データサイエンティストのおすすめ本【まとめ】

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。

「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

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

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。

  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

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

最後まで読んでくださり、ありがとうございました!
いかがだったでしょうか?

この記事を通して、少しでもあなたの学びに役立てば幸いです!

おまけ

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