データ サイエンス関連書籍ベスト 17 (2025 年更新)

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データ サイエンスは、さまざまな科学的手法、アルゴリズム、プロセスを使用して、膨大な量のデータから洞察を抽出する研究分野です。生データから隠れたパターンを発見するのに役立ちます。データ サイエンスは、数理統計、データ分析、ビッグ データの進化によって生まれました。

データ サイエンスの学習に興味があり、データ サイエンスの専門知識を飛躍的に高めるのに役立つ優れた本をお探しですか? それなら、あなたは正しい場所に来ました。

ここでは、初心者向けにデータ サイエンスを学ぶのに最適な本の厳選リストを紹介します。 これらの書籍はデータ サイエンスの専門家によって強く推奨されており、学生がプログラミングの基礎を理解するのに役立ちます。 これらのリソースは、この有望な分野でキャリアを築き、より優れたデータ アナリストになるためのガイドとなります。 続きを読む...

初心者のための最高のデータサイエンスの本

本のタイトル	著者名	最新版	Publisher	評価	リンク
ゼロからのデータサイエンス	ジョエルグラス	2ndエディション	オライリー		もっと詳しく知る
ダミーのためのデータサイエンス	リリアン・ピアソン	初版	ジョン・ワイリー&サンズ		もっと詳しく知る
データ集約型アプリケーションの設計	マーティン・クレップマン	初版	オライリーメディア		もっと詳しく知る
ビッグデータ	ヴィクトール・マイヤー＝シェーンベルガー	復刻版	ハーパー ビジネス		もっと詳しく知る
データによるストーリーテリング	コール・ヌスバウマー・ナフリック	初版	ワイリー		もっと詳しく知る

1) Data Science from Scratch: First Principles with Python

『Data Science from Scratch』は Joel Gurus によって書かれた本です。 データサイエンスの核となる数学と統計を学ぶのに最適なデータサイエンス書籍の一つです。 あなたも学びます ハッキング データサイエンティストとして始めるために必要なスキル。

この本には、k近傍法、ナイーブベイズ、線形回帰とロジスティック回帰、決定木、クラスタリング モデルの実装などのトピックが含まれています。また、自然言語処理、ネットワーク分析なども学習できます。

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2) ダミーのためのデータサイエンス

『Data Science For Dummies』は、リリアン・ピアソンによって書かれた本です。 この本は、広大なデータ サイエンス分野のすべての領域をカバーする簡単な入門書が必要な IT 専門家や学生に最適です。

この本では、ビッグ データ、データ サイエンス、データ エンジニアリングなどのトピックと、これらすべての領域をどのように組み合わせると大きな価値が得られるかについて説明します。 また、テクノロジー、プログラミング言語、数学的手法についても学びます。

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3) データ集約型アプリケーションの設計

「データ集約型アプリケーションの設計」は、Martin Kleppmann が執筆した本です。これは、データ サイエンスに関する最高の本の 1 つであり、データの処理と保存に関するさまざまなテクノロジの利点と欠点を学ぶのに役立ちます。この本は、ソフトウェア エンジニアやアーキテクトが最新のアプリケーションでデータを最大限に活用する方法を学ぶのにも役立ちます。

この本は、さまざまなツールの長所と短所を特定し、一貫性、スケーラビリティ、フォールト トレランス、複雑さに関するトレードオフを検討することで、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

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4) ビッグデータ: Rev私たちの生き方、仕事、考え方を変えるソリューション

Big Data は、Viktor Mayer-Schonberger と Kenneth Cukier によって書かれた本です。 この本では、ビッグデータ革命に対する楽観的かつ実践的な視点について語られています。 この本の著者は、次のことについても語っています。 ビッグデータテクノロジー 私たちの生活とその危険から身を守るために何ができるかを変えることができます。

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5) データを使用したスト​​ーリーテリング：ビジネスプロフェッショナル向けのデータ視覚化ガイド

『データによるストーリーテリング』は、Cole Nussbaumer Knaflic によって書かれた本です。 この本では、データ視覚化の基礎と、データと効果的に通信する方法を学びます。 この本のレッスンは主に理論的なもので、次のグラフやプレゼンテーションにすぐに応用できる多くの実例が提供されています。

この本は、予測可能なツールを超えてデータのルートに到達する方法についても読者に教​​えます。 データを使用して魅力的で有益なストーリーを作成する方法に関するトピックも含まれています。

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6) データサイエンティストのための実践的な統計: 必須の 50 Concepts

『データサイエンティストのための実践統計』は、ピーター ブルース (著)、アンドリュー ブルースによって書かれた本です。 この本では、さまざまな統計手法をデータ サイエンスに適用する方法を説明し、何が重要で何が重要でないかについてのアドバイスを提供します。

この本は、R プログラミングに精通しており、統計の知識がある場合に使いやすいデータ サイエンスの参考書です。

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7) データ サイエンスとビッグ データ分析: データの発見、分析、視覚化、および提示

データ サイエンスとビッグ データ分析は、EMC 教育サービスが発行した書籍です。これは、データ サイエンティストが使用する幅広いアクティビティ、方法、ツールを網羅した、Amazon のベスト データ サイエンス書籍の 1 つです。この本は、概念、原則、および実用的なアプリケーションに重点を置いています。

それはあらゆる業界、テクノロジー環境、学習に当てはまります。 これはサポートされており、オープンソース ソフトウェアを使用して複製できる例を示して説明されています。

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8) ビジネス向けデータサイエンス：データマイニングとデータ分析的思考について知っておくべきこと

『ビジネスのためのデータ サイエンス』は、データ サイエンスの専門家として知られるフォスター プロボストとトム フォーセットによって書かれた本です。 このデータ サイエンス学習本では、データ サイエンスの基本原理を紹介します。 データ サイエンス プロジェクトのためのこの学習本は、多くのことを理解するのに役立ちます。 データマイニング技術 今日使用されています。

また、ビジネス関係者とデータ サイエンティストの間のコミュニケーションを改善する方法も学びます。 また、データ分析プロセスと、データ サイエンス手法がビジネス上の意思決定をどのようにサポートできるかを理解するのにも役立ちます。

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9) Head First Statistics: 脳に優しいガイド

『Head First Statistics』はドーン・グリフィスによって書かれた本です。 著者は、この典型的には無味乾燥な主題に命を吹き込み、パズル、物語、クイズ、実際の例が満載の資料を通じて、統計について知りたいこと、知っておくべきことをすべて教えます。この本は、統計を学習して、次のようなことができるようにするのに役立ちます。重要なポイントを理解して使用してください。 この本では、グラフやプロットを使用してデータを視覚的に表示する方法についても説明しています。 最後に、この本では確率や期待値などを計算する方法も教えています。

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10） データ サイエンスの R: データのインポート、整理、変換、視覚化、モデル化

R for Data Science は、ハドリー ウィッカムによって書かれた本です。 データ サイエンスをできるだけ早く実行できるように設計されています。

この本では、データのインポート、探索、モデル化と結果の伝達の手順を説明します。

この本では、データ サイエンス サイクルの全体像を完全に理解できます。基本的なツールとは別に、詳細を管理する必要があります。この本の各セクションには演習が組み込まれており、学習した内容を実践するのに役立ちます。

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11） Hands-On Machine Learning

Hands-On Machine Learning は、Aurélien Géron が書いたデータ サイエンスの本です。この本は、インテリジェント システムを構築するための概念とツールを学ぶのに役立ちます。また、単純な線形回帰からディープ ニューラル ネットワークへの展開など、さまざまな手法も学習します。この本の各章では、学習した内容を応用するのに役立ちます。必要なのはプログラミング経験だけです。

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12） Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython

Python データ分析のための本は、ウェス・マッキニーが書いた本です。この参考書には、多くの一般的なデータ分析の問題の解決方法を示すケーススタディが満載です。 Python データサイエンスの本では、最新バージョンのパンダを学びます。 NumPy、 私Python, Jupyter.

この参考書は、データサイエンスツールの実践的で現代的な入門書です。 Pythonアナリスト初心者にとって理想的な本です。 Python 　 Python プログラマ。

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13） 機械学習入門 Python: データサイエンティストのためのガイド

機械学習による Python は、Andreas C. Müller (著者)、Sarah Guido (著者) によって書かれた本です。この本では、機械学習アプリケーションを成功させるために必要な手順を学びます。 Python および sci-kit-learn ライブラリ。

この本では、機械学習アプリケーションを成功させるために必要な手順を学びます。 Python および scikit-learn ライブラリ。この学習教材では、NumPy および matplotlib ライブラリについても紹介します。

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14） Rによる実用的なデータサイエンス

『Practical Data Science with R』は、Nina Zumel (著者)、John Mount (著者)、Jim Porzak によって書かれた本です。この本では、長々とした理論的な詳細を省いて、基本原則を説明しています。データの収集、整理、分析を行う際に直面する実際のユースケースを紹介します。

R プログラミング言語と統計分析テクニックを適用できるようになります。 マーケティング、BI、意思決定支援システムなどをベースに事例を丁寧に解説した本です。 このデータ サイエンスの教科書では、予測モデルに基づいて構築された実験を設計する方法などのトピックも取り上げています。

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15） データで考える

『データで考える』はマックス・シャロンが書いた本です。 データを使用できる知識に変えるテクニックを学ぶのに役立ちます。 この本では、プロジェクトを定義するためのフレームワークを発見します。 また、収集したいデータと、その結果にどのようにアプローチして分析するかについても含まれます。

このデータ サイエンスの本は、データ固有の推論パターンを探索し、より有用な議論を構築する方法を学ぶのにも役立ちます。

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16） データ サイエンス ハンドブック

データ サイエンス ハンドブックは、Field Cady によって書かれています。 データ分析方法論とビッグデータ ソフトウェア ツールに関する理想的な参考書です。 この本は、データサイエンスを実践したいが、必要なスキルセットが不足している人に最適です。

このデータ サイエンスの本は、研究者だけでなく初級レベルの大学院生にとっても理想的な学習教材です。 彼らは現実世界の分析を学び、スキルセットを拡大する必要があります。

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17） 統計学習の紹介

『統計学習入門』は、Gareth James、Daniela Witten、Trevor Hastie、Robert Tibshira などの著者グループによって書かれた本です。 このデータ サイエンスの本では、有用なモデリングおよび予測テクニックと、関連するアプリケーションを紹介します。

これは、データ サイエンスに関する最良の本の XNUMX つであり、カラー グラフィックスと、提示された手法を説明するために使用される実際の例が提供されています。 この本の各章には、R 言語で示される分析とメソッドの実装に関するチュートリアルが含まれています。

よくある質問：

❓ データサイエンスとは何ですか?

⚡ データ サイエンスに関する最高の本はどれですか?

以下は初心者と上級データサイエンティスト向けの最高のデータサイエンスの一部です。

• Data Science from Scratch: First Principles with Python
• ダミーのためのデータサイエンス
• データ集約型アプリケーションの設計
• ビッグデータ: Rev私たちの生き方、仕事、考え方を変えるソリューション
• データを使用したスト​​ーリーテリング：ビジネスプロフェッショナル向けのデータ視覚化ガイド

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