書では、pandasなどを使ったデータ分析全体の基本手法を体系的・網羅的にカバー。
巻末の付録では、Python環境のインストールや文法などPythonの基本事項も確認できます。

初中級レベルの方がコードを試して理解を深めたり、おぼろげな知識について確認したりすることで、基礎技術の定着やスキルアップが図れる一冊になっています。

※本書は『Pandas for Everyone, 2nd Edition』の翻訳書です。

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ヘルスデータサイエンス: 健康科学のための統計解析:Ruth Etzioniほか(著)

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Ruth Etzioni, Micha Mandel, Roman Gulati(著)岩崎学(監修, 翻訳)佐藤宏征, 長井万恵, 加葉田雄太朗(翻訳)共立出版(出版社)2023/8/12(発売日)328(ページ数)
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医療や公衆衛生をはじめとする健康科学全般へのデータサイエンスによるアプローチであるヘルスデータサイエンスが脚光を浴びつつある。
本書は、ヘルスデータサイエンスの中でも中心的な位置を占める統計的分析法について、事例をもとにわかりやすく解説している。

統計学の基本事項から始まり、連続データおよびカテゴリカルデータの分析に関する基礎および応用例、そして近年話題の統計的因果推論や機械学習の諸手法などの幅広いトピックを扱う。
中でもヘルスデータの分析法として多用されている重回帰分析やロジスティック回帰には、多くのページを費やして丁寧に説明されている。
また、ヘルスデータに特有な、裾の重い分布や特定の値のデータが極端に多いような混合分析などの事例も含まれている。

医療や公衆衛生に関連する学生・大学院生および社会人を読者に想定し、数式をほとんど用いずに、実例とその分析結果を中心に説明している。
大学初年級の確率・統計の基礎は前提としているものの、重要な概念やモデルについては直感的でわかりやすい丁寧な説明が付されている。

本書は、米国ワシントン大学の公衆衛生学部の大学院で実際に行われている授業に基づいて執筆されており、その意味でこの分野のグローバルスタンダードを体現していると同時に、米国でのヘルスデータサイエンス教育において、大学院生がどのような内容を学んでいるかを知ることができる。

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ミュラーPythonで実践するデータサイエンス 第2版:J.P.Mueller, L.Massaron(著)

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J.P.Mueller, L.Massaron(著)佐藤 能臣(翻訳)東京化学同人(出版社)2023/8/2(発売日)368(ページ数)
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Pythonでデータサイエンスの基礎を学ぶ教科書!

データサイエンスを少し知っていて興味があり、まずは全体を通して学んでみたい人に最適な一冊。
最初のステップとして学ぶのにちょうどよく、比較的やさしく全体をみわたせる内容となっている。

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合格対策 データサイエンティスト検定[リテラシーレベル]教科書:園部康弘ほか(著)

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園部康弘, 藤丸卓也, 安福香花, 住原達也(著)一般社団法人データサイエンティスト協会(監修)リックテレコム(出版社)2023/6/1(発売日)380(ページ数)
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◆模擬試験問題付き!
◆丁寧な解説と豊富な演習問題で合格へ!

「データサイエンティスト検定 リテラシーレベル」の対策書です(スキルチェックリスト ver.4対応)。

試験では非常に幅広い知識が求められ、暗記だけでは解けない問題も多数出題されます。
本書では、初学者の方でもスムーズに学習できるように図を豊富に掲載し、本質を理解しやすい構成にしています。

また、厳選した演習問題を各節末に配置するとともに、最終章には模擬試験を収録しています。
これらの問題を解くことで知識がしっかり身に付きます。
さらに、用語チェックリストも付いているので、キーワードを漏れなく把握することができます。

一般社団法人データサイエンティスト協会監修の、まさに万全の1冊です!

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Pythonではじめる会計データサイエンス:稲垣大輔ほか(著)

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稲垣大輔, 小澤圭都, 野呂祐介, 蜂谷悠希(著)中央経済社(出版社)2023/5/22(発売日)288(ページ数)
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会計データをもとに機械学習やベイズ推論を駆使して会社の課題を解決しよう!

売上予測・顧客分析・異常検知・在庫予測・貸倒予測等の実践方法を解説。

コード例を多数収録。

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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-:上野佑馬(著)

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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。
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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評判・口コミ

応用基礎としてのデータサイエンス AI×データ活用の実践:赤穂昭太郎ほか(著)

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赤穂昭太郎, 今泉允聡, 内田誠一, 清智也, 高野渉, 辻真吾, 原尚幸, 久野遼平, 松原仁, 宮地充子, 森畑明昌, 宿久洋(著)北川源四郎, 竹村彰通(編集)講談社(出版社)2023/2/16(発売日)384(ページ数)
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★ベストセラー『教養としてのデータサイエンス』に続く第2弾!★
★「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!

・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!
・文理を問わず、大学・高専生に、自らの専門分野への数理・データサイエンス・AIの「応用基礎力」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。

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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:久野 遼平ほか(著)

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久野 遼平, 木脇 太一(著)KADOKAWA(出版社)2022/12/22(発売日)256(ページ数)
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AmazonのAudible(オーディブル)聴き放題で体験できる書籍です。

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

データサイエンス 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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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:

  1. ビジネスインテリジェンス: 市場動向や顧客行動の分析。
  2. 金融: リスク管理、アルゴリズムトレーディング、信用評価。
  3. 医療: 予測モデリング、疾病の診断、ジェノムデータ分析。
  4. 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。
  5. 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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。
  6. 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。
  7. 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3選を紹介しました。

さらに探したい人のために、名著・ロングセラー本最新の本など(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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