はじめまして、データサイエンティストのますみです！
この記事では、データサイエンティスト向けのおすすめ本をまとめました。
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そのため、こちらのサイトから購入いただけますと、著者にチップが入ります。
「データサイエンス力」を伸ばす本
基礎的な本（入門者・初級者 向け）
ゼロから始める 統計入門
- 「統計の基礎知識」を知ることができる。
- イラストが多いため、わかりやすい。
機械学習図鑑
- 「基本的な機械学習モデル」を網羅的に把握することができる。
- Pythonによるソースコードも掲載されており、実装もしやすい。
機械学習を理解するための数学のきほん
- 「機械学習を学ぶ際に出てくる数式の基礎」を知ることができる。
- 会話形式で進んでいくため、わかりやすい。
ディープラーニングがわかる数学のきほん
- 「深層学習を学ぶ際に出てくる数式の基礎」を知ることができる。
- 会話形式で進んでいくため、わかりやすい。
発展的な本（中級者・上級者 向け）
「データ解釈学」入門
- 「分析結果に対する解釈の質」を高められるようになる。
- 初歩的な部分から入るが、専門的な内容までしっかりと踏み込んでおり、持っておいて損はしない。
「数理モデル」入門
- 「数理モデルの引き出し」を増やせる。
- 複雑な数理モデルをとてもわかりやすく解説している。
「統計学」入門
- 「統計学の基礎知識」を網羅的につけることができる。
- データ解釈学と数理モデルに比べてページ数が多いが、そこまで専門的な内容までは踏み込まない。
「分析モデル」入門
- 「分析モデルの引き出し」を増やせる。
- アイシア=ソリッドの中の人が執筆。
人工知能は人間を超えるか
- 「AIの歴史」や「AIの概念」への理解が深まる。
- 東大の松尾豊さんが書かれたAIに関する名著。
- 2015年に書かれた少しだけ古い。
数理モデル思考で紐解く「RULE DESIGN」
- 「人の行動原理」に関しての理解が深まる。
- ビジネス課題解決をする際の「見る力」が養われる。
- 「データ解釈学」と「数理モデル」を書かれた江崎貴裕さんが執筆。
「データエンジニアリング力」を伸ばす本
基礎的な本（入門者・初級者 向け）
Pythonふりがなプログラミング
- 「Pythonの基礎知識」が身に付く。
- イラストが多く、わかりやすい。
リーダブルコード
- 「概念レベルの高品質なコードの書き方」を知れる。
- 情報工学的な知識が必要になる章もあるが、現時点で理解できる章を読むだけでも価値あり。
「IT用語図鑑」開発・Web制作で知っておきたい頻出キーワード256
- 「システム開発に関わる上で必要なIT用語」を網羅的に知れる。
- イラストが多く、わかりやすい。
発展的な本（中級者・上級者 向け）
Pythonコードレシピ集
- 「Pythonの発展的な知識（便利な関数など）」を網羅的に知ることができる。
- プログラミングをする時に、辞書のように扱っても良い。
アジャイルソフトウェア達人の技「Clean Code」
- 「実践レベルの高品質なコードの書き方」を知れる。
- 情報工学的な知識が必要になる章もあるが、現時点で理解できる章を読むだけでも価値あり。
「ビジネス力」を伸ばす本
会計とファイナンス
決算書の読み方 見るだけノート
- 決算書を見る時の「基本的な指標の意味」を知れる。
- イラストが多いため、わかりやすい。
決算書の読み方
- 決算書の「見るべきポイント」と「それに対する解釈と評価」ができるようになる。
- 実例に基づいていてわかりやすい。
思考法
ロジカルシンキング見るだけノート
- 「ロジカルシンキング（論理的思考力）の手法論について知れる。
- イラストが多いため、わかりやすい。
イシューからはじめよ – ISSUE DRIVEN
- 「ビジネス課題を解決する上でのマインドと手法論」を知れる。
- 「ロジカルシンキング見るだけノート」と手法論の観点では重複する部分あり。
スタンフォード式 デザイン思考
- デザイン思考の基本的な概念と手法論が知れる。
- イラストが多いため、わかりやすい。
マッキンゼーで学んだ「フレームワーク超活用術」
- 多種多様なフレームワークを知れて、引き出しを増やせる。
- PowerPointのテンプレートもダウンロードできる。
プロジェクトマネジメント
プロジェクトマネジメントの基本がこれ1冊でしっかり身につく本
- プロジェクトマネジメントに関する基本が学べる。
- イラストが多いため、わかりやすい。
デザイン
ノンデザイナーズ・デザインブック
- 非デザイナー向けの基本的なデザイン原則について知れる。
- スライド作成やプロダクト制作の時に役立つ。
プレゼンテーションZen
- プレゼンにおけるデザインと伝え方について知れる。
- 人の興味を引いたり、動かしたりしたい時に役立つ。
タイプ別おすすめ本
（広義の意味での）データサイエンティストの業務には様々な業務があり、6種類のデータサイエンティストに分類されると私は考えます。
- フルスタック系
- 機械学習エンジニア系
- データ基盤エンジニア系
- アナリスト系
- コンサルタント系
- リサーチャー系
自分がどのタイプのデータサイエンティストか知りたい方は下記の記事をご参照ください。
データサイエンティストの分類方法【6種類】
ここまで紹介してきた本は、データサイエンティストとして共通しておすすめできる本でした。
ここからは、各タイプ別におすすめの本を紹介したいと思います（ここまで紹介してきた本に加えて、一部新規の本あり）。
(1) フルスタック系
(2) 機械学習エンジニア系
(3) データ基盤エンジニア系
(4) アナリスト系
(5) コンサルタント系
(6) リサーチャー系
おすすめの専門書
はじめてのパターン認識
- 日本で有名なパターン認識に関する名著（2012年出版）。
- 通称「はじパタ」。
パターン認識と機械学習
- 世界的にも有名なパターン認識に関する名著（2006年出版）。
- 通称「PRML（Pattern Recognition and Machine Learning）」。
機械学習を解釈する技術 〜予測力と説明力を両立する実践テクニック
- 「モデル解釈」の手法論を知れる一冊。
- 通称「紫本」（一般的ではないかも？）。
「データ解析のための統計モデリング入門」一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC
- 統計モデリングに関する名著（2012年出版）。
「欠測データの統計科学」医学と社会科学への応用
- 「欠測データ（欠損値）」の扱い方について知れる一冊。
【関連記事】オライリー学習ロードマップ
少し読み物としての難易度は上がりますが、オライリーシリーズの本を用いた学習ロードマップも作成しました。
【関連記事】因果分析（因果探索・因果推論）のおすすめ本
因果分析に興味のある方は下記もご覧ください。
余談
余談ですが、データサイエンティストにぜひ読んでほしい本を最後に紹介します。
「シン・ニホン」AI×データ時代における日本の再生と人材育成
- 日本の現在と未来について描いた本。
- ビジョナリーな人にはおすすめ。
最後に
いかがだったでしょうか？
この記事を通して、少しでもあなたの困りごとが解決したら嬉しいです^^
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