【2021年】データサイエンスのおすすめ本・書籍ランキング7冊!年400冊読む書評ブロガーが紹介!

こんちわ、柿田ぴんとです!

今回は、データサイエンスのおすすめ本・書籍ランキング7冊を、高評価レビューも加えてご紹介します!

目次

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1位. データサイエンスのおすすめ本・書籍│『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』

データサイエンスのおすすめ本・書籍レビュー│『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』

レビュー
10時間で学べるか、読み切れるかというと怪しいですが
1単元あたり見開き1ページでまとめられており、とても読みやすいです。
仕事でデータ分析を行っていますが、かなり勉強になりました。
データサイエンスに関する良著は沢山ありますが、
ここまでスラスラと読める入門書は珍しいように思います。

一つ一つの単元についてはそれほど細かく書かれていませんが、
本書の目的はそこに無いでしょうし、
これを発端に、より詳細が知りたくなった際はそれに対応する書籍を購入するのが良いと思います。

レビュー
経済学部出身でも何とか読破することができた。文系出身者にも理解しやすく構成されていると感じた。
レビュー
大学4年間の〇〇が10時間で学べるシリーズは、
経済学版がベストセラーになったことをはじめ、定評のあるシリーズですが、
その最新版は「データサイエンス」でした。

データサイエンス学部はごく一部の大学にしかないため、
社会でもこの領域に詳しい人となると統計やコンピュータサイエンスの分野など
分野をまたぐことになるのが現状です。
このような状況で、データサイエンスについてデータ分析から機械学習に至るまで
難解に見える数式はほとんどなしで文章と図で分かりやすく伝えている本書はさすがでした。

レビュー
最近話題のAIを含めたデータサイエンスを学ぶ上で、基礎は重要。
それを理解しないままエンジニアになる人間も多いが、それは別問題。
これを読めば復習もできるし、理解が曖昧な部分も見えてくる。
それがわかればこの本の価値が十分にある。
もっとも、文系やIT未経験な人が読むには難しいので、そこは注意されたし。

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2位. データサイエンスのおすすめ本・書籍│『データサイエンス教本 Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・深層学習・信号処理・時系列データ分析』

データサイエンスのおすすめ本・書籍レビュー│『データサイエンス教本 Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・深層学習・信号処理・時系列データ分析』

レビュー
データサイエンスの理論をまとめた本であるが、
統計的な話と工学的な話が抱負に記載されていて参考になる。

Pythonで学ぶと書かれているが、スクリプトの話はわずかで、
理論を中心に書かれているので、
Pythonの勉強は他で行う必要があるようだ。

所々に入るおまけのコラムが結構おもしろい。

レビュー
気付かされることが多い本です。
例えば,ポアソン分布やt検定の意味が初めて理解できた気がします。
また,一般化線形モデルが母集団パラメータを求めることに初めて知りました。
さらに,AICの扱い方(今まで絶対視していたのが間違いであると)も理解できました。
これらは,データサイエンティストにとってとても重要な教養となるものと考えます。
最後に,TeaBreakでは,へーーというような話が多くて,とても興味深く読めました。
レビュー
知っておくべき統計手法が順序良く整理されていて入門者には勉強になり,慣れた人たちには辞書的に使える.
特に6章のパターン認識と7章の深層学習は入門者が概要を理解しやすくまとめられており,今後の学習の手がかりとなる.
また,Pythonで各統計手法を実際に確認できるのが便利.

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3位. データサイエンスのおすすめ本・書籍│『データサイエンス入門』

データサイエンスのおすすめ本・書籍レビュー│『データサイエンス入門』

レビュー
データサイエンスについて、初心者でもわかりやすい内容でした。
レビュー
データサイエンス初心者でも、データサイエンスの全体像がわかりました。特に、ビジネスに活かすイメージが湧きました。

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4位. データサイエンスのおすすめ本・書籍│『図解入門 最新 データサイエンスがよ~くわかる本』

データサイエンスのおすすめ本・書籍レビュー│『図解入門 最新 データサイエンスがよ~くわかる本』

レビュー
情報鮮度は高い。
範囲としては、概論、分析PJの組み立て、分析技術、環境、Cloud活用等広い。
一方で、内容的には薄いので、本書で全体感を理解したら、2冊目、3冊目の本で、
必要な知識を獲得していくと良いと思う。
レビュー
図解入門のタイトル通りに社内でITに関わる人が、データサイエンスを一通り学べる構成になっている。
この分野は覚えなければならないことが多いので、まずは全体を通して広く浅く学ぶ調べる必要があり、この本があればまずは一安心。
いきなり小難しい技術書を読み進めると挫折するので、まずはここから始めよう。
各分野について、浅すぎず深すぎずまとめられているのがポイント高い。
レビュー
データサイエンティストとして独り立ちするには第2章の「データ分析の応用事例」に出てくる分析方法や第4章の「データ分析の技術」に出てくる分析手法を一通りわかるようになっていると良いと思います。

本の9割がたのアイディアは簡潔にまとめられていて良いと思います。一部まとまっていない部分もあり。例えば「データサイエンティストに求められる人物像」の項では3ページの中で8要因もあげていて簡潔にまとまっていないです。

すごく良い本なので一部を改良して第2版を出してほしいです。

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5位. データサイエンスのおすすめ本・書籍│『データサイエンス超入門 ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方』

データサイエンスのおすすめ本・書籍レビュー│『データサイエンス超入門 ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方』

レビュー
アクセンチュアの工藤さんの本。データー分析界隈では有名な方が書かれた本。データ分析に必要な知識が集約してあり一読すると、データ分析について勉強しなければいけない内容がわかると思います。
レビュー
アンケート調査、顧客データ、閲覧履歴、購買履歴などデータサイエンスとまではいかないでも、ちょっとしたデータを扱ったり、それを判断材料にする人が、最初に読むべき本と思いました。
何をどう分析したらいいのかという、入り口がわかるようになります。あとは個別の専門書を読めばよいと思います。

実例も身近でわかりやすく、理論だけでなく、感覚として、そういうことなのね!とわかるので、忘れにくい。

自分は以前、顧客アンケートや顧客の閲覧履歴を見ていたことがあり、そのときにこの本を読んでいたら、もっと効果のあるKPIを導けたなと思います。

レビュー
NHKクローズアップ現代を見て購入しました。とても分かり易く書かれていてビッグデータ解析の入門書として最適です
レビュー
これくらいの知識は持っておいた方がいいかなと言う意味でよく纏まった本であります。でも決して安易な解説書ではありません。

データサイエンスのおすすめ本・書籍データサイエンス超入門 ビジネスで役立つ「統計学」の本当の活かし方を読みたい方はこちら↓

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6位. データサイエンスのおすすめ本・書籍│『未来IT図解 これからのデータサイエンスビジネス』

データサイエンスのおすすめ本・書籍レビュー│『未来IT図解 これからのデータサイエンスビジネス』

レビュー
帯からして、他のお堅いデータサイエンス本とは一線を画しているが、何よりも、著者両名が自らの経験を通じて身につまされた本音を語っている点が高評価。ポジショントークが多い昨今、正面切っての問題提起が心地よい。
「煽り画像」も秀逸。データサイエンスには興味があるがイキなり難しい数式でまくりたてられてもちょっと、、、という入門者も、データサイエンスに関わっているけど仕事が上手く回らないという実務家にも有益。
レビュー
日本企業においてタイトルは真実ですが、それを元に「データサイエンスは無力だ」と思ってはなりません。
データサイエンス後進国の日本では、データサイエンスによって次の島耕作にあなたがなりうるパラダイスなのです!
(自称コンサルタントが跳梁跋扈するさまも本書では描かれています)
今後のIT動向から自分はどの方向に行くべきなのか、というのを考える上でも意味がある一冊です。
レビュー
マツケンさん、マスクドさんの、非ポジショントークが痛快。
今、データサイエンスって何が注目されているが、何かがおかしい。そんな
実務経験がある人(私もデータ分析でお金を頂くような仕事をしています)
であれば、うんうん、わかるわかる。レビュータイトルにあるような
元気が出てくる。平易な言葉で書かれているので、データサイエンスに興味は
あるが実務経験がないかたも、
何にフォーカスしようとか、(データサイエンスに対する)時代を捉えたい、
そんなことを模索される方には良い内容だと思います。あおり画像がウケますw
レビュー
データサイエンス、データサイエンスビジネスに関する書籍。
カラー刷りで、若干文字小さめ。

内容は、データサイエンスに関するコードなどは記載されておらず、データサイエンスってこういうものですよ、今後おそらくこうなっていくからこうしたほうがいいですよ、こうしましょう的な読み物。

Pythonを扱ったデータサイエンス本は何冊か読みましたが、こちらの本からも情報として得られるものはありました。
論理の飛躍というか、読んでいて「いやいやそれはないな」、と突っ込んでしまう部分もありましたが…、データサイエンティストになりたいわけじゃないけどデータサイエンスには興味あるという方には入門書としていいと思います。★3.5。

データサイエンスのおすすめ本・書籍未来IT図解 これからのデータサイエンスビジネスを読みたい方はこちら↓

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7位. データサイエンスのおすすめ本・書籍│『新装版 問題解決のためのデータ分析』

データサイエンスのおすすめ本・書籍レビュー│『新装版 問題解決のためのデータ分析』

レビュー
実例に沿って図表を用いて解説してくれていて非常に読みやすかったです。

また、非常に有益な情報のリソースまで記載していて実用的な本でした。

今後は、私も根拠に基づいた提案を出来るように努めて参ります!

レビュー
図解やグラフ、カラーページも多くて、文字ばかりではないので、敷居を低くする意図が多く盛り込まれています。
実例から手法へのアプローチなので理解しやすいです。
記載されている手法は、型です。
世の中では、多く実践されています。

本書を手にした読者が望む結果まで辿り着くには、本書の手法をやり尽くして、独自の観点を見出せるかに掛かっていると思います。
最低限、やり尽くすべき分析アプローチと認識すれば良書です。
ちょっとやってみて結果が出ないと、投げ出してしまうことはもったいないです。
分析しなくても結果が出てしまうこともあります。やり尽くしても結果が出ないこともあります。
そんなものだと腹をくくって、実践し続けるしかないと思います。

レビュー
黒・オレンジの2色刷り。
一部のスクリーンショットが小さくて見にくいが、全体的に文字の大きさが適切で読みやすい。

Chapter1~6までの構成で、1~5がメインでChatter6はExcelの使い方が説明された付録的なChapter。
Chatter6での解説はVLOOKUP、ピボットテーブル、ソルバーの使い方で、概ねこれで足りるという見解のようだ。

身近なツールとしてExcelがあれば利用可能である点はいい。
RやPythonを使うようなデータアナリストの入り口というよりビジネスマン向けといっていい。
Chapter1~5におけるデータを前にしたときの考え方は、数字で顧客に提案しなければならない職に就いている方の参考になると思う。

レビュー
一体どこに原因があるのか、どこをどうやって改善したらいいのか?それはデータを分析することから見えてくる。自社のデータだけでなく、公開されている公のデータも活用する。データ分析に必要な知識として、よくビジネス書に取り上げられているロジックツリー、仮説思考も登場する。まず、問題の構造を把握するためにロジックツリーで真の問題点を探していく。そしてMECEになっている切り口による仮説思考によりデータ分析を活用し、仮説を検証しながら打ち手を考える。具体例をその一連の手法を使いながら、この場合の打ち手は・・という書き方で分かりやすい。また生データが与えられた際、エクセルでデータ分析ができるよう加工する方法まで記載してくれている。とても親切で分かりやすい本です。また在庫管理の考え方等もエクセルで管理できる方法を教えてくれており、事業が大きくなってきてどう管理したらいいか悩む個人事業主さんにおススメしたいなと思いました。

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『新装版 問題解決のためのデータ分析』を読む

データサイエンスのおすすめ本・書籍ランキング│まとめ

『データサイエンスのおすすめ本・書籍ランキング』いかがでしたでしょうか?

ぜひ、気になったデータサイエンスの本・書籍を読んで、あなたの実生活に役立ててみてくださいね!

ぴんと
さいごまで読んでいただき、ありがとうございました!
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ぴんと
毎日の料理やジョギング、通勤中など、いつでもどこでも好きな時に聴けるので、1日1冊ラクに本が読めちゃう!
ぴんこ
再生した後でも何回も交換OKだから、
実質無料の「聴き放題サービス」ね!

また、あのメンタリストDaiGoさんも
本を聴くことで1日に3冊は読めるとおすすめしています!

読書やPC作業で目が疲れたときもインプットが続けられますし、移動時間も無駄にならない。

通勤に時間がかかる人なら、少なくても1日1冊分は聴けるんじゃないでしょうか。

テキストをフラットに聴くことにより、文章や論理の構造まできれいに頭に入るので、本がまるごと頭の中に入るような喜びが体感できます。

それによって話すことがうまくなり、言葉も出てきやすくなるので、本を耳で聴くのはおすすめですよ。

引用:なぜDaiGoは「目より耳」で本を読むのか

さらに、人気俳優・声優のボイスが、
本の魅力をさらに引き出しているので、
スキマ時間を有効活用したい人は、この機会をお見逃しなく! 

 
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