データサイエンスを学ぶために本を買いたいけど、たくさんあって、どの本を選んだら良いかわからないな…。
データサイエンス初心者の僕でも理解できる、ちょうどいいレベルの本ってないのかな？
本記事では、データサイエンス初心者向けにわかりやすく解説している本を、厳選してご紹介します。
✅最低限の基礎知識を身につけられる良書がわかる
また、本記事ではデータサイエンティストに必要なスキルごとの良書を紹介します。
そのため、本記事に掲載された本を順に読むだけで、データサイエンティストに必要な最低限スキルの土台を作ることができます。
それでは早速、見ていきましょう！
データサイエンティストに必要な3つのスキル
はじめに、データサイエンティストに求められるスキルを3つご紹介します。
「ビジネス力」・「データエンジニアリング力」・「データサイエンス力」の3つです。
簡単に説明すると、次の通りです。
| スキル | 意味 |
| ビジネス力 | 課題解決力。 |
| データエンジニアリング力 | PythonやRなどのプログラミング言語を用いて、データ分析をするための土台を作る力。（前処理やデータベース理解含む） |
| データサイエンス力 | 統計学や数学、機械学習の知識。データ分析力。 |
データサイエンティスト初心者におすすめの本
データサイエンティストに必要な各スキルごとに、初心者におすすめの本をご紹介します。
【はじめに】データサイエンスの全体像を知る
それぞれのスキルについて学ぶ前に、まずは「データサイエンス」の全体像を把握することが大切です。
おすすめ本は、「文系のためのデータサイエンスがわかる本」です。
タイトルの通り、数学に苦手意識を持っている文系の方向けに「データサイエンスとは」をわかりやすく解説している本です。
データサイエンスの考え方や知識、仕事の流れ等について理解することができます。
そのため、文系理系問わず、データサイエンスに携わる全ビジネスパーソン必見の1冊です。
・数学に苦手意識があり、図を使った説明がほしい方
・データサイエンス業務の流れを知りたい方
・データサイエンティストの仕事について現場レベルで理解したい方
【データエンジニアリング】Python・ITスキルを上げるおすすめの本
Pythonでのデータ分析を学ぶ際におすすめなのは、「Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理」です。
Pythonでのデータ分析で必要なライブラリであるPandas・Numpyについて、基礎からみっちり学ぶことができます。
メインテーマが「Pythonのライブラリを使いこなせるようになること」であるため、読み進めることで体系的に理解できるようになります。
PandasやNumpyは、データの前処理（データ分析の準備段階）でよく使います。
・データの前処理の実装方法（Pandas,Numpy）について基礎から学びたい方
・全体を一気に学びたい、体系的に理解した方
【データサイエンス】統計学・機械学習を学べるおすすめ本
統計学の導入におすすめなのが、「完全独習 統計学入門」です。
中学数学の復習から入り、統計学をわかりやすく解説してくれます。
例題も適宜入っているため。数学がわからない方も挫折しにくく、最後まで読み進められる一冊です。
特に苦手意識が生まれやすいt検定や推定の考え方・式についても、本書で取り扱っているため、その後の学習にもスムーズに移行することができます。
・t検定や推定で躓いている方
・統計検定の導入書をお探しの方
【ビジネス力】マーケティング・ビジネスを学べるおすすめの本
データサイエンス領域のビジネススキルを身につける上で、おすすめの入門書は「仕事ではじめる機械学習」です。
本書は、機械学習プロジェクトの始め方から説明してくれるため、実際の業務イメージがつきます。
「機械学習の理論や数学などに関する書籍」というよりも、「機械学習に関する業務をどのように進めるべきか指南してくれる書籍」です。
データサイエンティストに必要な課題解決力・プロジェクト推進力はもちろんのこと、機械学習についての理解も深まります。
・機械学習の基本について理解したい方
まとめ
データサイエンティストになりたい方向けのおすすめ書籍についてご紹介しましたが、動画コンテンツで学習する方法もあります。
個人的には、書籍よりも講義動画で繰り返し学習する方がおすすめです。
理由としては、本で読むよりも、実際に手を動かしたり、アニメーションで学ぶことができるためです。
データサイエンス初心者が見るべき、おすすめの動画コンテンツは、次の記事で解説しています。
手前味噌にはなりますが、ぜひご参考にしてください。
