初心者向け・データサイエンスの勉強におすすめの本10冊【目的別に厳選】

データサイエンスについて学べる方法を知りたい
データサイエンスとプログラミングの知識を仕事に活かしたい

データサイエンスの知識を活かしてデータを分析し、ビジネスでの活用を提案する職種をデータサイエンティストといいます。

近年ビッグデータやAI(人工知能)の普及に伴い、データサイエンティストの需要が高まりつつあります。このことからデータサイエンスの知識を身に着けたいという方も多いのではないでしょうか。

しかしデータサイエンスには数学的な知識が多く求められ、何から学べばよいか迷いやすいのも事実です。

そこで今回は、データサイエンスについての基礎知識からデータサイエンスを学べるおすすめの本、その他のおすすめ学習法について詳しく解説します。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は、ぜひ参考にしてみてください。

データサイエンスとは

データサイエンスとは

データサイエンスとは、統計学や情報工学といった知識を活用してさまざまなデータを引き出し、引き出したデータから何かしら意味のある情報・法則・関連性を見つけ出す学問です。

このようにして導き出されたデータは、ビジネスや医療、教育など広い分野で活用されます。

データの抽出や解析を通して、世に中に価値を生み出す職種がデータサイエンティストです。

データサイエンスを理解するためには、3つの項目に分けて勉強するのがおすすめです。

  • 【理論編】データサイエンスの理論
  • 【数学編】データサイエンスの数学的知識
  • 【プログラミング編】データサイエンス×プログラミング

次の章からはそれぞれの項目ごとにおすすめの本を解説します。

データサイエンス初心者におすすめの本3冊【理論編】

データサイエンス初心者におすすめの本

まずは、データサイエンスの理論を学びましょう。

「データサイエンスとはどのようなものか」「どのようなことをしているのか」という全体像を理解しなければ、後に技術的な部分の勉強をする際に理解が難しくなります。

データサイエンスの理論が学べるのは以下の3冊です。

  • 「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」(KADOKAWA)
  • 「文系のための データサイエンスがわかる本」(総合法令出版)
  • 「データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために」(ソシム)

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

侍エンジニア編集部コメント

「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、データサイエンスとは何かからどのような技術を使うのか、どのようなことをするのかを網羅的に紹介している本です。

データサイエンスの基礎からプログラミングやアルゴリズム、画像解析まで全体的な知識について解説しているため、ざっと読んで全体像を掴みたい方におすすめの書籍です。

プログラミングなどの専門知識にも触れているため、すでにデータサイエンスを学んだことがある人が復習するための教材としてもおすすめです。

文系のための データサイエンスがわかる本

侍エンジニア編集部コメント

「文系のための データサイエンスがわかる本」は、学生時代に数学が嫌いになってしまった人でも理解できるように、わかりやすく具体的な事例と共にデータサイエンスについて解説している本です。

データサイエンスを本格的に始めようとすると高度な数学の知識が必要になりますが、この本では数式などは用いておらず、イラストでの解説もあるため、名前のとおり文系でも理解しやすい構成となっています。

読み物としてデータサイエンスの概要を掴みたい方におすすめの本です。

データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために

侍エンジニア編集部コメント

「データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために」は、データ分析で何ができるのかを解説している本です。

データ分析において必須の知識「数理モデル」の説明もありますが、数学の専門知識が無くても分かるように説明しているため、データサイエンス初心者でも読みやすい構成となっています。

さまざまなモデリング手法の基礎的な部分だけではなく、それらをどのように使用すれば良いかやモデリングによって得られる結論について丁寧に解説しています。

これからデータ分析を始める方や、データ分析で結果は出せるが何をやっているか分からずモヤモヤするという方におすすめの書籍です。

データサイエンス初心者におすすめの本2冊【数学編】

データサイエンス初心者におすすめの本

データサイエンスの理論を理解したら、データサイエンスで活用する数学的な知識を身に付けましょう。

数学について学べる書籍は次の2冊です。

  • データサイエンスのための数学 (データサイエンス入門シリーズ)
  • 入門 統計解析法

データサイエンスのための数学 (データサイエンス入門シリーズ)

侍エンジニア編集部コメント

「データサイエンスのための数学 (データサイエンス入門シリーズ)」はデータサイエンスに必要な数学の基礎知識を1冊にまとめた本です。

データサイエンスと数学の関係がわかるよう、さまざまな数学テクニックの活用事例も紹介しており、教科書としても使いやすい仕様となっています。

データサイエンスに欠かせない線形代数・微分積分・確率論の要点を分かりやすく簡潔にまとめているため、これからデータサイエンスの数学を学ぶ方におすすめしたい1冊です。

入門 統計解析法

侍エンジニア編集部コメント

「入門 統計解析法」は、統計解析の基礎手法について幅広い視点で解説している入門書です。1992年に出版された書籍ですが、今でも評価の高い名著で統計解析の全容が掴むことができます。

内容は高校の数学が分かれば理解できるレベルですが、統計学の基本的な考え方から、統計的検定・回帰分析といったデータサイエンスに必要な知識を一通り学べるでしょう。

Amazonレビューでは品質管理検定(QC​検定)の勉強に役立つという声も多いため、受験を検討している方にも目を通して欲しい本です。

データサイエンス初心者におすすめの本5冊【プログラミング編】

データサイエンス初心者におすすめの本

Pythonによるデータ分析入門 第2版 

侍エンジニア編集部コメント

「Pythonによるデータ分析入門 第2版 」はデータサイエンスとPythonの知識を活かして仕事をしたい方にとっては必須といえる本で、Pythonの教科書的な1冊です。

この本ではNumPyやPandas、matplotlibといった分析に必要なライブラリに関して、かなり深いところまで掘り下げて解説されています。

そのため「ある程度データサイエンスやPyhonを理解しているけど、もっと詳しく知りたい」という方にもおすすめの本です。

サンプルコードもダウンロードできるため、実際にコードを書きながら、実践形式でPythonの知識をより確かなものにできます。

Pythonデータサイエンスハンドブック

侍エンジニア編集部コメント

「Pythonデータサイエンスハンドブック」はPythonを業務で使う、もしくは使い始める方向けの一冊です。

データサイエンスを学ぶ上で欠かせない機械学習も重点的に扱っていて、実践的にデータサイエンスで必要な知識が体系的に解説されています。

サンプルコードもついているため、手を動かしながら実践的に学びたい方におすすめの本です。

タイトル通りJupyterを用いてそれぞれのライブラリを紹介しています。すでにPythonの知識がある人が手元に置いておくと便利ですが、プログラミング完全未経験にはハードルが高めです。

はじめてのR: ごく初歩の操作から統計解析の導入まで

侍エンジニア編集部コメント

「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、Rを使った統計解析の基礎を1から学べる本です。

統計解析に関する本は難しいものが多いですが、この書籍はRのインストールやコンソールを使った簡単な計算、ファイルの保存方法といった初歩的な部分から解説しています。

中盤~終盤にかけては記述統計や相関係数、分散分析など専門的な内容も学べるため、はじめてRを学ぶ方におすすめの1冊です。

RStudioではじめるRプログラミング入門

侍エンジニア編集部コメント

「 RStudioではじめるRプログラミング入門」は、統計解析で使うプログラミング言語であるRを学ぶことに重点を置いた本です。

サイコロやトランプゲーム、スロットマシンを作るといった簡単なプロジェクトに取り組むなかで、楽しみながら効率的にプログラミングスキルを身につけられます

注意点として、Rの統合開発環境であるRStudioを使ったプログラミングのスキルは身につけられますが、統計学自体については触れていません。

純粋にRを学びたい方には非常におすすめですが、統計学も学びたい方は他の書籍も合わせて購入しましょう。

RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習

侍エンジニア編集部コメント

「RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習」は、RとPythonについて解説しつつ、データサイエンスに関する実務的なコードも紹介している本です。

序盤ではデータサイエンスの基礎知識を解説・RとPythonの比較をし、中盤から終盤に掛けてはデータ分析のモデリング・機械学習とディープラーニングについて学べます。

これからデータ解析や機械学習を学んで、現場で活用したいと考えている方におすすめの1冊です。

本以外のデータサイエンスのおすすめ勉強法

データサイエンスのおすすめ勉強法

ここまで、データサイエンスの勉強におすすめの本を紹介してきました。ここからは、本以外でデータサイエンスを学べる方法を2つご紹介します。

  • 動画で勉強する
  • プログラミングスクールを活用する

ぜひ自分に合った学習方法を見つけてみてください。

動画で勉強する

動画で勉強する

1つ目の学習法は「動画で勉強する」です。

本は活字が多いため、人によっては本を読むこと自体苦手という方もいるのではないでしょうか。

動画であれば解説している動画を見ながら講義感覚で学べるため、本を読むのが苦手な方でも比較的理解しやすいといえます。

データサイエンスのみならず、プログラミングにおいても動画で学ぶ方がより実践的で学びやすいケースが多いです。

おすすめの動画教材は「Udemy」です。Udemyは1講座買い切り型の動画教材です。

次のコースはデータサイエンスの基礎からPythonを使ったプログラミングまで学べるので、興味がある方はぜひご覧ください。

プログラミングスクールを活用する

プログラミングスクールを活用する

2つ目の学習法は「プログラミングスクールを活用する」です。

本や動画を使って独学でデータサイエンスを学ぶこともできますが、データサイエンスは専門的な知識が多いため一度つまずくと挫折に繋がりかねません。せっかく興味を持って学んでも、途中で挫折してしまってはそれまでの学習が水の泡になります。

挫折しないコツは、質問できる環境を整えることです。

プログラミングスクールであれば、現役でデータサイエンスを扱っている現役エンジニアから直接教わることができ、分からないところは質問して効率的に学べる環境が整っています。

当スクール「SAMURAI ENGINEER」では、現役エンジニアが個人に合った完全オーダーメイドでカリキュラムを作成し、マンツーマンで指導しています。また、学習の進捗管理やチャット、Q&Aサイト、ビデオ通話などによる細かなサポートで挫折しにくい環境をご用意しています。

オンラインでの無料カウンセリングを実施しているので、学習方法やキャリアプランに不安がある方もぜひお気軽にご相談ください。

無料カウンセリングはこちら

まとめ

今回はデータサイエンスを学べるおすすめの本や、その他の学習法についてご紹介しました。

データサイエンスは統計解析やプログラミングなどさまざまな知識が求められるため、初心者には勉強のハードルが高いと言えます。

しかしビッグデータや人工知能の発展に伴い、より需要が高まると考えられる分野です。興味がある方は今回紹介した教材の中から気になるものを手に取ってみてはいかがでしょうか。 

この記事のおさらい

データサイエンスとは?

データサイエンスとは、統計学や情報工学といった知識を活用してさまざまなデータを引き出し、引き出したデータから何かしら意味のある情報・法則・関連性を見つけ出すことです。

おすすめの本は?

今回紹介した10冊の中から、自分に合ったものを探してみましょう。論理・数学・プログラミングと各分野に分けて勉強すると理解しやすいでしょう。

その他おすすめの勉強法は?

本を使った勉強が苦手な方には動画教材、挫折が心配な方にはプログラミングスクールの活用がおすすめです。

Writer

侍エンジニア編集部

株式会社SAMURAI

侍エンジニアは「人生を変えるプログラミング学習」をコンセンプトに、過去多くのフリーランスエンジニアを輩出したプログラミングスクールです。プログラミングに役立つ情報や有用な情報を発信していきます。

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