初心者向け・データサイエンスの勉強におすすめの本10冊【目的別に厳選】

データサイエンスの知識を活かしてデータを分析し、ビジネスでの活用を提案する職種をデータサイエンティストといいます。

近年ビッグデータやAI（人工知能）の普及に伴い、データサイエンティストの需要が高まりつつあります。このことからデータサイエンスの知識を身に着けたいという方も多いのではないでしょうか。

しかしデータサイエンスには数学的な知識が多く求められ、何から学べばよいか迷いやすいのも事実です。

そこで今回は、データサイエンスについての基礎知識からデータサイエンスを学べるおすすめの本、その他のおすすめ学習法について詳しく解説します。これからデータサイエンスについて学ぼうと考えている方は、ぜひ参考にしてみてください。

データサイエンスとは

データサイエンスとは、統計学や情報工学といった知識を活用してさまざまなデータを引き出し、引き出したデータから何かしら意味のある情報・法則・関連性を見つけ出す学問です。

このようにして導き出されたデータは、ビジネスや医療、教育など広い分野で活用されます。

データの抽出や解析を通して、世に中に価値を生み出す職種がデータサイエンティストです。

データサイエンスを理解するためには、3つの項目に分けて勉強するのがおすすめです。

次の章からはそれぞれの項目ごとにおすすめの本を解説します。

データサイエンス初心者におすすめの本3冊【理論編】

まずは、データサイエンスの理論を学びましょう。

「データサイエンスとはどのようなものか」「どのようなことをしているのか」という全体像を理解しなければ、後に技術的な部分の勉強をする際に理解が難しくなります。

データサイエンスの理論が学べるのは以下の3冊です。

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

侍エンジニア編集部コメント

「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」は、データサイエンスとは何かからどのような技術を使うのか、どのようなことをするのかを網羅的に紹介している本です。

データサイエンスの基礎からプログラミングやアルゴリズム、画像解析まで全体的な知識について解説しているため、ざっと読んで全体像を掴みたい方におすすめの書籍です。

プログラミングなどの専門知識にも触れているため、すでにデータサイエンスを学んだことがある人が復習するための教材としてもおすすめです。

文系のための データサイエンスがわかる本

侍エンジニア編集部コメント

「文系のための データサイエンスがわかる本」は、学生時代に数学が嫌いになってしまった人でも理解できるように、わかりやすく具体的な事例と共にデータサイエンスについて解説している本です。

データサイエンスを本格的に始めようとすると高度な数学の知識が必要になりますが、この本では数式などは用いておらず、イラストでの解説もあるため、名前のとおり文系でも理解しやすい構成となっています。

読み物としてデータサイエンスの概要を掴みたい方におすすめの本です。

データ分析のための数理モデル入門　本質をとらえた分析のために

侍エンジニア編集部コメント

「データ分析のための数理モデル入門　本質をとらえた分析のために」は、データ分析で何ができるのかを解説している本です。

データ分析において必須の知識「数理モデル」の説明もありますが、数学の専門知識が無くても分かるように説明しているため、データサイエンス初心者でも読みやすい構成となっています。

さまざまなモデリング手法の基礎的な部分だけではなく、それらをどのように使用すれば良いかやモデリングによって得られる結論について丁寧に解説しています。

これからデータ分析を始める方や、データ分析で結果は出せるが何をやっているか分からずモヤモヤするという方におすすめの書籍です。

データサイエンス初心者におすすめの本2冊【数学編】

データサイエンスの理論を理解したら、データサイエンスで活用する数学的な知識を身に付けましょう。

数学について学べる書籍は次の2冊です。

データサイエンスのための数学 (データサイエンス入門シリーズ)

侍エンジニア編集部コメント

「データサイエンスのための数学 (データサイエンス入門シリーズ)」はデータサイエンスに必要な数学の基礎知識を1冊にまとめた本です。

データサイエンスと数学の関係がわかるよう、さまざまな数学テクニックの活用事例も紹介しており、教科書としても使いやすい仕様となっています。

データサイエンスに欠かせない線形代数・微分積分・確率論の要点を分かりやすく簡潔にまとめているため、これからデータサイエンスの数学を学ぶ方におすすめしたい1冊です。

入門 統計解析法

侍エンジニア編集部コメント

「入門 統計解析法」は、統計解析の基礎手法について幅広い視点で解説している入門書です。1992年に出版された書籍ですが、今でも評価の高い名著で統計解析の全容が掴むことができます。

内容は高校の数学が分かれば理解できるレベルですが、統計学の基本的な考え方から、統計的検定・回帰分析といったデータサイエンスに必要な知識を一通り学べるでしょう。

Amazonレビューでは品質管理検定（QC​検定）の勉強に役立つという声も多いため、受験を検討している方にも目を通して欲しい本です。

データサイエンス初心者におすすめの本5冊【プログラミング編】

Pythonによるデータ分析入門 第3版 

侍エンジニア編集部コメント

「Pythonによるデータ分析入門 第3版 」はデータサイエンスとPythonの知識を活かして仕事をしたい方にとっては必須といえる本で、Pythonの教科書的な1冊です。

この本ではNumPyやPandas、matplotlibといった分析に必要なライブラリに関して、かなり深いところまで掘り下げて解説されています。

そのため「ある程度データサイエンスやPyhonを理解しているけど、もっと詳しく知りたい」という方にもおすすめの本です。

サンプルコードもダウンロードできるため、実際にコードを書きながら、実践形式でPythonの知識をより確かなものにできます。

Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版

侍エンジニア編集部コメント

「Pythonデータサイエンスハンドブック第2版」はPythonを業務で使う、もしくは使い始める方向けの一冊です。

データサイエンスを学ぶ上で欠かせない機械学習も重点的に扱っていて、実践的にデータサイエンスで必要な知識が体系的に解説されています。

サンプルコードもついているため、手を動かしながら実践的に学びたい方におすすめの本です。

タイトル通りJupyterを用いてそれぞれのライブラリを紹介しています。すでにPythonの知識がある人が手元に置いておくと便利ですが、プログラミング完全未経験にはハードルが高めです。

はじめてのR: ごく初歩の操作から統計解析の導入まで

侍エンジニア編集部コメント

「はじめてのR: ごく初歩の操作から統計解析の導入まで」は、Rを使った統計解析の基礎を1から学べる本です。

統計解析に関する本は難しいものが多いですが、この書籍はRのインストールやコンソールを使った簡単な計算、ファイルの保存方法といった初歩的な部分から解説しています。

中盤～終盤にかけては記述統計や相関係数、分散分析など専門的な内容も学べるため、はじめてRを学ぶ方におすすめの1冊です。

RStudioではじめるRプログラミング入門

侍エンジニア編集部コメント

「 RStudioではじめるRプログラミング入門」は、統計解析で使うプログラミング言語であるRを学ぶことに重点を置いた本です。

サイコロやトランプゲーム、スロットマシンを作るといった簡単なプロジェクトに取り組むなかで、楽しみながら効率的にプログラミングスキルを身につけられます。

注意点として、Rの統合開発環境であるRStudioを使ったプログラミングのスキルは身につけられますが、統計学自体については触れていません。

純粋にRを学びたい方には非常におすすめですが、統計学も学びたい方は他の書籍も合わせて購入しましょう。

RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習

侍エンジニア編集部コメント

「RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習」は、RとPythonについて解説しつつ、データサイエンスに関する実務的なコードも紹介している本です。

序盤ではデータサイエンスの基礎知識を解説・RとPythonの比較をし、中盤から終盤に掛けてはデータ分析のモデリング・機械学習とディープラーニングについて学べます。

これからデータ解析や機械学習を学んで、現場で活用したいと考えている方におすすめの1冊です。

データサイエンティスト初心者が学習本を選ぶポイント

データサイエンスを学ぶためには、自分の目的やレベルに合った適切な本を選ぶことが重要です。

選び方を間違えると、難しすぎて途中で挫折したり、逆に内容が簡単すぎて知識が身につかないこともあります。特に、データサイエンスの分野は広範囲にわたるため、自分がどのスキルを重点的に学びたいのかを明確にすることが必要です。また、理論だけでなく実践的な学習ができる本を選ぶことで、より効果的にスキルを習得できます。

ここでは、データサイエンス初心者が学習本を選ぶ際に意識すべきポイントを解説します。

それぞれ詳しく解説していきます。

目的に合った本を選ぶ

データサイエンスを学ぶ目的は人によって異なり、それによって最適な本の種類も変わります。

ビジネスでデータ分析を活用したいのか、エンジニアとして機械学習を学びたいのかによって、選ぶべき本の内容が大きく異なります。例えば、データを活用して意思決定を行いたいビジネスパーソン向けの本では、専門用語をわかりやすく説明しながら、データ分析の基本的な考え方を解説しているものがおすすめです。

一方、プログラミングを使ってデータを分析したい人向けには、PythonやRを使った実践的な手法を解説している本が役立ちます。また、統計学や数学的な理論を深く学びたい場合には、数式を用いた説明が豊富な本を選ぶことで、より高度な知識を身につけることが可能です。

このように、自分がデータサイエンスを学ぶ目的を明確にし、それに適した本を選ぶことで、効率的に知識を習得できます。

レベルに応じた難易度の本を選ぶ

データサイエンスの学習を進める際には、自分のレベルに合った本を選ぶことが大切です。

初心者がいきなり高度な統計学や機械学習アルゴリズムの理論を扱う本を読むと、理解が追いつかず挫折する原因になります。そのため、まずはデータサイエンスの全体像を学べる入門書から始め、基本的な用語や概念を押さえることが重要です。

次のステップとして、PythonやRを用いたプログラミングの基礎を学び、簡単なデータ分析を実践できるようになると、より理解が深まります。さらに、データの前処理や統計的手法を詳しく学べる中級者向けの本を活用しながら、実践力を鍛えるとよいでしょう。上級者向けの本では、ディープラーニングやビッグデータ解析、クラウド環境でのデータ処理など、より専門的な内容が扱われています。

自分の現在のスキルレベルを見極め、少しずつステップアップしながら学べる本を選ぶことで、着実にデータサイエンスのスキルを向上させられます。

実践的な内容が含まれている本を選ぶ

データサイエンスの学習では、理論を学ぶだけでなく、実際に手を動かしながら学べる本を選ぶことが重要です。

実践的な本を選ぶことで、単なる知識のインプットにとどまらず、実際のデータを扱うスキルを身につけられます。例えば、PythonやRのコードが豊富に掲載されている本では、サンプルデータを使いながら演習を進められるため、手を動かしながら学習できます。

また、実務でのデータ活用事例を紹介している本では、データ分析がどのように意思決定に役立つのかを具体的に学ぶことが可能です。さらに、実際のビジネス課題をデータ分析で解決するプロセスを解説している本を活用すると、データサイエンスの実務的な側面を理解するのに役立ちます。

理論だけではなく、実践的な内容が含まれている本を選ぶことで、学んだ知識をすぐに応用できるようになり、より実務に直結したスキルを習得可能です。

データサイエンティストについて本で学習するメリット

データサイエンスを学ぶ方法には、オンライン講座や実践的なプロジェクト、スクールなどさまざまな選択肢があります。

しかし、本を活用して学習することで得られるメリットも大きく、体系的な知識を整理しながら学べるだけでなく、信頼性の高い情報に基づいて深い理解を得られます。また、書籍は情報が体系化されているため、初心者から上級者まで、自分のレベルに応じた学習がしやすいのも特徴です。

ここでは、データサイエンスを本で学ぶメリットについて詳しく解説します。

それぞれ詳しく解説していきます。

体系的に知識を習得できる

データサイエンスの分野は非常に広く、統計学、機械学習、プログラミング、データ処理など多岐にわたります。

書籍を活用することで、これらの知識を体系的に整理しながら学べるため、無駄なくスムーズに習得できるのが大きなメリットです。特に初心者のうちは、どの分野から学ぶべきか迷いがちですが、書籍なら基本的な概念から順番に学習できるように構成されています。

例えば、データの収集・前処理から始まり、統計分析、機械学習の応用といった流れで学ぶことで、知識が自然と積み上がっていきます。また、章ごとにテーマが整理されているため、自分の理解度に合わせて学習を進めやすいのもポイントです。

オンライン講座やブログ記事では断片的な情報が多くなりがちですが、本なら全体像を把握しながら学べるため、知識の抜け漏れが少なくなります。こうした体系的な学習ができる点が、本を活用する大きなメリットの一つです。

信頼性の高い情報にアクセスできる

インターネット上には、データサイエンスに関するさまざまな情報があふれていますが、そのすべてが正確で信頼できるとは限りません。

書籍は専門家によって執筆され、編集・監修のプロセスを経て出版されるため、正確な情報を得られるのが大きな利点です。特に、データサイエンスでは統計学や数学的な概念が重要になるため、誤った情報に基づいて学習すると、後々の理解に影響を及ぼす可能性があります。

また、書籍では最新の研究や実務での事例が紹介されることも多く、インターネットの無料コンテンツでは得られない深い知見を学べます。特に、機械学習やディープラーニングの分野では、アルゴリズムの仕組みや数式の意味をしっかり理解することが重要です。信頼できる書籍を活用することで、理論的な背景を正しく理解し、実務で使える確かなスキルを身につけることが可能です。

また、学術書や専門書では、研究論文に基づいた内容が解説されているため、最新技術の動向を把握するのにも役立ちます。このように、書籍を活用することで、信頼性の高い情報にアクセスしながら、正確な知識を学ぶことが可能になります。

深い理解と応用力が身につく

データサイエンスを実務で活用するには、単に知識を習得するだけでなく、それを応用できる力を身につけることが重要です。

書籍を活用して学習することで、データ分析の理論やアルゴリズムの詳細を深く理解し、実践的に応用する力を養えます。例えば、機械学習のアルゴリズムを学ぶ際には、Pythonのコードを実際に試しながら学ぶことも大切ですが、その背後にある数学的な概念を理解することで、より適切なモデルを選択できるようになります。

また、書籍には具体的なケーススタディが紹介されていることが多く、実際のビジネス課題をどのようにデータ分析で解決するのかを学ぶことが可能です。こうした応用力を身につけることで、データサイエンティストとしての実務スキルを高め、より高度な業務にも対応できるようになります。

さらに、書籍では専門用語や数式の詳細な解説が含まれているため、インターネットの無料コンテンツよりも深い理解を得やすいのが特徴です。このように、書籍を活用することで、単なる知識のインプットにとどまらず、実践的なスキルを磨きながら応用力を高められます。

データサイエンティストが本で学習を継続するコツ

データサイエンスの学習は一朝一夕で習得できるものではなく、継続的な学習が必要になります。特に、データ分析や機械学習の分野は日々進化しており、新しい技術や手法が次々と登場するため、学び続ける姿勢が重要です。

しかし、途中でモチベーションが下がったり、学習が続かなくなったりすることも少なくありません。そこで、学習を継続しやすくするための方法を知り、無理なく学び続ける環境を整えることが大切です。

ここでは、本を使ったデータサイエンス学習を継続するための具体的なコツを紹介します。

それぞれ詳しく解説していきます。

毎日の学習時間をルーティン化する

データサイエンスの学習を継続するためには、毎日の学習時間をルーティン化することが重要です。習慣化することで、学習を続けることが当たり前の状態になり、途中で挫折するリスクを減らせます。

例えば「朝の30分を読書の時間にする」「仕事が終わった後に1時間勉強する」といった形で、決まった時間を確保するのが効果的です。また、学習を始める前に「この本のこの章を読む」と具体的な目標を決めておくと、スムーズに取り組めます。

毎日少しずつでも学習を続けることで、知識が定着し、徐々に理解が深まっていきます。学習時間を確保するのが難しい場合は、通勤時間や休憩時間などのスキマ時間を活用するのも一つの方法です。

また、読書の習慣が定着するまでは、学習の進捗をノートやアプリに記録し、自分の成長を実感できるようにすると、モチベーションを維持しやすくなります。

学んだ内容を実際に手を動かして試す

データサイエンスの学習は、知識を得るだけでなく、実際に手を動かして試すことで理解が深まります。本を読むだけでは知識が定着しにくいため、学んだ内容をすぐに実践しながら学ぶことが大切です。

例えば、PythonやRのコードが掲載されている本を使う場合は、サンプルコードを実際に実行してみることで、データの処理方法や分析手法を実感しながら学べます。

また、学習した統計手法や機械学習アルゴリズムを、公開されているデータセットを使って試してみるのも効果的です。「Kaggle」や「Google Dataset Search」などのプラットフォームでは、さまざまなデータセットが提供されているため、自分でデータを分析しながら学ぶことで、より実践的なスキルが身につきます。

さらに、学んだ内容をブログやSNSでアウトプットするのも、知識を定着させる良い方法です。本で学んだことを実際に試しながら学ぶことで、単なる暗記ではなく、実際の業務で使えるスキルへとつなげられます。

目標を細かく設定し進捗を可視化する

学習を継続するためには、具体的な目標を設定し、それを達成することで達成感を得ることが大切です。大きな目標だけを設定すると途中で挫折しやすくなるため、短期間で達成できる小さな目標を作るのが効果的です。

例えば「1週間で統計の基礎を学ぶ」「今月中にPythonでデータ分析の基礎を習得する」など、細かい目標を立てることで、進捗がわかりやすくなります。また、学習の進捗を可視化することで、モチベーションを維持しやすくなります。

例えば、読んだページ数や学んだトピックを記録するノートを作成したり、学習管理アプリを活用して進捗を管理したりすると、学習のペースを把握しやすくなるでしょう。また、SNSや学習コミュニティで進捗を共有することで、仲間と励まし合いながら学ぶこともできます。目標を細かく設定し、それを達成するたびに達成感を味わうことで、学習を楽しみながら継続することが可能になります。

データサイエンスの学習を継続するためには、無理なく続けられる仕組みを作ることが大切です。学習時間を習慣化し、実際に手を動かしながら学び、目標を細かく設定して進捗を可視化することで、無理なく学習を続けられます。

本を活用した学習を継続し、実践的なスキルを身につけていきましょう。

データサイエンティストについて本で効率よく学習する3ステップ

データサイエンスを本で学ぶ際は、いきなり難しい専門書に手を出すのではなく、段階的に知識を積み上げていくことが重要です。

データサイエンスの分野は幅広く、統計学、プログラミング、機械学習、データ可視化など、さまざまなスキルが求められます。そのため、まずは基礎理論を理解し、次に手を動かしながら学び、最終的に応用力を身につけるという3ステップで学習を進めると、効率よくスキルを習得可能です。

ここでは、データサイエンティストを目指す人が本を活用して学ぶための具体的なステップを解説します。

それぞれ詳しく解説していきます。

1. 基礎理論を理解する本から始める

データサイエンスの学習を始める際は、まず基礎理論を理解することが大切です。

統計学や確率論、データの前処理などの基本を押さえておくことで、その後の学習がスムーズに進みます。例えば「平均」「中央値」「分散」「標準偏差」といった統計の基本概念を理解し、それがデータ分析でどのように活用されるのかを学ぶことが重要です。

また、データを適切に処理するための基本的な手法や、データの分布を正しく把握するための可視化手法についても知識を深める必要があります。この段階では、専門用語が多く出てくるため、初心者向けにわかりやすく解説されている書籍を選ぶとよいでしょう。例えば「統計学入門」や「データ分析の基礎」などの書籍を活用することで、数学的な基礎を固めながら学習を進められます。

基礎理論をしっかりと学ぶことで、データサイエンス全体の理解が深まり、次の実践的なステップへとスムーズに進めるようになります。

2. 実践的な本で手を動かしながら学ぶ

基礎理論を理解したら、次に実践的な内容を学びながら、実際に手を動かして学習を進めることが重要です。

データサイエンスは、理論を学ぶだけではなく、実際にデータを扱いながら学習することで、より実務に活かせるスキルを習得できます。このステップでは、PythonやRを活用したデータ分析の手法を解説した書籍を使いながら、サンプルコードを実際に実行してみるのが効果的です。例えば、PandasやNumPyを用いたデータ処理、MatplotlibやSeabornを使ったデータ可視化、Scikit-learnを活用した機械学習の実装など、具体的な技術を学べます。

また、データの前処理や欠損値処理など、実際のデータ分析で必要となるスキルを身につけることで、より実務に近い形で学習を進められます。この段階でおすすめなのは「Pythonによるデータ分析」「Rで学ぶ統計解析」など、具体的なコードと解説がセットになった書籍です。

実際にプログラムを動かしながら学ぶことで、データサイエンスのスキルを実践的に習得でき、次の応用フェーズへの準備が整います。

3. 応用書やケーススタディで実務力を強化する

実践的なスキルを習得したら、最後のステップとして応用力を高めるために、実務でのケーススタディを学ぶことが重要です。

実際のビジネス課題をデータサイエンスで解決するプロセスを理解することで、より実務に直結したスキルを習得できます。例えば、マーケティング分析、金融データの解析、需要予測、異常検知など、特定の業界や用途に特化したデータ分析の事例を学ぶことで、実践的な応用力を高められます。この段階では、単なるコードの実装方法だけでなく、どのようなデータをどのように処理し、どの分析手法を選択すべきかという判断力を養うことが重要です。

また、Kaggleなどのデータ分析コンペティションに参加することで、他のデータサイエンティストと競いながら実践力を向上させることも有効な学習方法です。応用書では「ビジネスで活用するデータサイエンス」「機械学習を用いた実務データ分析」など、実務に即した内容が詳しく解説されている書籍を選ぶとよいでしょう。

応用的な書籍を活用することで、データサイエンスの理論をビジネスの現場でどのように活用できるのかを学び、より高度なスキルを身につけられます。

このように、データサイエンスを本で学ぶ際には「基礎理論の理解」「実践的なスキルの習得」「応用力の強化」という3ステップを意識することで、効率よく学習を進めることが可能です。段階的に学ぶことで、無理なく知識を積み上げ、データサイエンティストとしてのスキルを確実に高められるでしょう。

本以外のデータサイエンスのおすすめ勉強法

ここまで、データサイエンスの勉強におすすめの本を紹介してきました。ここからは、本以外でデータサイエンスを学べる方法を2つご紹介します。

ぜひ自分に合った学習方法を見つけてみてください。

動画で勉強する

1つ目の学習法は「動画で勉強する」です。

本は活字が多いため、人によっては本を読むこと自体苦手という方もいるのではないでしょうか。

動画であれば解説している動画を見ながら講義感覚で学べるため、本を読むのが苦手な方でも比較的理解しやすいといえます。

データサイエンスのみならず、プログラミングにおいても動画で学ぶ方がより実践的で学びやすいケースが多いです。

おすすめの動画教材は「Udemy」です。Udemyは1講座買い切り型の動画教材です。

次のコースはデータサイエンスの基礎からPythonを使ったプログラミングまで学べるので、興味がある方はぜひご覧ください。

プログラミング学習サイトを活用する

データサイエンスを学ぶなら侍テラコヤという学習サイトがおすすめ！

プログラミングスクールを活用する

2つ目の学習法は「プログラミングスクールを活用する」です。

本や動画を使って独学でデータサイエンスを学ぶこともできますが、データサイエンスは専門的な知識が多いため一度つまずくと挫折に繋がりかねません。せっかく興味を持って学んでも、途中で挫折してしまってはそれまでの学習が水の泡になります。

挫折しないコツは、質問できる環境を整えることです。

プログラミングスクールであれば、現役でデータサイエンスを扱っている現役エンジニアから直接教わることができ、分からないところは質問して効率的に学べる環境が整っています。

当スクール「SAMURAI ENGINEER」では、現役エンジニアが個人に合った完全オーダーメイドでカリキュラムを作成し、マンツーマンで指導しています。また、学習の進捗管理やチャット、Q&Aサイト、ビデオ通話などによる細かなサポートで挫折しにくい環境をご用意しています。

オンラインでの無料カウンセリングを実施しているので、学習方法やキャリアプランに不安がある方もぜひお気軽にご相談ください。

無料カウンセリングはこちら

まとめ

今回はデータサイエンスを学べるおすすめの本や、その他の学習法についてご紹介しました。

データサイエンスは統計解析やプログラミングなどさまざまな知識が求められるため、初心者には勉強のハードルが高いと言えます。

しかしビッグデータや人工知能の発展に伴い、より需要が高まると考えられる分野です。興味がある方は今回紹介した教材の中から気になるものを手に取ってみてはいかがでしょうか。