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公開日:2020.10.21 

おすすめのデータサイエンスが学べる書籍10選

AI(人工知能)の知識

みなさん、こんにちは。
今回は、データサイエンスが学べるおすすめの書籍を10冊紹介する内容となっています。

現代ではインターネットのおかげで、どんな情報でもすぐに検索することができます。
しかし、読書で得られる知識の方がインターネットで学ぶ知識よりも深い学びを得られると提唱している方もいらっしゃいます。

今回はそんな深い学びを得ることができるおすすめ書籍を、データサイエンスに必要な知識ごとに分けて紹介していきます。

データサイエンスが学べるおすすめ書籍10選

本の選定基準とテーマについて

今回選んだ本は、ネット通販大手であるAmazon、楽天ブックスの2つのサイトで高い評価を得ている商品を厳選して選びました。

中には片方のサイトでしかレビューされていない商品もありますが、少なくとも1つのサイトで5段階評価のうち3後半の評価を得ている商品ばかりです。

また、今回はデータサイエンスを学ぶ上で必要な知識である「データサイエンスの概要」、「プログラミング」、「統計学」の3つの項目に分けています。
それぞれでおすすめの本を紹介しているため、ぜひ参考にしてみてください。
それではさっそく本紹介に入っていきましょう。

データサイエンス概要編

①文系のためのデータサイエンスが分かる本

Amazon評価:4.2
楽天ブックス評価:3.7

著者である高橋さんはデータ分析の仕事を内閣府でも行ったことのある、データ分析者・データコンサルタントです。

データサイエンスとは何なのかを、分かりやすい内容で説明しています。
とりあえず、データサイエンスについて手っ取り早く知りたい方にはおすすめの本です。

 

②ビジネス活用事例で学ぶ データサイエンス入門

Amazon評価:3.5
楽天ブックス評価:4.17

著者である酒巻さんは、購買ログの解析等を専門としている東大卒の方です。
里さんは、データサイエンティストとして活躍されており、2020年からはYouTube活動もされています。
お二人ともデータ分析を主に行う㈱ドリコムデータでデータ分析の仕事をしています。

そんな現役データ分析者の二人が、ビジネスに関する事例を8個あげ、会社に潜む課題をデータ分析を用いて解決・解析している内容です。

 

③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

Amazon評価:3.9
楽天ブックス評価:5

有名な大学4年間の授業が学べるシリーズの「データサイエンス編」です。
今回の著者である久野さんは東京大学の講師、木脇さんは東京大学の特任教授と二人とも東京大学で活躍されている方々です。
お二方とも大学院情報理工学系研究科に所属されていらっしゃいます。

データサイエンスについて図解を用いて、分かりやすくまとめた一冊となっています。
ディープラーニングや機械学習などについてもまとめられており、データサイエンス全般的知識をサラッと知りたい方にはおすすめです。

 

④データサイエンス

Amazon評価:3.3

こちらは、マサチューセッツ工科大学出版局が出している人気本の日本語版です。
著者であるケレハーさんはダブリン工科大学のコンピューターサイエンス教授、ティアニーさんは、同大学のコンピューター学部で講師をなさっています。

上記3冊に比べると、内容が少し難しめになっていますが、データサイエンスについて300ページを超えるボリュームで解説しています。
少しデータサイエンスを学んだことがある方には、おすすめの一冊です。

プログラミング編

⑤RとPythonで学ぶ実践的データサイエンス&機械学習

Amazon評価:4.1
楽天ブックス評価:5

著者である有賀さんは野村総合研究所でITに関する研究を行ってます。
また、大橋さんは関西大学システム理工学部電気電子工学科にて教鞭をとられています。

本書の内容は、野村総合研究所で行われているある研修を基に作られています。
実践を意識した内容となっているにもかかわらず、数式を多く使わず初心者にもわかりやすいよう、RとPythonを利用したデータ分析の流れが説明されています。
早く実践で使えるスキルを学びたい方にはおすすめの入門書です。

 

⑥Rで学ぶデータサイエンス データマイニングの基礎から深層学習まで

Amazon評価:4

著者である北さんは、名古屋大学情報文化学部で教鞭をとられています。
自然情報学科複雑システム系を専門とし、自然現象のデータ分析等を研究しています。

本書は、データサイエンスの中でもデータマイニングについて書かれています。
データマイニングに必須な手法の理論を解説しつつ、深層学習等のデータマイニングの応用分野までを解説しています。

 

⑦Pythonの機械学習プログラミング

Amazon評価:4.6

著者であるセバスチャンさんは、ウィスコンシン大学で機械学習や深層学習に関する研究を行っている助教授です。
ヴァヒドさんは、ミシガン大学コンピューターサイエンス学部に在籍しています。
また、iPRoBe labで機械学習と深層学習についての研究も行っています。

本書は、600ページ近い大ボリュームで、Pythonのコーティングや理論を解説しています。
この一冊で機械学習をしっかりと理解できる内容が詰まっています。
本格的に学習したい方にはおすすめの本です。

機械学習に関しては、こちらのサイトもご参考ください。

機械学習とは?機械学習の仕組みを徹底解説

 

 

統計学編

⑧データサイエンスのための統計入門 予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング

Amazon評価:4.2

著者であるピーターさんは、オックスフォード大学マテリアル学部で教鞭をとられているだけでなく、統計学の教育機関の設立により、数多くのデータサイエンティスト養成に携わっています。

アンドリューさんは、幅広い業種で統計関係の仕事経験を持っています。
現在は、チリと日本の商業的関係を促進することが目的である非営利団体「CHCCJ」で取締役として活動しています。

本書は、データサイエンスにおいて重要な統計学知識を簡潔に解説している単行本となっています。
概念的解説のみではなく、実際のRコードを使ったプログラミング解説も行っており、データサイエンスについて効率的かつ深い学習ができる一冊となっています。

⑨データ分析の先生!文系の私に超わかりやすく統計学を教えてください!

Amazon評価:4.5
楽天ブックス評価:4.0

著者である高橋さんは、東北大学工学部と大学院工学研究科に所属し、情報通信や原子力工学を専門としている教授です。

本書は、題名にもある通り、数学嫌いな文系人間に向けて書かれた統計学の翻訳書です。
統計学の入門書として、「統計学とは?」という基本的内容から社会のどこで統計学が利用されているのか、統計学で使われる重回帰分析などの深い内容までを分かりやすくまとめています。

文系人間の方以外にも、統計学学習で以前挫折した方にもおすすめの一冊です。

 

⑩データサイエンスのための数学

Amazon評価:4.1

本書は、滋賀大学データサイエンス学部教授である清水さん、同大学同学部准教授である姫野さん、同大学データサイエンス教育研究センター客員准教授である保科さん、信州大学経済学部教授である椎名さんの4名の先生方によって書かれています。

統計学で必要な数学知識を入門者にも分かるように解説した一冊となっています。
統計学を学ぶ前に、この本でしっかりと基礎固めをしてから学ぶとより理解が進むと思います。
「統計学を学びたいけど、数学苦手だしな、、」と思う方にはおすすめの一冊です。

まとめ

いかがだったでしょうか。
データサイエンスには、様々な知識が必要です。
今回紹介した本以外にもたくさんデータサイエンスに関する商品があります。
データサイエンスを取り扱ったYouTube動画もあります。

今回紹介した内容を参考にしつつ、ぜひ自分にあったものでデータサイエンスについて学んでみてください。


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