【初心者におすすめ】データサイエンス・データ分析の参考書10 選

データサイエンス入門の書籍では、基礎的な概念から実践まで幅広くカバーしています。初心者でも理解しやすいように、図や具体例を交えた丁寧な解説が特徴です。

①文系のためのデータサイエンスがわかる本

本書は、データサイエンスの基本的な概念や手法を、文系の方でも理解しやすいように丁寧に解説しています。数学的な知識がなくても、図やイラストを用いてわかりやすく説明されているので、データサイエンス初心者の方でも安心して学習を始められます。さらに、データサイエンスが社会に与える影響や、今後の活用についても解説されています。データサイエンスの全体像を把握し、将来のキャリア構築にも役立つ一冊です。

参考：文系のためのデータサイエンスがわかる本｜高橋威知郎

②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

本書は、データサイエンスの全体像を短時間で理解できるよう、10時間で学べる内容にまとめられています。データ分析の基礎知識、統計学、機械学習、データ可視化など、幅広いトピックを扱っており、効率的に学習したい方におすすめです。各トピックの要点が簡潔にまとめられているので、忙しい方でも無理なく学習できます。また、図やイラストを用いてわかりやすく説明されているのも特徴です。

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｜久野 遼平, 木脇 太一

③分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術

本書は、データ分析において重要なデータ解釈について、専門的に解説しています。データの背後にある意味を正しく理解し、説得力のある分析結果を導き出すための手法を学べます。ケーススタディを用いて、実際のデータ分析におけるデータ解釈の例を紹介しているので、実務で即座に活用できる知識を身につけることができます。

参考：分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術｜江崎貴裕

④問題解決の最初の一歩 データ分析の教室

本書は、データ分析を初めて学ぶ方のための、基礎的な知識とスキルを習得できる参考書です。Excelを用いたデータ分析の具体的な手順を、図解を用いてわかりやすく解説しています。練習問題を通して、学んだことを実践的に確認することができます。独学で学習したい方や、実際にデータ分析を始める前に基礎を固めたい方におすすめの一冊です。

参考：問題解決の最初の一歩 データ分析の教室｜野中美希

統計学の書籍では、基本から応用までを体系的に学ぶことができます。数学的な背景がなくても、独学でしっかりと学習できるように配慮されています。

⑤完全独習 統計学入門

本書は、統計学の基礎知識を、独学で体系的に学べる参考書です。基本的な用語から数式まで、丁寧に解説されています。練習問題を通して、理解度を確認することができます。

統計学の基礎をしっかりと学びたい方や、独学で学習を進めたい方におすすめの一冊です。

参考：完全独習 統計学入門｜小島寛之

⑥やさしく学ぶ データ分析に必要な統計の教科書

本書は、データ分析に必要な統計学を、わかりやすく解説しています。データの収集、整理、分析、解釈までの流れを、一貫性を持って学ぶことができます。

身近な例を用いて説明しているので、統計学の苦手意識を克服することができます。データ分析を始める前に、統計学の基礎知識を身につけたい方におすすめの一冊です。

参考：やさしく学ぶ データ分析に必要な統計の教科書｜羽山博

⑦データの分析と統計的な推測が1冊でしっかりわかる本

本書は、データの分析と統計的な推測の基礎を、しっかりと学べる参考書です。統計学の理論的な説明だけでなく、実際のデータ分析への応用例も紹介されています。

統計ソフトを用いた分析方法についても解説されていますので、実際にデータ分析をしてみる準備を進めたい方におすすめの一冊です。

参考：データの分析と統計的な推測が1冊でしっかりわかる本｜佐々木隆宏

プログラミングの書籍では、特定の言語を使ったデータ分析の方法や実践的なコーディングスキルの習得が目指されています。

⑧Pythonによるデータ分析入門 第2版

本書は、データ分析に特化したPythonプログラミングの入門書です。Pythonの基本的な文法から、データ分析に必要なライブラリの使い方まで、段階的に学べます。

練習問題を通して、学んだことを実践的に確認することができます。Pythonでデータ分析を始めたい方におすすめの一冊です。

参考：Pythonによるデータ分析入門 第2版｜Wes McKinney

⑨Pythonデータサイエンスハンドブック

本書は、Pythonによるデータサイエンスの実践的な技術を、幅広く紹介しています。データ収集、前処理、分析、可視化、機械学習など、様々なトピックを扱っています。

サンプルコードを用いて、具体的な実装方法を解説しています。Pythonでデータサイエンスの実践力を身につけたい方におすすめの一冊です。

参考：Pythonデータサイエンスハンドブック第2版｜Jake VanderPlas

⑩RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習

本書は、RとPythonという2つのプログラミング言語を用いたデータサイエンスと機械学習の実践的な手法を学べる参考書です。

各言語の特徴を生かしたデータ分析の例を豊富に紹介しており、RとPythonのどちらの言語を使うべきか迷っている方にもおすすめです。

また、データ分析プロジェクトの進め方についても解説されていますので、実際にデータ分析プロジェクトに取り組んでみたい方にも役立つ一冊です。

参考：RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習｜有賀友紀,大橋俊介

上記で紹介した参考書は、データサイエンス初心者の方にとってそれぞれおすすめですが、ご自身の興味や目的に合わせて選ぶことが重要です。

また、独学で学習するだけでなく、オンライン講座やワークショップに参加するなど、様々な学習方法を組み合わせることで、より効果的に学習を進めることができます。データサイエンス学習を楽しみながら、有意義な知識とスキルを身につけてください。

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