データサイエンスが学べるおすすめの本12選！入門者から中級者まで厳選してご紹介！

データサイエンスを本で学ぶ

人気のデータサイエンティストに憧れ、目指す方は少なくありません。データサイエンティストを目指すには、データサイエンスを学ぶ必要があります。

しかしデータサイエンスに関する本は100冊以上あり、どの本から読めばよいのか？自分に適した本はどれか？実務に活かせる本なのか？など、悩む方も少なくないでしょう。ここではデータサイエンスでおすすめの本を12冊厳選して紹介します。

まずは、それぞれの目的ごとに1冊ずつ読んでみてはいかがでしょうか？

データサイエンスは簡単に言えば、ビッグデータなどから統計学・情報工学などのさまざまな手法を用いて分析し、意義のあるデータを引き出すための科学です。

これまでのデータ分析では結果を「知る」ことが目的でしたが、今では分析結果の利活用によって、何かを「動かす」ことに目的がシフトしています。データサイエンスの利活用は、インターネットサービス以外に、あらゆるビジネス分野や医療、教育など大きく広がっています。

ビッグデータの分析や解析を行い、ビジネス分野をサポートする「データサイエンティスト」の人気が高まっており、ITエンジニアの中から目指す人が増えています。データサイエンティストを目指すには、「データサイエンス」について学ばなくてはなりません。

データサイエンティストを目指す上で、自身に必要な知識やスキルは何かを把握した上で、読むべき本を探してみることをおすすめします。以下、データサイエンティストに関する記事を紹介しておきますので参照してください。

【参考】：データサイエンティストになるには何が必要？求められるスキルや資格を紹介｜マイナビエージェント

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

データサイエンスおすすめの入門書　4選

データサイエンスについて学ぶには、データサイエンスの全体像に対する理解が必要です。ここではデータサイエンスを理解するために役立つ、おすすめの入門書を紹介していきます。

未経験からデータサイエンティストになるには？条件や求人状況とは

データサイエンスとは何かを1から学びたい方におすすめの本です。データサイエンスの基礎に加え、プログラミングやアルゴリズム、画像解析などの知識について網羅的に解説しており、ざっくり読んで短時間で全体像をつかみたい人に掴みたい方におすすめの本です。

▪著者：久野遼平、 木脇太一

▪ページ数：256ページ

▪出版社：KADOKAWA

▪発売日：2018/3/29

【参考】：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

データ分析によって何ができるのかについて解説している本です。データ分析では必須知識「数理モデル」の解説をしていますが、数学の専門知識が無い人にも分かるようにかみ砕いて説明されており、データサイエンス初心者にも読みやすい内容となっています。

▪著者：東京大学先端科学技術研究センター 江崎貴裕

▪ページ数：284ページ

▪出版社：ソシム

▪発売日：2020/5/15

【参考】：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

数学が苦手で文系学部に進みながら、ITエンジニアになった方は少なくないでしょう。そんな数学嫌いの方向けに、分かりやすく、事例を交えてデータサイエンスを解説している本です。本書では数式などは用いず、イラストや図解の解説もあって、文系出身者にも理解しやすい構成になっています。

▪著者：高橋威知郎

▪ページ数：220ページ

▪出版社：総合法令出版

▪発売日：2019/9/10

【参考】：文系のための データサイエンスがわかる本

データサイエンスで必要な統計学の基礎について体系的に学べる入門書です。穴埋め式の練習問題がついており、必要最小限の数式だけを使い、丁寧な計算式の解説もあって、文系出身者でも独習することができる１冊です。

▪著者：小島寛之

▪ページ数：208ページ

▪出版社：ダイヤモンド社

▪発売日：2006/9/28

【参考】：完全独習 統計学入門

機械学習のおすすめの入門書　3選

データサイエンスでは機械学習によるアルゴリズムを用いたデータ解析を行うため、機械学習について学ぶ必要があります。ここではデータサイエンスに必要な機械学習に関するおすすめの入門書を紹介していきます。

統計学の基礎について理解ができたら、機械学習系のアルゴリズムにも触れておきましょう。本書では主要な機械学習手法を網羅しています。書名に「はじめての」と付いていますが、数式を展開しながら解説しているため、初学者には少し難しいでしょう。

Rによる実行例などが載っており、Rを学んでいる方におすすめします。

▪著者：筑波大学名誉教授 工学博士 平井 有三

▪ページ数：232ページ

▪出版社：森北出版

▪発売日：2012/7/31

【参考】：はじめてのパターン認識

ディープラーニングに関する本格的な入門書です。ライブラリに頼らずに、Python 3でゼロからディープラーニングを作り、ディープラーニングの原理について楽しく学ぶことができます。

▪著者：斎藤 康毅

▪ページ数：320ページ

▪出版社：オライリー・ジャパン

▪発売日：2016/9/24

【参考】：ゼロから作るディープラーニング――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

データ分析をやりたいが、プログラミングを覚える時間がないという方におすすめの本です。本書は誰もが簡単に使えるBIツールの「Tableau」を用いたデータサイエンスの本です。可視化手法に加え、機械学習の実践などのさまざまな事柄を紹介しています。

直感的な操作ができるBIツールを利用したデータ分析の本は他にほとんど見当たりません。社内などでBIツールが使える環境にある方におすすめします。

▪著者：岩橋智宏、今西航平、増田 啓志

▪ページ数：504ページ

▪出版社：秀和システム

▪発売日：2019/10/30

【参考】：【基礎】Tableau で始めるデータサイエンス

マーケティングやビジネスにおすすめの本　2選

データサイエンスは机上の空論であってはなりません。マーケティングやビジネスの世界で利活用されてこその科学です。そうした視点からデータサイエンスを学べる、初心者におすすめの本を紹介します。

データサイエンティストのスキル要件とは？人材育成に政府が動く

機械学習を仕事で生かすという視点で、勘所にビジネスにおける機械学習プロジェクトの進め方やプロジェクトの流れについて解説しています。

またデータサイエンティストとしてアルゴリズムの選択や学習、システム化のポイントやノウハウなども載っており、まさに仕事で機械学習を活用したい人にはおすすめの本です。

▪著者：有賀 康顕、中山 心太、西林 孝

▪ページ数：352ページ

▪出版社：オライリー・ジャパン

▪発売日：2021/4/23

【参考】：仕事ではじめる機械学習 第2版

あのUSJのV字回復に貢献したマーケティング本部長の著書で、マーケティング分野では大注目された本です。実体験に基づいている「数学マーケティング」のノウハウに強い興味を惹かれる人も少なくないでしょう。データサイエンスが作り出す世界を垣間見たい人におすすめの本です。

▪著者：森岡 毅、今西 聖貴

▪ページ数：312ページ

▪出版社：KADOKAWA

▪発売日：2016/6/2

【参考】：確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力

プログラミングでデータサイエンスを学ぶ本　3選

データサイエンティストを目指すなら、データ分析や統計解析を行う際に用いるR言語やPython言語の習得が欠かせません。ここではR言語とPython言語が学べる本をそれぞれ1冊ずつ紹介します。

オープンソースのR言語の解説書です。データサイエンスを学びたいが、何からはじめれば良いのか迷っている人を対象にし、Rのコードを多く用いて解説しています。コードを動かしながら学べるようになっています。

▪著者：Jared P. Lander

▪翻訳：高柳慎一、 津田真樹、 牧山幸史、 松村杏子、 簑田高志

▪ページ数：584ページ

▪出版社：マイナビ出版

▪発売日：2018/12/28

【参考】：みんなのR 第2版

データサイエンスの因果分析、因果推論、因果探索についてPython言語を用い、実行環境はGoogle Colaboratory、機械学習ライブラリとしてscikit-learn、PyTorchを使い、手を動かしながら実装をして学べる構成になっています。

▪著者：小川雄太郎

▪ページ数：224ページ

▪出版社：マイナビ出版

▪発売日：2020/6/30

【参考】：つくりながら学ぶ! Pythonによる因果分析 因果推論・因果探索の実践入門

実践に重きを置いた構成ですが、数式をあまり多く使っておらず、初心者に分かりやすい内容を意識しており、RとPythonを利用したデータ分析について解説してあります。早く実践で使いたい、実践的スキルを学びたい人におすすめの入門書です。

▪著者：有賀友紀，大橋俊介

▪ページ数：512ページ

▪出版社：技術評論社

▪発売日：2021/5/6

【参考】：RとPythonで学ぶ［実践的］データサイエンス＆機械学習【増補改訂版】

自分にあった本で学びデータサイエンティストを目指そう

ここまでデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を12冊紹介をし、解説してきました。データサイエンスは新しい学問であり、まだ発展途上にあります。

学ぶ範囲も広く、習得には時間を要しますが、ここに挙げた本を全て読む必要はなく、それぞれの分類ごとに、自身の関心度、必要性、知識レベルなどと相談しながら、ベストな本を選択してください。この記事がデータサイエンティストやAIエンジニアを目指す皆さんの参考になれば幸いです。