データサイエンスの本 おすすめ6選 わかりやすい♪
こんにちは！今日は知識を深めるのに最適な、データサイエンスの本を紹介しますね。さまざまな本を厳選して6冊ピックアップしました！初心者でも理解しやすいよう、基本的な知識からじっくりと解説してくれる一冊や、ビジネスシーンで活用できる専門知識を学べる一冊もありますよ。また、一部の本は具体的な事例を通して理解を深めることができます。最新のデータサイエンスのトレンドや実践的な内容を学べる本も揃えています。是非、あなたの学びの一助となる一冊を見つけてみてくださいね！
『図解まるわかり データサイエンスのしくみ』
グラフや値の種類、データ構造など、基礎知識から解説！技術関連の項目も図解しているので、初心者にもわかりやすい！統計学やＡＩの基本などの周辺知識もしっかりカバー！情報社会におけるデータ活用の問題点や課題まで網羅！
| 作者 | 増井 敏克 |
|---|---|
| 価格 | 1848円 + 税 |
| 発売元 | 翔泳社 |
| 発売日 | 2022年07月22日 |
『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』
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。
| 作者 | 上藤 一郎 |
|---|---|
| 価格 | 2200円 + 税 |
| 発売元 | 技術評論社 |
| 発売日 | 2021年05月21日 |
『［図解］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』
データサイエンスって何？という人から、データサイエンティストを目指す人まで。
基本情報から最新情報までまとめた本書を読めば、最先端の学問がざっと身につく！
第1部 データサイエンスの基礎技術
・データサイエンスとは
・プログラミングとは
・データ構造の計算量 ほか
第2部 統計学・機械学習の基礎
・機械学習とは
・組合せ最適化
・アンサンブル学習とは ほか
第3部 ディープラーニング
・ニューラルネットワークとは
・ディープラーニングとは
・画像の生成 ほか
| 作者 | 久野 遼平/木脇 太一 |
|---|---|
| 価格 | 1320円 + 税 |
| 発売元 | KADOKAWA |
| 発売日 | 2019年09月13日 |
『はじめてのデータサイエンス = HELLO,DATA SCIENCE』
| 作者 | 滋賀大学データサイエンス学部 山梨学院大学 |
|---|---|
| 価格 | 不明 |
| 発売元 | 学術図書出版社 |
| 発売日 | 2023年03月 |
『実践Data Scienceシリーズ ゼロからはじめるデータサイエンス入門 R・Python一挙両得』
◆RとPython両方学べる。コスパ最強の一冊！◆
・コードが理解の試金石！
・「データサイエンスの準備」にページを割いているから、プログラミング経験ゼロで大丈夫！
・自分に合った言語を見つけたい、言語を乗り換えたいという方にもおすすめ！
[サポートサイト]
https：／／github.com/taroyabuki/fromzero
[主な内容]
第1部 データサイエンスのための準備
1章 コンピュータとネットワーク
2章 データサイエンスのための環境
3章 RとPython
4章 統計入門
5章 前処理
第2部 機械学習
6章 機械学習の目的・データ・手法
7章 回帰1（単回帰）
8章 回帰2（重回帰）
9章 分類1（多値分類）
10章 分類2（2値分類）
11章 深層学習とAutoML
12章 時系列予測
13章 教師なし学習
付録A 環境構築
第1部 データサイエンスのための準備
1章 コンピュータとネットワーク
1.1 コンピュータの基本操作
1.2 ネットワークのしくみ
2章 データサイエンスのための環境
2.1 実行環境の選択
2.2 クラウド
2.3 Docker
2.4 ターミナルの使い方
2.5 RとPython
2.6 サンプルコードの利用
3章 RとPython
3.1 入門
3.2 関数
3.3 コレクション
3.4 データフレーム
3.5 1次元データの（非）類似度
3.6 Rのパッケージ，Pythonのモジュール
3.7 反復処理
3.8 その他
4章 統計入門
4.1 記述統計
4.2 データの可視化
4.3 乱数
4.4 統計的推測
5章 前処理
5.1 データの読み込み
5.2 データの変換
第2部 機械学習
6章 機械学習の目的・データ・手法
6.1 機械学習の目的（本書の場合）
6.2 機械学習のためのデータ
6.3 機械学習の手法
7章 回帰1（単回帰）
7.1 自動車の停止距離
7.2 データの確認
7.3 回帰分析
7.4 当てはまりの良さの指標
7.5 K最近傍法
7.6 検証
7.7 パラメータチューニング
8章 回帰2（重回帰）
8.1 ブドウの生育条件とワインの価格
8.2 重回帰分析
8.3 標準化
8.4 入力変数の数とモデルの良さ
8.5 変数選択
8.6 補足：正則化
8.7 ニューラルネットワーク
9章 分類1（多値分類）
9.1 アヤメのデータ
9.2 木による分類
9.3 正解率
9.4 複数の木を使う方法
9.5 欠損のあるデータでの学習
9.6 他の分類手法
10章 分類2（2値分類）
10.1 2値分類の性能指標
10.2 トレードオフ
10.3 2値分類の実践
10.4 ロジスティック回帰
11章 深層学習とAutoML
11.1 Kerasによる回帰
11.2 Kerasによる分類
11.3 MNIST：手書き数字の分類
11.4 AutoML
12章 時系列予測
12.1 日時と日時の列
12.2 時系列データの予測
13章 教師なし学習
13.1 主成分分析
13.2 クラスタ分析
付録A 環境構築
| 作者 | 辻 真吾/矢吹 太朗 |
|---|---|
| 価格 | 3520円 + 税 |
| 発売元 | 講談社 |
| 発売日 | 2021年12月09日 |
『わかりやすい統計学データサイエンス基礎』
| 作者 | 松原,望,1942- 森本,栄一 |
|---|---|
| 価格 | 不明 |
| 発売元 | 丸善出版 |
| 発売日 | 2021年11月 |
以上が本日ご紹介した、データサイエンスについて学べる本の数々です。全ての本が複雑な理論や数式をわかりやすく解説しているので、理系出身者でない方でも安心して読むことができると思います。また、この中にはデータサイエンスをビジネスや社会問題に活かすヒントが詰まっているものも含まれています。
データサイエンスは現代社会において非常に重要な分野となってきており、その基礎知識を持つことで新たな視点や考え方を得られるでしょう。仕事や学問だけでなく日常生活においても、データを活かした分析や検証は今後ますます重要になってくると予想されます。
特に、データサイエンスを学ぶことで得られる「データから確かな知識を導き出すスキル」は、時と場所を選ばずいつでも活用できる普遍的な能力です。これからの情報社会を生き抜くために、ぜひこれらの本でデータサイエンスの知識を深めてみてはいかがでしょうか。
それぞれの本があなたの「これから」を豊かに彩り、新しい世界を見せてくれることを願っています。データサイエンスの世界に興味が湧いたら、また新たな本を探しに来て下さいね。
今回ご紹介した本達は、高度な理論を簡単に理解できるように書かれていますが、それでも難易度は個々によります。自分に合った本を見つけて、じっくりと読み解いていくといいですね。最後まで読んでいただき、ありがとうございました。また次回の記事でお会いしましょう！
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