理論から実践まで学べるデータサイエンス本ベスト11【2023年版】

2010年代当時、Webデザイナーやプログラマーは派手な肩書きを持ち、かなりの高給を支払われていました。しかし、インターネットの時代では状況は変わりました。

²¹ 世紀のこの現代では、あなたの閲覧履歴が記録され、電子メール データが保存されます。驚くべきことではありませんが、YouTube の再生履歴が Instagram のリールのおすすめに直接影響し、スクロールに費やす時間が増えています。これらすべてが、今がデータサイエンスの時代であることを証明しています。

私たちは毎日大量のデータをインターネット上に公開しているため、このデータの可能性を最大限に引き出し、私たちの生活をさらにシームレスにすることができる、より多くのデータ サイエンティストと ML エンジニアが間違いなく必要です。

データを収集し、それを実行可能な決定に変えることは、今日の世界が求めていることです。この需要の高まりに対応し、データのプロフェッショナルになりたいと考えている場合は、読み続けて最高のデータ サイエンスの書籍を見つけてください。

インターネットにはリソースが溢れているのに、なぜ本を使うのでしょうか?

オンライン リソースは書籍よりも効果的であると言っても過言ではありませんが、このデジタル世界では書籍を読む人がまだ絶滅していないため、これが常に当てはまるわけではありません。

書籍の読書とオンライン コースは 2 つの異なる世界であり、比較することはできません。しかし、ここではインターネットリソースを介して本を読むことのいくつかの利点を期待できます。

主題をマスターする: 概念に関する一般的または実践的な情報があれば大丈夫な場合は、オンラインで検索するのが問題ありませんが、歴史から派生に至るまで主題をより深く掘り下げたい場合は、この本がうまくいきます。

本当の感覚を味わいましょう: 本は本物です!バーチャル会議にどれだけ参加しても、対面での集まりの魅力を捉えることはできません。本を手に持って読んでみると、ページの重みやインクの匂い、文字の上を流れる指先に気づくでしょう。最後に、きっと気に入っていただけるでしょう。

気を散らさない: あなたは何かを学ぶためにインターネットを利用していると思いますが、お気に入りのテレビ番組を特集したクリックベイトが目の前に現れ、それをクリックしてしまいました。時間を無駄にしていることに気づいたときには、すでに手遅れでした。本の場合はそうではありません。飽きるまで読み続けます。それ以外に気を散らす方法はありません。

正確さ: 書籍は出版前にいくつかのファクトチェックと編集テストを経ているため、より正確で信頼性が高くなります。

当局: 一般に、本はその分野の専門の教授や研究者によって書かれますが、インターネットのリソースは誰でも作成できます。したがって、多くの本を盲目的に信頼しても構いません。

ここでは、データ サイエンスのキャリアで優れた成果を上げるのに役立つ、最高のデータ サイエンス書籍のリストを紹介します。

確率の概要

凡庸なデータ サイエンティストになるのではなく、この分野で自分の名を残したいと決心した場合は、これを選択してください。この確率入門の本では、データ研究者が必要とする詳細かつ高度な確率の概念がカバーされているためです。

取り上げられている概念に加えて、この本にはきれいな数学を使った確率の問題もたくさん含まれています。さらに、出版社の Web サイトには、すべての章末演習の詳細な解決策が無料で掲載されています。

とにかく、私はこの本をデータサイエンスや数学のキャリアを始めようとする人にはお勧めしません。この本で確率を独学するには、組み合わせ論の強力な基礎、または優れた数学の基礎が必要です。

ただし、きちんとした数学の基礎があり、データ サイエンスのキャリアで確率の学習の成果を最大限に活用することを考えるのであれば、これは優れた選択です。

データサイエンスハンドブック

データ サイエンス ハンドブックは、データ サイエンス、プログラミング、ビジネス理解のスキルを備えたユニークなデータ サイエンティストになれることを目的としています。この本では、書かれた形式で短期集中コースの体験を得ることができます。

この本は平易な英語で書かれているため、データ サイエンスの初心者に適しています。

この本では、古典的な ML の概念とアルゴリズムをカバーすることに加えて、ソフトウェア エンジニアリングの実践、コンピューター メモリ、データ構造、データベースについても触れています。

Python やビッグデータなどのコア テクノロジーに関する章は、本書が次のジャーナルの出版に取り組むデータ研究者を対象とするのではなく、現実世界の業界の問題を解決するデータ サイエンティストや ML エンジニアを対象としたテクノロジー側であることを証明しています。

データ集約型アプリケーションの設計

この本はデータ サイエンティストやアナリストだけを対象としたものではありません。これには、スケーラブルな現実世界のアプリケーションを設計するソフトウェア エンジニア、データ集約型アプリケーションを検討するソフトウェア アーキテクト、または大量のデータを処理するデータ エンジニアが最新のアプリケーションでデータを最大限に活用するために必要なものがすべて含まれています。

ケンブリッジ大学の分散システムとセキュリティの研究者、Martin Kleppmann によって書かれました。

この本では、データ モデル、ストレージの取得、データ エンコード、パーティショニング、バッチおよびストリーム処理、およびデータ集約型の最新アプリケーションを構築するための多くの中心的な概念について説明します。

以下のいずれかがあなたに当てはまる場合、この本はスキルを向上させるための理想的な選択肢です。

• 特定の問題を解決するために適切なツールを最適に適用する方法。
• スケーラブルなデータ システムを構築したいですか?
• 本番環境でのデータ集約型アプリケーションのパフォーマンスを最適化します。
• 柔軟性を強化して、アプリがあらゆる新しいテクノロジーに簡単に適応できるようにします

裸の統計

Charles Wheelan 氏は、Naked Statistics の中で、カートに追加できる次の製品を提案する素晴らしいレコメンダー システムや株の売買を支援する正確な予測システムの構築に、有益なデータと適切な統計ツールがどのように役立つかを示しています。

この本の目的は、持っている情報から統計分析を直観的に推測できるように心を訓練することです。テキスト内の記述統計、推論、相関関係、回帰分析などのトピックは、これを達成するのに役立ちます。

最も優れているのは、物語のように数学を教えてくれる本『Naked Statistics』です。

ハッカーのためのベイジアン手法

ベイズの観点から確率的プログラミングを学びたいのであれば、この本があれば十分です。タイトルの「ハッカー」という用語は誤解を招く可能性があるため、ハッカーをベイズの複雑なアプローチと手法を探索し、学習することを好む個人として考えてみましょう。

この本は、ベイズ推論を教えることから始まり、その後、テキスト内の後半のコンテキストを使用して最初のベイズ モデルを構築して実践していきます。

ベイズ手法を現実世界の問題に適用するための実践的な演習とコード実装が含まれています。金融やマーケティングなどのさまざまな業界でのベイジアンの実装を見ることができます。

さらに、この本は、NumPy、SciPy、Matplotlib などの Python ツールに興味があり、プログラミングの背景がある場合に特に興味深いものです。

Scikit-Learn を使用したハンズオン ML

最近では、プログラミング経験がほとんどなくても、まったくプログラミングをしていなくても、データから学習して意思決定できるインテリジェントなシステムを作成できます。あなたもその方法を知りたいですか？

この最高のデータ サイエンス本の著者である Aurélien Géron が、2 つの Python プラグアンドプレイ フレームワーク、Scikit-learn と TensorFlow を使用してインテリジェントな ML システムを構築する方法を教えます。

この実践的な機械学習の本では、ユーザー側でのコーディングを最小限に抑えながら、sci-kit Learn の可能性を最大限に活用して、エンドツーエンドの機械学習システムを構築する方法を示します。また、TensorFlow のトレーニング、構築、およびニューラル ネット モデルのスケーリングを実践的に学びます。

フレンドリーな口調で書かれていますが、重要な数学的導出が少なく、ML の興味深い側面が多く含まれる ML 本がこれほど気楽なものになるとは予想していませんでした。

Python によるディープラーニング

多くの機械学習やデータ サイエンスの書籍では、ディープ ラーニングがセクションまたは章として見られるのが一般的です。ただし、どちらの分野もそれぞれ独自の意味で広大な主題であることに注意してください。

したがって、この François Chollet による Python によるディープ ラーニングの目的は、コアとなるディープ ラーニングの主題のみに特化できるようにすることです。

この本には、時系列予測、テキスト分類、画像生成、およびより多くの高度な深層学習の概念が含まれています。

この本にあるすべてのコードはすぐに実行でき、自由にダウンロードできます。当然のことながら、この本の著者と Keras の作成者は同一人物です。

つまり、この本は、簡潔な文章、専門家の著者、実行可能なコードが完璧に融合したものとなっています。

ビッグデータ: 革命

機械学習のコーディングや専門的なことにうんざりしていて、今日の世界におけるデータの実際の影響をさらに深く掘り下げたいと考えていますか?

それなら、オックスフォード大学オックスフォード インターネット研究所部門のインターネット ガバナンスと規制教授、ヴィクトール メイヤー-シェーンベルガーが書いたこのビッグ データの本を読んでみてはいかがでしょうか。

この本は、政府を含む業界があらゆるものに関するデータをどのように収集し、それをどのように利用するかということから始まります。次に、データのプライバシーとそれに関連するリスクについて説明します。最後に、ビッグデータの将来の可能性と限界を明らかにします。

Panda を使用した実践的なデータ分析

誰でもライブラリをインポートして関数を呼び出すことができますが、生データから洞察を生み出したり、不可解な結果をシンプルなビジュアルで示したりすることが、データ サイエンティストの特徴です。言うまでもなく、Pandas は、このような直感的なタスクを実行するために知っておくべき最初のツールです。

初心者であっても熟練したデータウィザードであっても、この実践的な Pandas によるデータ分析の本では、Pandas を使用してデータを探索、分析、操作するために必要なあらゆるトリックを示しています。探索的データ分析で統計を要約し、明確な視覚化を通じてパターンを見つける方法を学びます。

章末の演習に取り組むことで、専門的な仕事で現実世界のデータを処理するスキルを徐々に身につけていきます。この本のすべてのファイルとコードには GitHub でアクセスできます。

Pythonを使った実践的なデータサイエンス

著者のネイサン ジョージは、この最高に実践的なデータ サイエンスの本を Python プログラミングから始めて、データ サイエンスの核となる概念に進み、それを Python でコーディングします。データ分析からパフォーマンス テストまで、データ サイエンスのあらゆる段階を説明します。

この本のコード実装は、より小さく、より理解しやすいチャンクに分割されており、会話のようなトーンを作り出します。さらに重要なのは、この本のすべてのコードに GitHub 上で無料でアクセスできることです。

Pandas、SciPy、および sci-kit-learn は、本書全体で使用する主要な Python ライブラリおよびフレームワークです。

データサイエンスのためのRプログラミング

Python に続いて、R は複雑なデータの高度な統計の研究において勢いを増しています。そこで、R を使用してデータ サイエンスに足を踏み入れたい場合に、別の推奨テキストをここで紹介します。

製品が見つかりませんでした。

データ サイエンス用の R プログラミングは、公式にオンラインで無料で利用できます。信じてください。Edge またはお気に入りの PDF リーダーで開いてみると、オンライン コピーと素晴らしいハードカバー版の間にまったく違いが見つかりません。

この本は、データ サイエンスや ML テクニックを学ぶためのものではありません。ただし、この本は、あらゆるデータ ソースを処理するツールである R プログラミングを身に付けるために、ジョンズ ホプキンス大学ブルームバーグ公衆衛生大学院の生物統計学の教授、ロジャー D. ペンによってのみ書かれたものです。

この本を読み終える頃には、R オブジェクト、R パッケージ、関数、正規表現をデータ操作や分析に快適に使用できるようになっているはずです。

まとめ

これは、データ スキルを次のレベルに引き上げるのに最適な書籍を見つけるための、インターネット上で最も優れたリストの 1 つです。データ サイエンスは広大な領域です。そこで、機械学習、Python、データ分析、R プログラミングなどの各分野の専門書籍と、全体的に優れたデータ サイエンスの書籍をいくつか紹介しました。

次に、より優れたデータ サイエンティストになるのにも役立つこれらのデータ サイエンス ツールを検討してください。