データサイエンスに対する関心は、ここ数年で急速に高まっています。かなり難解な分野だったものが、今ではニュースや政治、国際法、ソーシャルメディアのフィードでよく目にするトピックとなっています。データリテラシーがどの業界でも非常に望まれる能力となってきており、消費者は日々、データポイントとして巨大なビジネスインテリジェンスシステムに情報を提供しています。

データに注目が集まっている今、この記事では、その最新情報を常に把握しておきたい方やデータサイエンスやデータリテラシーを学び始めたい方のために、データサイエンスの世界の理解に役立つ初心者向けの本をご紹介します。

1.『The Data Science Handbook: Advice and Insights from 25 Amazing Data Scientists』、Carl Shan、William Chen、 Henry Wang、Max Song 共著

著者: Carl Shan、William Chen、Henry Wang、および Max Song
Web サイト: The Data Science Handbook | Amazon

情報を入手する最良の方法は往々にして、その分野の人々から直接得ることです。25 人の傑出した業界エキスパートから話を聞くこと以上に良い方法はありません。この『The Data Science Handbook』は、米国の元最高データ責任者 (CDO) や、大手企業のチームリーダー、独自のプログラムを作成している新進気鋭のデータサイエンティストなど、業界をリードするデータサイエンティストへのインタビューで構成されており、この業界を独自の視点で捉えています。

それらのインタビューでは、データライフに関するアドバイス、学習上のミス、キャリア開発のヒント、データサイエンスの世界で成功を収めるための戦略を知ることができ、初心者にとっての業界ガイドとなります。この本は、このテーマについての技術的側面を掘り下げているわけではなく、すべてを網羅したガイドでもありません。多数の実践的なアドバイスとインサイトを提供するものです。

2.『Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline』、Cathy O'Neil、Rachel Schutt 共著

著者: Cathy O'Neil および Rachel Schutt
Web サイト: O'Reilly | Amazon

この『Doing Data Science』は単刀直入です。コロンビア大学の「Introduction to Data Science (データサイエンス入門)」のクラスをベースにしており、その世界へと踏み出していきたい初心者を対象としています。データサイエンスコンサルタントの Cathy O’Neil 氏が、コースを指導する Rachel Schutt 氏と連携して、そのデータサイエンスコースを一般に提供するものです。

これらの専門家は、主題に関する豊富な知識を教えるだけでなく、関連するケーススタディとコードを提示し、分かりやすい例で詳細を説明します。アルゴリズム、手法、モデル、データビジュアライゼーションを扱っており、実用的で頼りになる技術的リソースとなります。

3.『Numsense! Data Science for the Layman: No Math Added』、Annalyn Ng、Kenneth Soo 共著

著者: Annalyn Ng および Kenneth Soo
Web サイト: Amazon

データサイエンスは数学と深く関連しています。このため、データサイエンスは近寄り難く、厄介な印象を与えます。この本は、数学に焦点を当てながらデータサイエンスおよびアルゴリズムについて初心者でも分かる言葉で解説し、その敷居を低くするとともに、より簡単に理解できるように説明することを約束しています。

各章では、特定の役立つアルゴリズムについて焦点を当てており、その仕組みの詳細と実際の使用例を説明しています。各プロセスには理解を助けるビジュアルが付いています。また、各アルゴリズムの長所と短所を詳述する参照シートや、一般的なデータサイエンス用語に関する便利な用語集も付いています。

4.『The Art of Data Science』、Roger D. Peng、Elizabeth Matsui 共著

著者: Roger D. Peng および Elizabeth Matsui
Web サイト: Amazon

この『The Art of Data Science』では、任意のデータレイク内で探索および発見するための実務の詳細を説明しています。データ分析と、その結果をフィルターしてそこに潜むストーリーを発見するプロセスに焦点を当てています。両著者は自身の経験を生かし、データサイエンスの分析を通じて初心者とマネージャーの両方を指導します。

両著者は自らのデータプロジェクトの管理、および企業における分析管理の経験があります。優れた結果を確実に得る方法や、データプロジェクトが失敗してしまう落とし穴について、自身の経験を基に考察しています。

5.『Data Science For Dummies』、Lillian Pierson 著

著者: Lillian Pierson
Web サイト: Amazon

『Dummies』シリーズは、シンプルな用語で概念を説明するのに長けています。この『Data Science For Dummies』も同様です。データサイエンスのビジネス面により焦点を当てており、プロフェッショナルとしてこの分野に進もうとする方の入門ガイドとなります。この分野の概要を広く紹介した、初心者向けのリソースであり、ビッグデータの概念、およびデータサイエンスが生活にどのように関連しているかについて知ることができます。

また、データエンジニアリング、R や Python などのプログラミング言語、機械学習、アルゴリズム、人工知能、データビジュアライゼーションテクニックなど、広範なトピックの概要を提供します。この本は、データサイエンスに一時的な興味を持っている場合や、その要点について両親に教えたい場合などに便利な開始点となります。

6.『Big Data For Dummies』、Judith Hurwitz、Alan Nugent、Fern Halper、Marcia Kaufman 共著

著者: Judith Hurwitz、Alan Nugent、Fern Halper、および Marcia Kaufman
Web サイト: Amazon

データサイエンスのトピックを扱っている『Dummies』シリーズを紹介しましたが、同シリーズにはビッグデータの概要とその重要性を説明する本もあります。この本では、核心となる質問「ビッグデータとは?」を取り上げ、技術面およびビジネス面の両方の視点からその概念を説明します。ビッグデータがビジネスインテリジェンスの領域でどのように使用されており、アナリストが問題を見つけて解決するためにどのように役立つかを解説しています。

また、収集したデータの整理とサポートの方法、データ分析のためにどのように方法およびツールを適応させるかなど、さまざまなトピックに関する技術的なアドバイスも提供します。この『Big Data for Dummies』は、データの意味、データの扱い方、ビジネスへの適用方法の理解に役立つことを約束しています。

7.『Data Jujitsu: The Art of Turning Data into Product』、DJ Patil 著

著者: DJ Patil
Web サイト: Amazon

データサイエンスに関するアドバイスが必要な場合は、米国科学技術政策室の元チーフデータサイエンティストに聞くのが良いかもしれません。「データサイエンス」という言葉を生み出した人とされている DJ Patil 氏は、この本でデータサイエンスを問題解決のマインドセットとして紹介しています。

データ志向の業界に見られるさまざまな問題に焦点を当て、ただ単に解決が難しい問題と、解決が不可能な問題の違いについて言及しています。複雑な問題は、単純化された部分へと分解し、それらをデータ分析によって調べることで解決できます。この『Data Jujitsu』には、データの力を活用するための広範な例とアドバイスが含まれています。

8.『Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think』、Viktor Mayer-Schönberger、Kenneth Cukier 共著

著者: Viktor Mayer-Schönberger および Kenneth Cukier
Web サイト: Amazon

ビッグデータ関連のニュースは、絶え間なく報道されているようです。データ第一主義の企業が台頭し、データの侵害や個人情報および銀行情報の漏えいが発生し、ポリシーに関する論争は激化し、データプライバシーに関する規制は法律になっています。この本は、ビジネスや個人から、政府や科学の各分野まで、生活のすべての側面にデータが及ぼす影響を考察しています。

Mayer-Schönberger 氏と Cukier 氏は、オンラインでのユーザーの行動を分析するだけで、誰にも知られることがないと思っていた個人的な情報を、アルゴリズムで明らかにする方法について説明します。オンラインの小売店は、ユーザーが閲覧する項目に基づいて商品の推奨や購買パターンの予測ができ、ソーシャルメディアフィードはユーザーの政治的偏見やエコーチャンマッチングアプリでさえ恋愛をサポートするためにデータを使用します。データベースに保存する個人情報を制限する場合は、データが適切な人の手元にしか渡らないように注意する必要もあります。この本では、ユーザーに関するデータが移動してユーザー像が形成される、恐ろしく、素晴らしく、そして非常に興味深い方法について説明しています。

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