「データサイエンスに興味があるが、本がたくさんありすぎてどれを選べばいいかわからない」

「データサイエンスの本を購入してみたものの、難しすぎて挫折しそう…」

本コラムを読めば、上記のような悩みが解消され、自分に合った本や書籍が見つかるでしょう。

最近では、さまざまな情報端末の普及により、あらゆる業界でビッグデータの活用が進んでいます。

その結果、データを扱うスペシャリストであるデータサイエンティストの需要が高まり、本や書籍を使って学びたいと考える人が増えています。

しかし、データサイエンスの関連書籍は非常に多いため、どれを選べばよいか迷ってしまう方も多いのではないでしょうか。

データサイエンティストには広範な知識やスキルが求められるため、目的に合った書籍を選びたいですよね。

そこで本コラムでは、データサイエンス初心者や、これからデータサイエンティストを目指す方におすすめの本を厳選し、4つのカテゴリーごとに紹介します。

カテゴリーは、一般社団法人データサイエンティスト協会が定義している「3つのスキル領域」に加えて「初心者向けの書籍」を加えた4種類に分類しているため、データサイエンスについて学べる書籍を知りたい方はぜひ参考になさってください。

【初心者向け】データサイエンスにおすすめの本20選をスキル領域別に紹介

ここでは、初心者の方がデータサイエンスについて学ぶ際におすすめの本を以下の4つのカテゴリーに分けて紹介します。

• データサイエンス入門におすすめの本5選
• データサイエンス力(数学・統計学など)におすすめの本5選
• データエンジニア力(プログラミングなど)におすすめの本5選
• ビジネス力におすすめの本5選

データサイエンス入門におすすめの本5選

ここでは、これからデータサイエンスについて学ぼうと考えている方におすすめの本を5冊紹介します。

• 文系のためのデータサイエンスがわかる本
• 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
• 図解ポケット 今日から使える！ データサイエンスがよくわかる本
• 図解まるわかりデータサイエンスのしくみ
• データサイエンティスト基本スキル84

文系のためのデータサイエンスがわかる本

※出典：Amazon.co.jp

「文系のためのデータサイエンスがわかる本」は、とっつきにくいデータサイエンスを、業界No.1データサイエンティストが初心者や文系人間にもわかるよう事例を用い解説した一冊。

「文系のための～」というタイトルですが、これからデータサイエンスを学ぼうと思われている全てのビジネスパーソンにとって最初に手に取ってみても良い一冊となっています。

書籍名	文系のためのデータサイエンスがわかる本
目次	Chapter1:データを制する者がビジネスを制する Chapter2:データサイエンスという武器 Chapter3:データサイエンスの始め方とそのプチ事例 Chapter4:データサイエンスがつくる未来
ページ数	220ページ
著者名	高橋威知郎
出版社	総合法令出版
発売日	2019年9月10日
特徴	・初心者や文系にもわかるよう事例を用い解説 ・図解やイラストなども入っていてイメージしやすい ・実務に即した内容が書かれていて実際の現場でも役立つ

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

※出典：Amazon.co.jp

「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」は、データサイエンスについて短時間で網羅的に学べる書籍です。

本書には、データサイエンスの基礎知識はもちろん、統計学・データ分析・ディープラーニングなどの幅広い項目が収録されています。

また、図やイラストを使ってわかりやすくコンパクトに解説されているため、効率よく学びたい方におすすめです。

書籍名	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
目次	第1部 データサイエンスの基本 第2部 データサイエンスの基礎技術 第3部 統計学・機械学習の基礎 第4部 コーパスとネットワークの分析 第5部 ディープラーニング
ページ数	256ページ
著者名	久野遼平、木脇太一
出版社	KADOKAWA
発売日	2018年3月29日
特徴	・データサイエンスの基礎を短時間で学べる ・図やイラストが使われており、初心者でも理解しやすい

図解ポケット 今日から使える！ データサイエンスがよくわかる本

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「図解ポケット 今日から使える！ データサイエンスがよくわかる本」は、はじめてデータサイエンスを学ぶ初心者の方におすすめの一冊です。

本書では、難しい数式や専門用語を使わずにデータサイエンスの概要が解説されています。

各ページに豊富なイラストや図が使われており、内容を視覚的に理解できるため、専門書を読んで挫折した経験がある方にも向いているでしょう。

書籍名	図解ポケット 今日から使える！ データサイエンスがよくわかる本
目次	1.データサイエンスとは 2.機械学習とは 3.データサイエンスの活用事例と手法 4.データ分析・活用プロセス 5.先端テクノロジー 6.学習ロードマップ
ページ数	176ページ
著者名	今西航平、西沢衛など
出版社	秀和システム
発売日	2020年8月1日
特徴	・データサイエンスの基本から実例までが幅広くカバーされている ・豊富な図やイラストが使われている ・専門用語や数式を知らなくても内容を理解しやすい

図解まるわかりデータサイエンスのしくみ

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「図解まるわかりデータサイエンスのしくみ」は、データサイエンスに関する幅広い知識を図解で学べる書籍です。

本書の特徴は、解説とイラストがセットで掲載されていることです。

各テーマが見開きで掲載されているため、順番に読んだり、理解を深めたいテーマを探したりと、用途に合わせて活用できます。

また、技術関連の項目も図解されているため、文章だけでは理解が難しい初心者の方におすすめです。

書籍名	図解まるわかりデータサイエンスのしくみ
目次	第1章 データサイエンスを支える技術 ～需要が高まる未来の必修科目～ 第2章 データの基本 ～データの表現方法と読み方～ 第3章 データの処理と活用 ～データを分類し、予測する～ 第4章 知っておきたい統計学の知識 ～データから答えを導き出す～ 第5章 知っておきたいAIの知識 ～よく使われる手法とそのしくみ～ 第6章 セキュリティとプライバシーの問題点 ～データ社会はどこに向かうのか？～
ページ数	240ページ
著者名	増井敏克
出版社	翔泳社
発売日	2022年7月22日
特徴	・解説とイラストがセットになっているため、視覚的に理解しやすい ・データサイエンスの基礎から周辺知識までが網羅されている ・技術関連の項目が図解されているため、初心者にもわかりやすい

データサイエンティスト基本スキル84

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「データサイエンティスト基本スキル84」は、野村総合研究所データサイエンスラボが編集を手がけた一冊です。

本書では、データサイエンティストの仕事や基礎知識、および実務における課題やキャリア形成までが網羅的に解説されています。

データサイエンティストに興味があり、特に実務やキャリアについて詳しく知りたいと考えている方におすすめの書籍であると言えるでしょう。

書籍名	データサイエンティスト基本スキル84
目次	第1章 身近にあるデータサイエンティストの仕事 第2章 知っておきたいデータサイエンティストの基礎知識 第3章 データサイエンティストが行う分析の実務 第4章 データサイエンティストが直面している課題 第5章 データサイエンティストが持つべき資格 第6章 データサイエンティストになるキャリアパス 第7章 これからのデータサイエンティストに求められるもの
ページ数	200ページ
著者名	野村総合研究所データサイエンスラボ
出版社	日経BP日本経済新聞出版
発売日	2022年12月15日
特徴	・データサイエンティストに必要な基礎知識が網羅されている ・内容を理解しやすいビジュアル解説 ・データサイエンティストのキャリアパスについて学べる

データサイエンス力(数学・統計学など)におすすめの本5選

ここでは、データサイエンティストに必要な数学や統計学の知識を学ぶためにおすすめの本を5冊紹介します。

• 完全独習 統計学入門
• これなら分かる最適化数学
• 統計学の基礎から学ぶExcelデータ分析の全知識
• データ分析に必須の知識考え方統計学入門
• kaggleで上位に入るための探索的データ解析入門

完全独習 統計学入門

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「完全独習 統計学入門」は、中学数学の知識だけで統計学を学べる一冊です。

本書では、微分積分やΣを使わずに「検定」や「区間推定」などの重要テーマが解説されているため、最短距離で統計学を習得したい方におすすめ。

また、マーケティング調査におけるデータ分析や株取引のリスクとリターンといった身近な応用例も豊富に取り上げられているため、ビジネスで役立つ知識が身に付きます。

書籍名	完全独習 統計学入門
目次	第1部　速習！標準偏差から検定・区間推定まで 第2部　観測データから背後に広がる巨大な世界を推測する
ページ数	208ページ
著者名	小島寛之
出版社	ダイヤモンド社
発売日	2006年9月28日
特徴	・中学数学の知識だけで統計学を理解できる ・統計学について体系的に学べる ・統計学の応用例が豊富に掲載されている

これなら分かる最適化数学

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「これなら分かる最適化数学」は、最適化手法の入門書としておすすめの一冊です。

本書では、最適化の手法や、各手法における数学的な背景が丁寧に解説されています。

また、関連する話題や注意すべき事項が箇条書きで記載されているため、重要なポイントを把握しやすくなっています。

さらに、豊富な例題が収録されているため、最適化手法の要領をスムーズに理解できるでしょう。

書籍名	これなら分かる最適化数学
目次	第1章　数学的準備 第2章　関数の極値 第3章　関数の最適化 第4章　最小二乗法 第5章　統計的最適化 第6章　線形計画法 第7章　非線形計画法 第8章　動的計画法
ページ数	249ページ
著者名	金谷健一
出版社	共立出版
発売日	2005年9月1日
特徴	・最適化手法について幅広い内容が網羅されている ・各手法の数学的な背景を学べる ・例題が豊富

統計学の基礎から学ぶExcelデータ分析の全知識

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「統計学の基礎から学ぶExcelデータ分析の全知識」は、データ分析について基礎から学べる解説書です。

本書では、統計学の基礎と学んだ内容を実践するために必要なExcelスキルの両方を習得できます。

Excelの操作画面が掲載されているため、初心者の方も迷わず操作できるでしょう。

統計学にはじめて触れる方はもちろん、Excelを使って分析を実践してみたい方にもおすすめです。

書籍名	統計学の基礎から学ぶExcelデータ分析の全知識
目次	Chapter1　データ分析の全体像を知ろう Chapter2　基本統計でデータの傾向をつかもう Chapter3　実務ですぐ使えるデータ可視化をマスターする Chapter4　仮説が正しいかどうか仮説検定で結論を出す Chapter5　データの前処理を理解する Chapter6　線形回帰モデルを活用して売り上げアップを図る Chapter7　最適化でベストな商品単価を導く
ページ数	272ページ
著者名	三好大悟
出版社	インプレス
発売日	2021年3月12日
特徴	・統計学を基礎から学べる ・Excelを使ったデータ分析を実践できる ・練習用ファイルをダウンロードできる

データ分析に必須の知識考え方統計学入門

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「データ分析に必須の知識考え方統計学入門」は、データ分析に必要な幅広いトピックを網羅的に解説した一冊です。

本書には、仮説検定や統計モデリングに加え、因果推論やベイズ統計、および機械学習や数理モデルなどの項目が収録されています。

さまざまな内容がこの一冊に凝縮されているため、データ分析に必要な統計学の基礎知識を幅広く学びたい方に向いているでしょう。

書籍名	データ分析に必須の知識考え方統計学入門
目次	第1章 統計学とは 第2章 母集団と標本 第3章 統計分析の基礎 第4章 推測統計〜信頼区間 第5章 仮説検定 第6章 様々な仮説検定 第7章 回帰と相関 第8章 統計モデリング 第9章 仮説検定における注意点 第10章 因果と相関 第11章 ベイズ統計 第12章 統計分析に関わるその他の手法 第13章 モデル
ページ数	364ページ
著者名	阿部真人
出版社	ソシム
発売日	2021年11月26日
特徴	・データ分析に必要なが網羅されている ・実践的なデータ分析を行うための知識を習得できる

kaggleで上位に入るための探索的データ解析入門

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「kaggleで上位に入るための探索的データ解析入門」は、kaggleの上位ランカー達が使っているテクニックを体系的に学べる一冊です。

本書では、Kaggleのコンペティションで上位を目指すために必要なデータ解析の作業について、わかりやすく実践的に解説されています。

データのクリーニングや切り口、分析手法などのパターンを学べるため、これからコンペティションに参加してみたい方におすすめです。

書籍名	kaggleで上位に入るための探索的データ解析入門
目次	第1章 探索的データ解析の概要 第2章 データの意味と種類を知れば道が決まる 第3章 クリー二ングでゴミを取り除け 第4章 データ分析は切り口が全て！ 第5章 データ分析手法 基本の6パターン
ページ数	79ページ
著者名	田邉正幸
出版社	–
発売日	2020年3月26日
特徴	・データ解析のパターンを体系的に学べる ・データ解析の基礎知識やデータ分析の視点、分析手法などが実践的に解説されている

データエンジニア力(プログラミングなど)におすすめの本5選

ここでは、データサイエンティストに必要なPythonやRなどのプログラミングスキルを学べるおすすめの本を5冊紹介します。

• Pythonスタートブック
• Python実践データ分析100本ノック
• つくりながら学ぶ!Pythonによる因果分析 因果推論・因果探索の実践入門
• はじめてのR:ごく初歩の操作から統計解析の導入まで
• RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習

Pythonスタートブック

※出典：Amazon.co.jp

「Pythonスタートブック」は、はじめてPythonを学ぶ方におすすめの書籍です。

本書は改訂版の書籍であり、最新のPython3に完全対応しています。

イラストやサンプルが豊富に使われているため、プログラミングの知識がまったくない初心者の方でも、Pythonの知識を楽しく身につけられるでしょう。

また、Webアプリケーション開発やデータ処理の基本に関する内容も収録されているため、プログラミングに関する応用的な知識も学べます。

書籍名	Pythonスタートブック
目次	第1章 プログラムを作ろう！ 第2章 プログラムの材料と道具 第3章 データと型のすべて 第4章 データの入れ物 第5章 条件分岐と繰り返し 第6章 ファイルの読み書き 第7章 Pythonで画を描く 第8章 関数を作る 第9章 新しいデータ型を作る 第10章 Webアプリケーションを作る 第11章 データを解析する
ページ数	352ページ
著者名	辻真吾
出版社	技術評論社
発売日	2018年4月12日
特徴	・最新のPython3に完全対応している ・初心者にも優しいわかりやすい解説 ・イラストやサンプルが豊富に掲載されている

Python実践データ分析100本ノック

※出典：Amazon.co.jp

「Python実践データ分析100本ノック」は、データ分析に関する例題が100題収録された問題集です。

本書では、実際のビジネス現場を想定した例題を通して、データの加工を学べます。

例題によって現場の感覚が身に付くため、実践的なスキルを習得できるでしょう。

データ分析や機械学習などの学習経験があり、現場で役立つ技術を学びたいという方におすすめの一冊です。

書籍名	Python実践データ分析100本ノック
目次	第1部 基礎編:データ加工 　第1章 ウェブからの注文数を分析する10本ノック 　第2章 小売店のデータでデータ加工を行う10本ノック 第2部 実践編1:機械学習 　第3章 顧客の全体像を把握する10本ノック 　第4章 顧客の行動を予測する10本ノック第5章 顧客の退会を予測する10本ノック 第3部 実践編2:最適化問題 　第6章 物流の最適ルートをコンサルティングする10本ノック 　第7章 ロジスティクスネットワークの最適設計を行う10本ノック 　第8章 数値シミュレーションで消費者行動を予測する10本ノック 第4部 発展編:画像処理/言語処理 　第9章 潜在顧客を把握するための画像認識10本ノック 　第10章 アンケート分析を行うための自然言語処理10本ノック
ページ数	272ページ
著者名	下山輝昌、松田雄馬 など
出版社	秀和システム
発売日	2019年9月27日
特徴	・ビジネス現場に即した実践的な例題が収録されている ・基礎から発展まで段階的にステップアップできる

つくりながら学ぶ!Pythonによる因果分析 因果推論・因果探索の実践入門

※出典：Amazon.co.jp

「つくりながら学ぶ!Pythonによる因果分析 因果推論・因果探索の実践入門」は、「因果推論」および「因果探索」についてわかりやすく解説された書籍です。

本書の特徴は、Pythonを用いて実際のプログラムを実装しながら因果分析のスキルを習得できるという点です。

因果推論や因果探索の具体的な実施方法や、機械学習およびディープラーニングとの結びつきなども学べるため、因果分析の手法を総合的に理解できるでしょう。

書籍名	つくりながら学ぶ!Pythonによる因果分析 因果推論・因果探索の実践入門
目次	Part 1:因果推論 　第1章 相関と因果の違いを理解しよう 　第2章 因果効果の種類を把握しよう 　第3章 グラフ表現とバックドア基準を理解しよう 　第4章 因果推定を実装しよう 　第5章 機械学習を用いた因果推論 Part 2:因果探索 　第6章 LiNGAMの実装 　第7章 ベイジアンネットワークの実装 　第8章 ディープラーニングを用いた因果探索
ページ数	224ページ
著者名	小川雄太郎
出版社	マイナビ出版
発売日	2020年6月30日
特徴	・因果分析のプログラムを実装できる ・因果分析の重要な2つの領域である「因果推論」および「因果探索」について学べる ・ディープラーニングを用いた因果探索に関する内容が収録されている

はじめてのR:ごく初歩の操作から統計解析の導入まで

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「はじめてのR:ごく初歩の操作から統計解析の導入まで」は、はじめてRを学ぶ初学者におすすめの書籍です。

本書には、無料統計解析ソフト「R」のインストールから、実際にRを用いた分析手法までが幅広く網羅されています。

統計学に関する基礎知識があり、統計解析にRを使ってみたい方には、特におすすめの一冊であると言えるでしょう。

書籍名	はじめてのR:ごく初歩の操作から統計解析の導入まで
目次	1章 Rのインストール 2章 R Consoleにおける簡単な計算と統計解析 3章 データファイルの読み込み・Rエディタの利用 4章 記述統計 5章 相関係数の検定・t検定・カイ2乗検定 6章 分散分析
ページ数	168ページ
著者名	村井潤一郎
出版社	北大路書房
発売日	2013年10月3日
特徴	・Rを用いた統計解析に関する説明がコンパクトにまとまっている

RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習

※出典：Amazon.co.jp

「RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習」は、これからデータ分析や機械学習を学び、実務に活かしたい方におすすめの書籍です。

本書には、野村総合研究所で実施されている「アナリティクス研修」に基づく内容が収録されています。

RやPythonを用いたさまざまなデータ分析の理論や実務における考え方を学べるため、現場に役立つ知識を最短距離で習得できるでしょう。

書籍名	RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習
目次	第1章　データサイエンス入門（データサイエンスの基本；データサイエンスの実践） 第2章　RとPython（RとPython;R入門　ほか） 第3章　データ分析と基本的なモデリング（データの特徴を捉える；データからモデルを作る　ほか） 第4章　実践的なモデリング（モデリングの準備；データの加工　ほか） 第5章　機械学習とディープラーニング（機械学習の基本とその実行；機械学習アルゴリズムの例　ほか）
ページ数	432ページ
著者名	有賀友紀、大橋俊介
出版社	技術評論社
発売日	2019年3月26日
特徴	・データ分析からモデリングまでの手順を学べる ・ビジネスの現場感を重視した構成になっている ・現場で活躍するために必要な知識が身に付く

ビジネス力におすすめの本5選

ここでは、データサイエンス力やデータエンジニア力などのスキルをビジネスに落とし込む際に役立つおすすめの本を5選紹介します。

• AI・データ分析プロジェクトのすべて
• ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識
• 確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力
• 「それ、根拠あるの？」と言わせないデータ・統計分析ができる本
• データ視覚化のデザイン

AI・データ分析プロジェクトのすべて

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「AI・データ分析プロジェクトのすべて」は、ビジネス力の観点からデータ分析プロジェクトについて学べる書籍です。

本書では、データ分析プロジェクトの入り口や分析結果の共有方法、および評価の必要性や収益化に至るまで、幅広い内容が解説されています。

また、実際のデータ分析におけるプロセスを順序立てて学べるため、データ分析の初心者やミドルレベルまでのデータサイエンティストにおすすめです。

書籍名	AI・データ分析プロジェクトのすべて
目次	第1部 プロジェクトの準備 　第1章 AI・データ分析業界の概要 　第2章 データサイエンティストのキャリアと雇用 　第3章 AI・データサイエンティストの実務と情報収集 第2部 プロジェクトの入口 　第4章 社内案件の獲得と外部リソースの検討 　第5章 データのリスクマネジメントと契約 第3部 プロジェクトの実行 　第6章 AI・データ分析プロジェクトの起ち上げと管理 　第7章 データの種類と分析手法の検討 　第8章 分析結果の評価と改善 　第9章 レポーティングとBI 　第10章 データ分析基盤の構築と運用 第4部 プロジェクトの出口 　第11章 プロジェクトのバリューと継続性 　第12章 業界事例
ページ数	320ページ
著者名	大城信晃、マスクド・アナライズ 　など
出版社	技術評論社
発売日	2020年12月21日
特徴	・データ分析における先人のノウハウがコンパクトにまとまっている ・「ビジネス力」に焦点をあてた書籍である

ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識

※出典：Amazon.co.jp

「ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識」は、ビジネス実務を題材としてデータサイエンスを学べる一冊です。

本書では、データサイエンスをビジネスで活用するための方法がわかりやすく解説されています。

また、データの使い方を体験するためのExcelファイルが付属しているため、学んだ内容をすぐに実践できます。

はじめて機械学習やディープラーニングについて学ぶ方や、実際に手を動かしながら学びたい方におすすめです。

書籍名	ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識
目次	ch1 データサイエンスをビジネスで活用する ch2 データサイエンスの手法を理解する ch3 基本的な統計手法を理解する ch4 線形回帰モデルで需要予測を立てる ch5 ロジスティック回帰モデルでユーザーターゲティングを行う ch6 ディープラーニングで画像分類を行う ch7 教師なし学習でユーザーセグメントを精緻化する ch8 レコメンデーションエンジンを実装する ch9 数理最適化で利益の最大化を図る
ページ数	272ページ
著者名	三好大悟
出版社	インプレス
発売日	2022年3月15日
特徴	・カラー図版で読みやすい ・Excelサンプルが付属している ・ビジネスの現場で役立つデータサイエンスの知識を学べる

確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力

※出典：Amazon.co.jp

「確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力」は、USJの導入実例に基づく数学マーケティングを学べる書籍です。

本書では、勝率が高いビジネス戦略を導き出すための手法としての数学マーケティングを学べます。

世界屈指のマーケターやアナリストの手法について知りたい方や、マーケティングに興味をお持ちの方に向いているでしょう。

書籍名	確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力
目次	序章　　ビジネスの神様はシンプルな顔をしている 第1章　市場構造の本質 第2章　戦略の本質とは何か？ 第3章　戦略はどうつくるのか？ 第4章　数字に熱を込めろ！ 第5章　市場調査の本質と役割 第6章　需要予測の理論と実際 第7章　消費者データの危険性 第8章　マーケティングを機能させる組織 解説1　確率理論の導入とプレファレンスの数学的説明 解説2　市場理解と予測に役立つ数学ツール 終章　2015年10月にUSJがTDLを超えた数学的論拠
ページ数	312ページ
著者名	森岡毅、今西聖貴
出版社	角川書店
発売日	2016年6月2日
特徴	・ビジネス戦略の観点から数学マーケティングを学べる

「それ、根拠あるの？」と言わせないデータ・統計分析ができる本

※出典：Amazon.co.jp

「「それ、根拠あるの？」と言わせないデータ・統計分析ができる本」は、プランや企画に対する数字的な裏付けを行うための手法を学べる一冊です。

本書では、データの収集から分析、およびプレゼン資料を作成するまでの過程がストーリー形式で紹介されています。

ちょうどいいデータがない時の対応法や、標準偏差の活用方法なども紹介されているため、ビジネス現場で使えるデータ分析の知識を学びたい方におすすめです。

書籍名	「それ、根拠あるの？」と言わせないデータ・統計分析ができる本
目次	序章　データ・統計分析のための発想とコツ 第1章　そんな都合のいいデータ、どこにもないんですけど…効果的なデータ分析のための集め方と分析の視点 第2章　利益を出すために必要なことは？―規模と、平均・中央値の話 第3章　リスクをどう見積もるのか―標準偏差とヒストグラム 第4章　何が成功要因なのか―データで将来を見直す「相関分析」 第5章　目標達成に必要な予算はいくらか？―企画の計画性・収益性をつかむ「単回帰分析」 第6章　効果的なデータの見せ方・伝え方―メッセージをもって「数字」を伝える
ページ数	336ページ
著者名	柏木吉基
出版社	日本実業出版社
発売日	2013年5月20日
特徴	・ストーリーを交えた読みやすい構成 ・現場で役立つ実務のコツが豊富に収録されている

データ視覚化のデザイン

※出典：Amazon.co.jp

「データ視覚化のデザイン」は、ビジュアライゼーションの極意を学びたい方におすすめの一冊です。

本書の特徴は、データ視覚化のノウハウやベストプラクティス、アンチパターンなどの項目について、具体的な事例を交えて丁寧に解説されていることです。

データの視覚化について理解するための基礎知識をはじめ、クオリティをあげるためのコツや実際の事例などが収録されているため、実践的な知識を身につけられるでしょう。

また、本書はよくある質問とその回答をまとめるような形で構成されているため、FAQとしても活用できます。

書籍名	データ視覚化のデザイン
目次	第1章 データ視覚化「キモのキモ」 第2章 これだけでグッとプロっぽくなるコツ 第3章 目的に応じたチャートの選択 第4章 事例で学ぶ -ダッシュボード作成思考のキャプション- 第5章 本当に組織に根付かせるために
ページ数	202ページ
著者名	永田ゆかり
出版社	SBクリエイティブ
発売日	2020年/6月19日
特徴	・Tableau ZEN MASTERである著者によるデータ視覚化のノウハウを学べる ・具体的な事例を交えた丁寧な解説・FAQとしても活用できる

【初心者向け】データサイエンスのおすすめ本・書籍の選び方4選

ここでは、自分でデータサイエンスに関する書籍を選んで購入する方のために、「データサイエンスの本の選び方」のポイントを4つ紹介します。

• 自分のレベルに合わせて選ぶ
• 目的に合わせて選ぶ
• 最新の内容が反映されているか
• 現役のデータサイエンティストが推薦している本

自分のレベルに合わせて選ぶ

データサイエンスの本や書籍を選ぶ際は、自分の知識量やスキルのレベルに合ったものを選びましょう。

知識やスキルが少ない状態で高度な専門書を購入すると、内容を理解できずに挫折してしまう場合があります。

データサイエンスについて学んだ経験がない方は、まずデータサイエンスの基礎を学ぶための入門書や、数学・統計学・プログラミングなどの基礎知識について丁寧に解説された本を選ぶことがおすすめです。

イラストや図解が豊富に使われているものや、具体的な事例が掲載されたものなら、内容をスムーズに理解できるでしょう。

目的に合わせて選ぶ

データサイエンスの本や書籍を選ぶ際は、目的に合わせて選ぶことも重要です。

一口にデータサイエンスと言っても、プログラミングスキルの習得や統計学の理解、ビジネスへの応用など、取り扱う分野はさまざまです。

自分がどのような知識やスキルを習得したいのかを明確化し、目的に合った内容のものを選びましょう。

また、理論を学んで知識をインプットしたいのか、演習問題などを使ってアウトプットを行い、学んだ知識を実践してみたいのかによって、選ぶべき本が変わります。

本に記載されている内容や、その本で何を実現できるのかを確認してから購入することがおすすめです。

最新の内容が反映されているか

データサイエンスの本や書籍を選ぶ際は、最新の内容が反映されているかどうかをチェックしましょう。

データサイエンスの分野は急速に進化しているため、古い本を選ぶことはあまりおすすめできません。

古い本には時代遅れな情報が掲載されている可能性があるため、なるべく最新の知見や技術が反映されている本を選びましょう。

出版年を確認し、現代の技術やトレンドに対応した内容が含まれているかをチェックすることが重要です。

現役のデータサイエンティストが推薦している本

データサイエンスの本や書籍の選び方で迷った場合は、現役で活躍するデータサイエンティストが推薦しているものを選ぶという方法もあります。

データサイエンティスト協会の公式ページには、「データサイエンティストからのおススメ本」が紹介されています。

データサイエンティストたちが資格を取得する前に読んだ教科書や、資格取得時に役立った学習書、スキルアップに繋がった実用書などが掲載されているため、参考にしてみましょう。

ただし、紹介されている書籍はいずれも中級者以上向けであるため、ある程度データサイエンスに関する知識・スキルを習得してから読んでみるのがおすすめです。

参考：【推薦書籍】データサイエンティストからのおススメ本を紹介していきます！

まとめ

本コラムでは、データサイエンスの知識やスキルを学ぶためにおすすめの本を4つのカテゴリーに分類して紹介しました。

本コラムで紹介した本は、以下の20冊です。

• 文系のためのデータサイエンスがわかる本
• 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
• 図解ポケット 今日から使える！ データサイエンスがよくわかる本
• 図解まるわかりデータサイエンスのしくみ
• データサイエンティスト基本スキル84
• 完全独習 統計学入門
• これなら分かる最適化数学
• 統計学の基礎から学ぶExcelデータ分析の全知識
• データ分析に必須の知識考え方統計学入門
• kaggleで上位に入るための探索的データ解析入門
• Pythonスタートブック
• Python実践データ分析100本ノック
• つくりながら学ぶ!Pythonによる因果分析 因果推論・因果探索の実践入門
• はじめてのR:ごく初歩の操作から統計解析の導入まで
• RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習
• AI・データ分析プロジェクトのすべて
• ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識
• 確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力
• 「それ、根拠あるの？」と言わせないデータ・統計分析ができる本
• データ視覚化のデザイン

これからデータサイエンスを学びたいと考えている方は、ぜひ本コラムで紹介した本を手に取ってみてください。