データ サイエンス関連書籍ベスト 17 (2024 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 データの進化により出現しました。

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。
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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) ゼロからのデータ サイエンス: Python を使用した最初の原則

#1トップピック
ゼロからのデータサイエンス
4.4

著者名: ジョエルグラス

出版社: オライリー

最新版: 2ndエディション

ページ数: 500ページ

『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-ne を実装するなどのトピックが含まれています。ares近傍法、ナイーブ ベイズ、線形回帰およびロジスティック回帰、デシジョン ツリー、およびクラスタリング モデル。 自然言語処理、ネットワーク分析などを学ぶこともできます。


2) ダミーのためのデータサイエンス

#2
ダミーのためのデータサイエンス
4.3

著者名: リリアン・ピアソン

出版社: ジョン・ワイリー&サンズ

ページ数: 408ページ

『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。


3) データ集約型アプリケーションの設計

#3
データ集約型アプリケーションの設計
4.7

著者名: マーティン・クレップマン

出版社: オライリーメディア

最新版: 初版

ページ数: 1051ページ

『Designing Data-Intensive Applications』は、Martin Kleppmann によって書かれた本です。データの処理と保存のためのさまざまなテクノロジの長所と短所を学ぶのに役立つ、データ サイエンスに関する最良の本の 1 つです。この本は、ソフトウェア エンジニアや archi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ことができます。

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、および通信に関するトレードオフをナビゲートすることで、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。plexity。


4) ビッグデータ: 私たちの暮らし、働き方、考え方を変える革命

#4
ビッグデータ
4.2

著者名: ヴィクトール・マイヤー=シェーンベルガー

出版社: ハーパー ビジネス

最新版: 復刻版

ページ数: 272ページ

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。


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

#5
データによるストーリーテリング
4.6

著者名: コール・ヌスバウマー・ナフリック

出版社: ワイリー

最新版: 初版

ページ数: 288ページ


『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。


6) データサイエンティストのための実用的な統計:50の重要な概念

#6
データサイエンティスト向けの実用統計
4.4

著者名: ピーター・ブルース

出版社: オライリー

最新版: 初版

ページ数: 320ページ


『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。


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

#7
データサイエンスとビッグデータ分析
4.3

著者名: EMC教育サービス

出版社: ワイリー

最新版: 初版

ページ数: 399ページ

『データ サイエンスとビッグ データ分析』は、EMC 教育サービスによって発行された書籍です。それは最高の一つです amazon データ サイエンティストが使用する幅広い活動、手法、ツールを網羅したデータ サイエンスの書籍。この本は、概念、原則、実際の応用に焦点を当てています。

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。


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

#8
ビジネス向けデータサイエンス
4.5

著者名: フォスタープロボスト

出版社: オライリー

最新版: 初版 

ページ数: 408ページ

『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。


9) Head First Statistics: 脳に優しいガイド

#9
ヘッド ファースト統計
4.5

著者名: ドーン・グリフィス

出版社: オライリー

最新版: 初版 

ページ数: 716ページ

『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。


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

#10
データサイエンスのR
4.7

著者名: ハドリー・ウィッカム

出版社: オライリー

最新版: 初版

ページ数: 522ページ

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、デプロイメントを管理する必要があります。tails。この本の各セクションは、途中で学んだことを実践するのに役立つ演習と対になっています。


11) 実践的な機械学習

#11
実践的な機械学習
4.6

著者名: オーレリアン・ゲロン

出版社: シュロフ/オライリー

最新版: 2ndエディション

ページ数: 848ページ

『Hands-On Machine Learning』は、Aurélien Géron によって書かれたデータ 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。 単純な線形回帰やディープ ニューラル ネットワークへの移行など、さまざまなテクニックも学習します。 この本の各章は、学んだことを応用するのに役立ちます。 必要なのはプログラミングの経験だけです。


12) データ分析のためのPython:Pandas、NumPy、およびIPythonを使用したデータラングリング

#12
データ分析のためのPython
4.6

著者名: ウェス・マッキニー

出版社: オライリー

最新版: 2ndエディション 

ページ数: 522ページ

『データ分析のための Python』はウェス・マッキニーによって書かれた本です。 この参考書は事例が満載です笑wing 一般的に直面するデータ分析の問題の多くを解決する方法。 この Python データ サイエンスの本では、パンダの最新バージョンについて学びます。 NumPy、IPython、および Jupyter.

この参考書は、Python のデータ サイエンス ツールの実践的で最新の入門書です。 Python を初めて使用するアナリストや Python プログラマーにとって理想的な本です。


13) Pythonを使用した機械学習の概要:データサイエンティスト向けガイド

#13
Pythonを使用した機械学習の概要
4.5

著者名: アンドレアス・C・ミュラー

出版社: オライリー

最新版: 初版

ページ数: 392ページ

『Python による機械学習』は、Andreas C. Müller (著)、Sarah Guido (著) によって書かれた本です。 この本では、Python と sci-kit-learn ライブラリを使用して適切な機械学習アプリケーションを作成するために必要な手順を学びます。

この本では、Python と scikit-learn ライブラリを使用して適切な機械学習アプリケーションを作成するために必要な手順を学びます。 この学習資料では、NumPy ライブラリと matplotlib ライブラリについても紹介します。


14) Rによる実用的なデータサイエンス

#14
Rによる実用的なデータサイエンス
4.3

著者名: ニーナ・ズメル

出版社: マニング出版物

最新版: 初版

ページ数: 416ページ

『R による実践的なデータ サイエンス』は、Nina Zumel (著)、John Mount (著)、Jim Porzak によって書かれた本です。この本は、長い理論的解説をすることなく、基本原理を説明しています。tails。データを収集、整理、分析する際に直面する実際のユースケースを提供します。

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。


15) データで考える

#15
データで考える
3.9

著者名: マックスシュロン

出版社: オライリー

最新版: 初版 

ページ数: 94ページ

『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。


16) データ サイエンス ハンドブック

#16
データ サイエンス ハンドブック
4.1

著者名: フィールドキャディ

出版社: ワイリー

最新版: 初版 

ページ数: 416ページ

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。


17) 統計学習の紹介

#17
統計学習の紹介
4.7

著者名: ギャレス・ジェームス

出版社: スプリンガー

最新版: 7th版 

ページ数: 440ページ

『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 サイエンスという用語は、数理統計の進化により出現しました。 データ分析、ビッグデータ。

⚡ データ サイエンスに関する最高の本はどれですか?

Following 初心者および上級データ サイエンティストにとって最適なデータ サイエンスの一部です

✅ データサイエンスを学ぶにはどうすればよいですか?

データ サイエンスの学習を開始するために実行できる手順は次のとおりです。

  • ステップ1) まず、データについて学ぶことにある程度の興味を持つ必要があります
  • ステップ2) まずは基礎を学ぶことから始めましょう データサイエンスの概念
  • ステップ3) 次に学習を開始します Python
  • ステップ4) データの分析、操作、視覚化を学ぶ
  • ステップ5) さあ、機械学習の学習を始めましょう
  • ステップ6) これまでに学んだすべての側面を継続的に練習する
  • ステップ7) 物理的なクラスやオンライン クラスに参加したり、上記のリストから優れたデータ サイエンスの書籍を参照したりすることもできます。