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。
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。
さらに探したい人向けに、最新のデータサイエンスの本、初心者向けのデータサイエンス本、を紹介します。
- 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！
データサイエンスとは？
データサイエンスは、大量のデータから知識や洞察を抽出するための学際的な分野です。
これには、統計学、機械学習、データマイニング、そしてデータの前処理やビジュアル化の技術が含まれます。
データサイエンスは、データの収集から解析、そして具体的なアクションや予測の提案までのプロセスをカバーします。
ビジネス、医療、科学研究など、多岐にわたる分野での意思決定や最適化のための基盤として利用されています。
データサイエンティストは、複雑なデータセットを解釈し、それを有効に活用するための戦略やモデルを構築する専門家です。
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※以上の文章は、ChatGPT Plusを使って作成しました。
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。
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）
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：内田誠一ほか（著）
書籍情報
ポチップ
◆いま知っておくべき「新常識」 唯一無二と話題沸騰!◆
「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。
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）
書籍情報
ポチップ
★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!
amazon.co.jp書籍情報より引用
・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。
評判・口コミ
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。
【11月21日発売】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
ポチップ
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。
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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。
【11月14日発売】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）
書籍情報
ポチップ
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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ポチップ
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）
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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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・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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The Kaggle Workbook 著名コンテストに学ぶ！競技トップレベルの思考と技術：Konrad Banachewiczほか（著）
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ポチップ
名高いコンペの解き方をたどる！
ケーススタディと練習問題で実践力を養おう
世界中の何百万人もの人々がKaggleに参加し、さまざまなコンペティションで、より良い結果を得るためにしのぎを削っています。
本書は、そのためのスキルをより素早く身につけるのに役立つワークブックとして構成されています。
過去の代表的なコンペを取り上げ、どのように段階を踏んでソリューションを構築していくのかを解説します。
たとえば、ディスカッションを読み、ノートブックを再利用し、特徴量エンジニアリングやさまざまなモデルの訓練を見ていきます。
テーマによっては、基本的なソリューションから高度なものへと発展させていきます。
各種トピックについて理解を深めるための練習問題も掲載されています。
どのような情報や知見、理論をもとにして、どのようなソリューションが導き出されたのか。
さまざまな手を尽くしながら競い合っていることもわかるでしょう。※本書は『The Kaggle Workbook: Self-learning exercises and valuable insights for Kaggle data science competitions』の翻訳書です。
※本書の姉妹書『The Kaggle Book』の内容を参照する箇所があります。
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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）
書籍情報
ポチップ
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）
書籍情報
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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。
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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。
文系のためのデータサイエンス・AI入門：市川 正樹（著）
書籍情報
ポチップ
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）
書籍情報
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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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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！
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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。
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）
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ポチップ
「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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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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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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ポチップ
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。
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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。
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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◆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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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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初心者向けのデータサイエンス本
データサイエンスについて初心者向け本を紹介します。
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
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
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）
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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。
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
ポチップ
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
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。
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。
さらに探したい人向けに、最新のデータサイエンスの本、初心者向けのデータサイエンス本、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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