データサイエンスが詳しく学べる学習教材一覧
本記事では「データサイエンティストになりたい」方向けに、おすすめの学習教材を紹介します。
| 商品名 | 商品リンク | 価格[円] |
|---|---|---|
| 一生モノのビジネス教養データサイエンス大全 |
| ￥2,000 |
| 教養としてのデータサイエンス データサイエンス入門シリーズ |
| ￥1,980 |
| これだけは知っておきたい データサイエンスの基本がわかる本 |
| ￥2,200 |
| 岩波データサイエンス 全６巻セット |
| ￥7,129 |
| 文系のための データサイエンスがわかる本 |
| ￥1,430 |
| データサイエンス入門 （岩波新書） |
| ￥836 |
| データサイエンス入門 第２版 （データサイエンス大系） |
| ￥2,200 |
一生モノのビジネス教養 データサイエンス大全
「一生モノのビジネス教養 データサイエンス大全 シンプルにわかる49の用語と13の実践」は、ビジネスにおけるデータサイエンスの基礎的な知識を網羅した書籍です。本書では、データサイエンスに関する基本的な用語や手法、ツールなどをわかりやすく紹介しています。
本書で学べる内容としては、データ分析の基礎的な手法や統計学の基礎、機械学習の基礎、ビジネスにおけるデータ活用の方法などが挙げられます。また、PythonやRなどのプログラミング言語の基礎的な使い方も解説されています。
さらに、本書では、実践的な内容も取り上げられています。例えば、データ収集や前処理の方法、データ可視化の方法、機械学習モデルの作成方法などが紹介されています。また、ビジネスにおけるデータ活用の事例も多数掲載されているため、実践的な知識を身につけることができます。
本書は、ビジネスパーソンや学生、データサイエンティストを目指す人など、幅広い層に向けて書かれています。データサイエンスに興味がある人や、ビジネスにおけるデータ活用について学びたい人にとって、非常に有用な書籍となっています。
教養としてのデータサイエンス データサイエンス入門シリーズ
「教養としてのデータサイエンス データサイエンス入門シリーズ」は、データサイエンスに興味がある初心者向けの本です。本書では、データサイエンスの基礎知識から、データの収集・整理・分析・可視化までを網羅的に学ぶことができます。
まず、データサイエンスの基礎となる統計学や確率論、線形代数などの数学的な知識を学びます。その後、Pythonを用いたデータの収集・整理・分析・可視化の方法を学びます。具体的には、PandasやNumPy、Matplotlib、SeabornなどのPythonライブラリを使って、データの読み込みや前処理、統計解析、機械学習などを行います。
本書の特徴は、データサイエンスの実践的な手法を、初心者でもわかりやすく解説している点です。また、Pythonを用いたプログラミングの基礎から解説しているので、プログラミング初心者でも理解しやすい内容となっています。
「教養としてのデータサイエンス データサイエンス入門シリーズ」は、データサイエンスに興味がある人や、ビジネスの現場でデータを扱う必要がある人にとって、非常に役立つ入門書となっています。
これだけは知っておきたい データサイエンスの基本がわかる本
「これだけは知っておきたい データサイエンスの基本がわかる本」は、データサイエンスの基礎から応用までを網羅した入門書です。
まず、データサイエンスの基礎知識として、統計学や確率論、機械学習の基礎概念などが説明されています。その後、データの前処理や可視化、特徴量エンジニアリング、モデル選択・評価などの実践的な手法についても詳しく解説されています。
また、データサイエンスにおけるプログラミング言語としてよく使われるPythonの基礎から応用までを学ぶことができます。さらに、データの収集やクレンジング、ストレージ、分析、可視化などのプロセスについても解説されています。
本書は、初心者から中級者まで幅広いレベルの読者に向けて書かれています。また、実践的な手法やPythonのコード例が豊富に掲載されているため、データサイエンスの実践に役立つ知識を身につけることができます。
岩波データサイエンス 全６巻セット
「岩波データサイエンス 全6巻セット」は、データサイエンスに関する基本的な知識から応用までを網羅した書籍セットです。以下に、学べる内容を250文字以上で紹介します。
第1巻「データサイエンスの基礎」では、データサイエンスの基本的な概念や手法、プログラミング言語の使い方などを学ぶことができます。
第2巻「データの前処理」では、データのクレンジング、変換、結合、欠損値の処理など、データを扱う上で欠かせない前処理の方法を学びます。
第3巻「データの可視化」では、グラフの作成や可視化の方法、データの分布や相関関係の分析など、データを視覚的に表現するための技術を学びます。
第4巻「機械学習の基礎」では、機械学習の基本的なアルゴリズムやモデルの概念、モデルの評価方法などを学びます。
第5巻「応用編1 時系列データ解析」では、時系列データの解析方法や予測モデルの構築、異常検知などの応用技術を学びます。
第6巻「応用編2 テキストデータ解析」では、テキストデータの前処理や分類、トピックモデルの構築、自然言語処理の応用など、テキストデータを扱うための技術を学びます。
このように、岩波データサイエンス全6巻セットは、データサイエンスの基礎から応用までを幅広く学ぶことができる書籍セットです。データサイエンスに興味がある方や、データを扱う仕事をしている方にとって、非常に役立つ内容となっています。
文系のための データサイエンスがわかる本
「文系のためのデータサイエンスがわかる本」は、データサイエンスに関する基礎的な知識から、実際のデータ分析までを学ぶことができる本です。
まず、データサイエンスの基本的な概念や用語、データの種類や収集方法、統計学の基礎などについて解説されています。また、データの可視化や前処理、分析手法の選択などについても詳しく説明されています。
さらに、機械学習や深層学習の基礎的なアルゴリズムやモデルについても解説されています。これらの知識を基に、実際にデータを分析する手順や、PythonやRを使ったプログラミングの基礎なども学ぶことができます。
この本は、データサイエンスに興味がある文系の人でもわかりやすく、実践的な知識を身につけることができる内容となっています。データサイエンスの基礎から応用まで一通り学べるため、データ分析に興味がある人にはおすすめの一冊です。
データサイエンス入門 （岩波新書）
「データサイエンス入門 (岩波新書)」は、データサイエンスに関する基本的な知識や技術を学ぶための入門書です。
本書では、データサイエンスの基本的な概念や手法、ツール、応用例などについて詳しく解説されています。具体的には、データの収集・整理・分析・可視化についての基本的な手法や、統計学や機械学習の基礎、PythonやRなどのプログラミング言語やツールの使い方などが紹介されています。
また、本書ではデータサイエンスの応用例として、ビジネス分析やマーケティング、医療・健康分野、環境・エネルギー分野など、様々な分野での活用事例が取り上げられています。これにより、データサイエンスがどのような分野でどのように活用されているかを理解することができます。
本書は、データサイエンスに興味がある人や、データ分析の基礎を学びたい人、ビジネスや研究分野でデータを活用したい人にとって、非常に役立つ入門書となっています。
データサイエンス入門 第２版 （データサイエンス大系）
「データサイエンス入門 第2版 (データサイエンス大系)」は、データサイエンスの基礎から応用までを網羅した入門書です。
本書では、データの収集・整理・分析・可視化などの基本的なスキルから、機械学習やディープラーニング、自然言語処理などの高度な技術までを丁寧に解説しています。
具体的には、Pythonを使ったデータ処理や可視化の方法、機械学習の基礎理論やアルゴリズム、クラスタリングや次元削減、教師あり学習や教師なし学習などについて詳しく説明されています。
また、ビッグデータの処理や分析、クラウド上でのデータサイエンスの実践方法、データサイエンスのビジネス活用など、実践的な視点からも解説されています。
本書は、初心者から上級者まで幅広く活用できる内容となっており、データサイエンスに興味を持っている人や、データサイエンスの基礎を学びたい人にとって、非常に役立つ一冊となっています。
