データ分析・データサイエンスの勉強におすすめの本9選!【2021年】

2019-09-02

データ分析・データサイエンスの勉強におすすめの本9選!【2020年】
mono
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こんにちは、monoです。

データ分析・データサイエンス人材の需要が近年急激に高まっていますね。

これを期にデータ分析系の勉強を始めて見ようかな?という人も多いのではないでしょうか?

当記事では、

データ分析・データサイエンスの勉強におすすめの本

について解説します。

データ分析・データサイエンスの勉強におすすめの本

データ分析・データサイエンスの勉強におすすめの本を9冊紹介します。

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


大学4年間のデータサイエンスについてざっくり学べる本です。

参考書としてはやや物足りないですが、短時間で概念を理解するのに適しています。

1単元につき見開き1ページで解説しているので、データ分析系の勉強が初めての人でも読みやすいでしょう。

東京大学のデータサイエンティスト育成講座


「人工知能は人間を超えるか」で話題となった東大松尾研究室が提供するデータ分析講座を書籍化した本です。

「データ分析に必要な知識を全方位で手に入れよう!」というキャッチコピーのもと、データ分析に必要な知識を網羅的に解説しています。

データ分析に関する全部入り入門本として、申し分ない1冊です。

データサイエンティスト養成読本


これからpythonやRを使って、データ分析を始めてみようという人におすすめの本です。

データサイエンティストの業務の全体像から始まり、データ分析スキルが活きる場面や、よく使われる手法についても解説されています。

まさに「これから本格的にデータ分析を仕事にしていくぞ!」という人向けの本と言えるでしょう。

Rによるデータサイエンス


これからR言語を使ってデータ分析していく人におすすめの本です。

アソシエーション分析など実務でも使う手法から、ライブラリに頼らない数式による丁寧な解説まで、Rの入門書として幅広くカバーされています。

第2版では時代の流れに合わせて、深層学習やネットワーク分析などの手法にも対応しました。

基礎からちょこっと応用まで、幅広く勉強できる1冊です。

Python実践データ分析100本ノック

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秀和システム
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これからPythonを使ってデータ分析していく人におすすめの本です。

データ分析業務には理論だけでなく、実際のデータを用いてコーディングするなど実務経験も欠かせません。

この本では、実際にありそうなデータに触れて手を動かして学ぶことができるので、「理論を学んだけど、実務経験はこれから」という人にピッタリの内容です。

Pythonデータサイエンスハンドブック


Pythonのリファレンス代わりにおすすめの1冊です。

なかなか1冊でPython全部を網羅できる本はありませんでしたが、本書では「IPython」「Jupyter」「NumPy」「pandas」「Matplotlib」「scikit‐learn」など、一般的によく使われるPythonライブラリを網羅的に解説しています。

目新しい内容はありませんが、よく使う情報がコンパクトにまとめられているので、初心者から上級者まで手元に置いておいて損のない1冊です。

マネー・ボール〔完全版〕


データ分析の有益性について、これほど上手くまとめられた本はないでしょう。

アメリカのプロ野球チーム、オークランド・アスレチックスの新任ゼネラルマネジャービリー・ビーンが、資金不足から弱体化したチームを「統計学」の力で立て直す物語です。

データ分析を事業に活かすには、社内の理解が不可欠です。「組織や上層部に、データ分析の有益性をいかにして知らしめるか」のヒントが詰まった1冊です。

問題解決のためのデータ分析


「自社の抱える経営課題・事業課題に、データ分析をどのように適用していくか」

データ分析はあくまで手段です。高度な機械学習や精度の高い統計モデルをつくりたい気持ちもわかりますが、あくまで目的は売上を上げることです。

この本では売上を始めとしたKPIを上げるため、どのような視点を持ってデータを分析していけば良いか学べます。

Kaggleで勝つデータ分析の技術

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技術評論社
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「Kaggleで勝つ!」というシンプルな目的のために書かれた1冊です。

Kaggleとは、機械学習・データサイエンスに携わる人が集まるオンラインコミュニティです。

GAFAを始めとした有名企業で働く世界各国のデータサイエンティストや機械学習エンジニアも参加しています。

Kaggleのコンペで勝つのは容易ではありませんが、腕試し・自己研鑽には最高の環境です。

興味のある方は一度チャレンジしてみてください。

まとめ

今回は「データ分析・データサイエンスの勉強におすすめの本」について解説しました。

データ分析、データサイエンスの需要はこれからさらに高まります。

この並みに乗り遅れないよう、今のうちから学習してみてはいかがでしょうか?

では、また。

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mono

26歳♂️関東在住のサイドFIREを目指すブロガー/座右の銘は「知識は誰にも奪われない」/ゆるく稼いで楽しく暮らすライフハック情報をお届けします/アイコンは黎(クロイ)さん。

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