【2024年最新版】データサイエンス・データ分析のオススメ本 15選

DXやIoTを推進している企業が増加している今、データサイエンスやデータ分析のスキルを身につけて専門的な職種に就きたいと考えている方も増えています。しかし「どうやって勉強すればいいかわからない」と悩んでいる方も多いでしょう。

そこで、今回の記事ではデータサイエンス・データ分析を学ぶのに最適な本を15つ紹介します。効率的にスキルを身につける方法や本以外の勉強方法も解説するので、独学でデータサイエンス・データ分析を学びたいと考えている方は最後までご覧ください。

未経験からデータサイエンティストやAIエンジニアを目指したい方へ

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【初心者向け】データサイエンス・データ分析のオススメ本5選

初めてデータサイエンス・データ分析を学ぶ方は、以下の本から読み始めるのがおすすめです。

今日から使える！データサイエンスがよくわかる本
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
Pythonスタートブック
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
統計学の基礎から学ぶ Excelデータ分析の全知識

今日から使える！データサイエンスがよくわかる本

データサイエンスについてざっくり知りたい方は「今日から使える！データサイエンスがよくわかる本」がおすすめです。専門用語や難しい数式などを使わずにデータサイエンスや機械学習の概要を説明しているため、学生や文系出身の方でも理解できます。また、ビジネスでデータサイエンスがどのように生かされているかという最新事例まで紹介されているため、データサイエンティストとして就職・転職・起業したいと思っている方の参考にもなります。

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

「大学で学ぶレベルの知識を身につけたい方は「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」を読むのがおすすめです。東京大学大学院情報理工学系研究科の特任助教である木脇太一氏が書いているため、大学の講義レベルの内容が体系的にまとめられています。数式で解説されている部分も多いため、基礎的な数学・統計学の知識がある人に最適な本といえるでしょう。

Pythonスタートブック

Pythonを活用したいと考えている方は「Pythonスタートブック」がおすすめです。イラストやサンプルコードで解説されている部分が多いため、プログラミングの知識がない方でもPythonの使い方を習得できます。また、Webアプリケーションの作成方法やデータ分析のやり方など、応用分野の解説も充実しています。そのため、実際にアプリやWebサービスを開発して、実務や趣味に活用したいと考えている人にも最適な本です。

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

データ分析の手法や具体的な実行方法を知りたい方は「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」を読むのがおすすめです。モデリングの手法だけでなく、モデリングでやりがちなミスについても解説されているため、初学者でも正しい方法でデータ分析できるようになります。また、物理学や経済学、心理学などの各分野のデータ活用手法が解説されているため、データ分析が社会全体でどのように使われていくのかを知りたい人にも最適な本です。

統計学の基礎から学ぶ Excelデータ分析の全知識

Excelを使ってデータ分析をしたい方は「統計学の基礎から学ぶ Excelデータ分析の全知識」を読むのがおすすめです。統計学の基礎を解説した後に、Excelを使って実際にデータ分析を行う構成になっています。そのため、専門的なツールを導入することなくデータ分析の実践的なスキルを身につけられます。また、Excelの画面を示しながら操作方法を解説しているため、Excelの使用経験が少ない方でも挫折せずにデータ分析を進められます。

【中級者向け】データサイエンス・データ分析のオススメ本5選

データサイエンスやデータ分析の基礎知識がある方は、以下の本で学習するのがおすすめです。

ゼロから作るDeep Learning
分析者のためのデータ解釈学入門
データ解析のための統計モデリング入門
はじめてのパターン認識
「それ、根拠あるの？」と言わせないデータ・統計分析ができる本

ゼロから作るDeep Learning

ディープラーニングを開発したい方は「ゼロから作るDeep Learning」がおすすめです。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎から、Pythonを用いた開発方法やハイパーパラメータの決め方などの実践的なテクニックまで解説されています。Pythonを初めて扱う人でもシステムを実装できるようにソースコードが掲載されているため、手を動かしながら機械学習を学びたい人に最適です。

分析者のためのデータ解釈学入門

実際にデータ分析を行っている方は「分析者のためのデータ解釈学入門」を読むのがおすすめです。データに基づいた意思決定や問題解決を行うための方法・コツを解説しているため、分析結果をより適切に扱えるようになります。また、データのばらつきやバイアスに関する基礎知識、データハンドリングのノウハウについても紹介されているため、データ分析の精度を上げる効果も期待できます。

データ解析のための統計モデリング入門

統計モデルを構築したい方は「データ解析のための統計モデリング入門」を読んでみましょう。統計モデルのひとつである一般化線形モデルの基礎知識や、ベイズ統計モデル化の方法がわかりやすく解説されています。数式を用いた説明が少ないため、数式が多用されている本で挫折した方にもおすすめの本です。

はじめてのパターン認識

画像分析や音声分析に興味がある方は「はじめてのパターン認識」を読むのがおすすめです。パターン認識の概要から、確立モデルやクラスタリングなどの専門的な内容まで、幅広い内容が解説されています。本書の内容を理解するためには微分積分や線形代数、統計学などの基礎知識を習得している必要があるため、実際にデータ分析や機械学習を行っている人に最適な本といえます。

「それ、根拠あるの？」と言わせないデータ・統計分析ができる本

社内でデータ分析を行う方は「「それ、根拠あるの？」と言わせないデータ・統計分析ができる本」がおすすめです。ストーリー形式でデータ収集・分析・プレゼン資料の作成までの流れを解説しているため、実務の流れをスムーズに理解できます。また「収益性はどの程度になるか」「どのくらいのリスクがあるのか」という数学的根拠をExcelで表示する方法も解説されています。そのため、Excelを用いたデータ分析の精度や効率を向上させたい方にも最適な書籍です。

【上級者向け】データサイエンス・データ分析のオススメ本5選

実務でデータサイエンスやデータ分析を扱っている方は、以下の本で学習するのがおすすめです。

AI・データ分析プロジェクトのすべて
Python実践データ分析100本ノック
RユーザのためのRStudio[実践]入門
Kaggleで勝つデータ分析の技術
前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]

AI・データ分析プロジェクトのすべて

業務や事業でデータ分析を行っている方は「AI・データ分析プロジェクトのすべて」を読むのがおすすめです。他の書籍とは異なり、ビジネス力に焦点を当てられているため、データ分析を活用して事業を拡大するノウハウが学べます。たとえば、データ分析結果の共有方法や評価手法、収益化について詳しく解説されています。そのため、データ分析やAIを活用した事業を行いたい方は、この書籍を読むとプロジェクトの成功率を高められるでしょう。

Python実践データ分析100本ノック

Pythonを使ってデータ分析を行いたい方は「Python実践データ分析100本ノック」を活用するのがおすすめです。この書籍では、入門書では解説されていない「汚いデータ」に対応する方法が書かれています。機械学習や最適化問題、画像処理などで「汚いデータ」が出たときの対処方法を学べるため、ビジネスの現場で役立つ応用力を身につけられます。実際にPythonでデータ分析をしてみて「思ったような分析結果が得られなかった」と感じたときに読むと、解決策が見つけられるでしょう。

RユーザのためのRStudio[実践]入門

R言語を利用してデータ分析を行っている方は「RユーザのためのRStudio[実践]入門」を読むのがおすすめです。この書籍ではR言語のIDE（統合開発環境）の「RStudio」を使ったデータ分析の方法が丁寧に解説されています。ダウンロード方法からスクレイピングによるデータ収集方法、レポート生成のやり方まで掲載されているため、初めてR言語を使う方でも挫折せずに取り組めるでしょう。

Kaggleで勝つデータ分析の技術

データ分析の効率や精度を上げたいと考えている方は「Kaggleで勝つデータ分析の技術」を活用するのがおすすめです。機械学習の解説書では扱われることが少ない手法やテクニックなどが数多く掲載されているため、予測モデルの精度が向上させるのに役立ちます。また、エンジニアが自分の腕を競うための「分析コンペ」に役立つ情報が掲載されているので、分析コンペに出場してみたいと考えている方にも最適な書籍です。

前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]

データ分析には欠かせない「前処理」を効率よく行いたい方は「前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]」を使うのがおすすめです。この書籍ではデータの処理方法や、PythonやRを用いた実装方法などを解説しています。データ分析ではデータの整形に多くの時間を取られてしまうため、この書籍を見ながら前処理を行うことで、予測モデルの構築やデータモデリングなどの業務に時間を割けるようになります。

本を活用して効率的にスキルを身につける方法

本を活用して効率的にスキルを身につけるためには、以下のポイントを押さえることが重要です。

勉強する目的を明確にする
自分のレベルに合った本を使う
実際にコードを書いてみる

勉強する目的を明確にする

データサイエンスやデータ分析を学ぶ際は、まず勉強する目的を明確にすることが重要です。データサイエンスには統計学・機械学習・データの可視化など、学ぶべき領域が広範囲にわたります。そのため、目的を明確にすることで、自分に必要な知識や技術を集中的に身につけることが可能です。

自分のレベルに合った本を使う

現在の知識やスキルに適した本を選ぶことで、スムーズに学習を進められます。初心者がいきなり実践的な専門書を読むと、理解できずに挫折してしまいます。一方、経験豊富な人が概要を解説したような入門書を読んでも、効率よく新しい知識を得ることは難しいです。そのため、楽しく学習し続けられるように、難しすぎず簡単すぎない適度なレベルの本を選ぶようにしましょう。

実際にコードを書いてみる

効率的にスキルを身につけるためには、本を読むだけでなく、実際にコードを書いてみることが大切です。データサイエンスやデータ分析は、収集したデータをツールを用いて分析する技術です。そのため、本で学んだ理論や手法を実際にコードに落とし込むことで、どのように業務に活かせるのかが具体的に理解できます。

また、コードを書いてみることでエラーが発生したり、うまく動かなかったりすることがあります。これらの問題を解決することで、デバックの方法や問題解決の能力など、書籍では習得しづらい実践的な知識を得られます。そのため、本で基本的な知識を習得したら、簡単なアプリやシステムを開発してみるのがおすすめです。

本以外でデータサイエンス・データ分析を学ぶ方法3選

書籍での学習に加えて、以下の方法で学習を進めるのがおすすめです。

YouTubeの動画を見る
学習サイトを使う
プログラミングスクールに通う

YouTubeの動画を見る

YouTubeにはデータサイエンス関連の動画がたくさん公開されているため、初心者が勉強するのに有用です。たとえば、データサイエンスの仕事内容について解説している動画を見ると、必要なスキルや働き方について理解できます。また、実際にコーディングしている動画を見ることで、コードを書く流れやエンジニアの考え方を視覚的に学ぶことが可能です。

学習サイトを使う

データサイエンスやデータ分析に関する学習サイトを使うことで、独学で実践的な開発スキルを身につけることが可能です。たとえば、プログラミング学習サイト「AI Academy」では「データサイエンスコース」が用意されており、教師あり学習やデータ前処理などを体系的に学べます。また、各章の終わりに演習問題が用意されているため、実際にサービスやアプリを開発するスキルを習得することが可能です。