【厳選12書籍】データサイエンス・データ分析が学べるオススメの本（Python）

はじめに

データサイエンスに興味がある人、データサイエンティストになりたい人、データ分析をはじめてみたい人が、どの書籍で勉強すればよいか迷われる方も多いと思います。

そこで、厳選した11選のオススメの書籍と3選の参考書籍を紹介するブログ記事をまとめました。

書籍は難しそうなイメージがあるかもしれませんが、適切な使い方をすれば効果的な学習につながります。

いずれの学習方法もデータ分析に必要な知識や技術を自身のものにするための効果的な学習方法です。

以下では、実際に自分で読んだ上で、学習レベルや対象別に自信を持ってオススメできる厳選した書籍のみをまとめています！！

また、各書籍には、「対象読者は誰？」「どんな内容なの？」という疑問に対して、的確に答えた【書評】もありますので、ご興味がある方ぜひご覧ください。

データサイエンス・データ分析とは何か、データとは何かを知りたい人向け

「AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出]」

実際にAI・データ分析プロジェクトを進めるには技術知識だけでなく「ビジネス力」が必要。その「ビジネス力」に焦点をあてて、データ分析のプロジェクトを一通り解説する書籍。「組織の立ち上げ方」から「案件獲得」、最後に「収益化」に関する情報がまとめられている。これらの内容を学ぶことで、データ分析とは何かだけでなく、実際にプロジェクトを進める上での必要なスキルを身につけることができる。
>>【書評】AI・データ分析プロジェクトのすべて　ビジネス力×技術力=価値創出

「分析者のためのデータ解釈学入門ーデータの本質をとらえる技術」

そもそもデータとは何かを学べる書籍。データのばらつきやバイアスに関する基礎知識、データにさまざまな偏りを生じさせる行動心理学、サンプリングの方法と理論、データの解釈における認知バイアスや数理モデリングのポイント、システム運用時に発生する問題など、データ分析者が知っておかなければならないデータに関する知識を整理し、平易に解説。
>>【書評】分析者のためのデータ解釈学入門ーデータの本質をとらえる技術

「データ分析に必須の知識・考え方　統計学入門　仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅」

分析した結果が真なのかを判断するには、その結果を統計学を用いて検証することが大事です。本書は、基礎である標本、ヒストグラム、統計量、確率、正規分布だけでなく、仮説検定、統計モデリング、因果推論、ベイズ統計、機械学習、数理モデルまで幅広く統計学を学ぶことができる。実践的なデータ分析に向けた基礎づくりが網羅された1冊。
>>【書評】データ分析に必須の知識・考え方　統計学入門　仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅

【参考書籍】
「紙と鉛筆で身につける データサイエンティストの仮説思考」
＞＞【書評】紙と鉛筆で身につける データサイエンティストの仮説思考

初学者・初心者向け

「東京大学のデータサイエンティスト育成講座ーPythonで手を動かして学ぶデータ分析」

2017年と2018年に東京大学で実施された「グローバル消費インテリジェンス寄付講座」の学生向けのオフライン講義と、社会人向けのオンライン講座で使われた教材がベース。わかりやすい解説により、Pythonを使ったことがない人、Pythonのライブラリーも知らない人もデータ分析が始めれるようになる。
>>【書評】東京大学のデータサイエンティスト育成講座

「第2版　Python 実践データ分析 100 本ノック」

実際の、データ分析の現場では、どんなデータがあり、どのような問題が生じ、どう対応すればよいのかというノウハウを解説している書籍。事前の加工（視覚化）から機械学習、最適化問題までの、100本ノックをこなして、ビジネス現場の即戦力になれる。
>>「Python 実践データ分析 100 本ノック」の書評はこちらのブログ記事をご覧ください。

「Python2年生 データ分析のしくみ 体験してわかる! 会話でまなべる!」

この薄さでかなりのコードと知識を紹介。また、pandas、matplotlib、seabornについては、本書のコードだけで十分すぎるぐらいの量を掲載。手を動かしてデータ分析を学びたいが、1冊どれを買おうか悩まんでいる初心者には絶対にオススメできる書籍。
>>【書評】Python2年生 データ分析のしくみ 体験してわかる! 会話でまなべる!

【参考書籍】
●「スッキリわかるPython入門」
>>【書評】スッキリわかるPython入門

中級者向け

「Kaggle で勝つデータ分析の技術」

データ分析の最も有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるテクニックや事例を、現時点で最新のものを整理した書籍。各項目の説明が平易にかかれているため非常に理解しやすい。さらに、特徴量の作り方、バリデーション、パラメータチューニングなどについて、一般的な書籍ではあまり言及されないポイント等も解説。
>>【書評】Kaggleで勝つデータ分析の技術
>>Kaggleについて知りたい方は、こちらのブログ記事をご覧ください。

上級者向け

「データ分析のための数理モデル入門ー本質をとらえた分析のために」

代表的な数理モデリング手法の基礎的な部分を解説するだけでなく、実際にどのような条件や目的に基づいて、どの手法を選ぶべきかを具体的に示している。また、モデリングによって得られる結論について初学者が勘違いしやすい事項についても、具体的な例や解説を交えて丁寧に解説。
>>【書評】データ分析のための数理モデル入門ー本質をとらえた分析のために

「本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門　統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫！」

実務上頻出するデータ分析モデルについて用途・特徴からその原理までが網羅的に書かれている。回帰分析、決定木、CNN、ResNet、物体検出、RNN、BERT、強化学習、深層学習、クラスタリング、因子分析・主成分分析、階層ベイズモデリング、正準相関分析、カーネル回帰分析など現代データ分析に必須のモデルを幅広く学ぶことができる
>>【書評】本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門　統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫！

【参考書籍】
「第3版　Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」
>>【書評】第3版　Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

ビジネス向け

「データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」」

データ分析は理系しかなれないと思っている方、社内でデータ分析をこれからはじめる人やデータ分析部署を立ち上げる人、データ分析部署にこれから所属する人、データ分析人材育成に取り組まれている方にオススメのビジネス書です。社内でデータ分析をする人やデータ分析部署に所属される方が書籍を探していたら、まずはこちらがオススメです。
>>【書評】データ分析人材になる。 目指すは「ビジネストランスレーター」

「数理モデル思考で紐解くRULE DESIGN -組織と人の行動を科学する」

100個近くのイメージしやすい事例とわかりやすい解説で書かれている書籍です。ルールに関する様々なスキルやリテラシーを身につけることができます。組織のリーダーやマネージャー、会社の総務、経営者、政策立案者、研究者など、より良いルールを設定したいと考えている人にとって、必読の書です。
>>【書評】数理モデル思考で紐解くRULE DESIGN -組織と人の行動を科学する

BIツール向け

「Python実践データ分析入門 キホンの5つの型」

プログラミングの型、データ加工の型、データ可視化の型、AIモデル構築の型、ツール化の型を学べる。データ分析をどこから始めて良いか迷っている、悩んでいる場合、この型（パターン）をもとに進めていけば、一つの分析結果の成果物が必ずできあがります。Google Colaboratoryを使ってデータ分析を始めた人が可視化に悩んだら、まずは、Googleのアカウントがあれば始められるLooker Studioの始め方を丁寧に紹介してくれてます。
>>【書評】Python実践データ分析入門 キホンの5つの型

以上がオススメの書籍です！

もちろん、これらの書籍以外にもたくさんの素晴らしい本があります（私もたくさん読んでいます。）。しかし、現時点では上記の書籍をおすすめさせていただきます！

今後も新たな発見があれば、読者の皆様にご紹介していきたいと考えています。本を通じて学びたい方々には、まず上記の書籍を手に取ってみてください。

本以外の勉強方法

本だけでは物足りない方、必見です！

Youtubeや動画プラットフォームやデータ分析のコンペティションで、データ分析を学ぶこともオススメです。

視覚的に学びたい方、実際にコードを動かしながら学びたい方のために、ブログ記事をそれぞれ書きましたので、ご参考になれば幸いです。

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