データサイエンス本10冊！初心者におすすめの選び方も解説

データサイエンスの勉強をするために、本や書籍を探している方は多くいます。

しかし、

といった悩みを抱える方も多いのではないでしょうか。

そこで本記事では、現役データサイエンティストのはやたすが、データサイエンス初心者向けのおすすめ本を7選に厳選してご紹介します。

さらに、紹介した本を活用してデータサイエンスを学習するロードマップも解説します。

データサイエンス初心者におすすめする本・書籍10冊

それでは早速、データサイエンス初心者におすすめする本・書籍を10冊紹介します。

自身のスキルレベルや経験によって選択できるので、ぜひ参考にしてください。

先に全体像をお見せします。10冊を、対象レベルと役割で整理しました。

本	対象レベル	役割
AI・データ分析プロジェクトのすべて	入門	仕事の全体像をつかむ
東京大学のデータサイエンティスト育成講座	入門	Pythonでの分析を一周する
Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書	入門	環境構築からライブラリまで固める
完全独習 統計学入門	入門	数式を避けて統計の芯を押さえる
Python実践データ分析100本ノック	初級	手を動かす量を稼ぐ
機械学習図鑑	初級	アルゴリズムの違いを図で理解する
Kaggleで磨く機械学習の実践力	初級	コンペの進め方を知る
データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門	中級	統計を体系で押さえ直す
本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門	中級	モデルの使い分けを理解する
Kaggleで勝つデータ分析の技術	中級	実務で通用する精度の出し方を学ぶ

迷ったときの読む順番もお伝えします。まず入門の4冊から自分に近い1冊を選び、次に初級で手を動かす量を稼ぎ、そのあと中級に進んでください。最初から中級の本に手を出すと、ほぼ確実に止まります。

AI・データ分析プロジェクトのすべて

本書では、メインテーマとして語られることのなかった「ビジネス⼒」に焦点をあてて、データ分析プロジェクトを一通り解説します。

プロジェクトの⼊⼝として「組織の立ち上げ方」から「案件獲得」についても触れていきます。

実際のデータ分析プロセスにおいては、課題とゴールを明確に、分析結果では出して終わりではなく共有、評価のサイクルが必要であることを解説していくの特徴です。

東京大学のデータサイエンティスト育成講座

本書の特徴は下記3つです。

Python3を使って、基本的なプログラムの書き方、データの取得、読み込み、データ操作、Pythonのライブラリの使い方、確率統計の手法、機械学習について網羅的に学習できます。

Python実践データ分析100本ノック

本書では、実際のビジネス現場で即戦力になるための学習ができます。

具体的には、事前の加工(視覚化)から機械学習、最適化問題まで、100本ノックをこなして身につけます。

Kaggleで磨く機械学習の実践力

Kaggleとは、データサイエンスのスキルを競い合うプラットフォーム

Kaggleは実務に直結する学習ができるため、データサイエンティストを目指している方には必須です。

本書では、Kaggleの概要から実践例まで含まれています。

Kaggleで勝つデータ分析の技術【1番おすすめ】

本書では、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暗黙知やポイントについて記述しています。

分析コンペにこれから参加してみたい方、あるいはもっと上を目指したい方だけでなく、実務で予測モデルの精度を上げたいという方にも参考になる情報が多いでしょう。

データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門

本書では、データ分析に必須な仮説検定から統計モデリング、因果推論、ベイズ統計、機械学習、数理モデルまで、幅広いトピックを網羅的に扱っています。

この1冊だけで、実践的なデータ分析に向けた基礎づくりが可能です。

本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門

本書では、統計モデル、深層学習、強化学習等の用途・特徴から原理まで一気通貫して解説しています。

分析モデルについて理解を深めたい方におすすめです。

Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第3版

本書では、データ分析エンジニアの役割から、Pythonの実行環境、数学の基礎、NumPyやpandas、Matplotlib、scikit-learnといったライブラリの使い方まで、順番にたどれます。

第3版ではPython 3.13と各ライブラリの最新版に対応しました。Pythonデータ分析試験の主教材にも指定されているので、資格を目標にしたい方にも向いています。

環境構築でつまずく方が多いので、そこから丁寧に書かれている本を1冊持っておくと安心です。

見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑

本書では、線形回帰やロジスティック回帰、ランダムフォレスト、k-meansなど17のアルゴリズムを、オールカラーの図で解説しています。

アルゴリズムごとにscikit-learnのコードが載っているので、図を見て仕組みを掴んでから、そのまま手を動かせます。

機械学習の勉強でつまずく原因の多くは、手法の違いが頭の中で整理されていないことです。図鑑形式で並べて比較できる本が1冊あると、その混乱が解けます。

完全独習 統計学入門

本書は、中学数学だけで検定と区間推定まで到達できる構成です。シグマも微分積分も出てきません。

統計の本は、最初の1冊を間違えると数式で止まります。数学に苦手意識がある方は、まずこの1冊から入ってください。

ここで標準偏差と検定の意味を掴んでから、6冊目に挙げた統計学入門に進むと、同じ内容がすんなり入ってきます。

データサイエンスの本選びで大切な要素

ここからは、データサイエンスの本選びで大切な要素について解説します。

学習の本選びを間違えてしまうと、大切な時間をムダにしてしまうので、ぜひ参考にしてください。

目的に合っているか

データサイエンスの本選びで大切な要素ひとつ目は、目的に合っているかです。

目的に合わない本で勉強をすると、学習内容と乖離が起きたり、学習を辞めてしまったりするかもしれません。

データサイエンスの学習は独学だと2年以上かかると言われていますが、その時間もお金もムダにしてしまいます。

データサイエンスの本を選ぶときは、目的に合っているのか必ず確認しましょう。

自身のレベルに合っているか

データサイエンスの本選びで大切な要素2つ目は、自身のレベルに合っているかです。

データサイエンスの学習難易度はかなり高いため、徐々にステップアップする必要があります。

そのため、レベルに合わない学習は、データサイエンス学習の継続有無に関わります。

学習や実践で活用できるか

データサイエンスの本選びで大切な要素3つ目は、学習や実践で活用できるかです。

本だけを購入して知識をつけることはできます。

しかし、企業が求めているのは、実践で活用できるスキルがあるかです。

未経験者に深い知識やスキルを求める企業は少ないですが、あって損はしないため、実践で活用できる本を選びましょう。

現役プロがおすすめしているか

データサイエンスの本選びで大切な要素4つ目は、現役プロがおすすめしているかです。

紹介者の中には、データサイエンス初心者向けの本を、とりあえず宣伝している人も多くいます。

宣伝を目的にした本を選択してしまうと、時間やお金をムダにしてしまうため、プロが紹介しているかを必ず確認しましょう。

データサイエンス初心者が本を使った独学ロードマップ

それでは、データサイエンス初心者が本を実際に使って学習するロードマップについて解説します。

「学習の流れがわからない」という方は、下記ステップで進めるのがおすすめです。

データサイエンスの学習は、範囲がかなり広いため、全体像の把握から始まります。

その後、データサイエンスの基礎学習・演習をおこない、Kaggleコンペで実践をします。

ステップ3までの学習ができたあとは、ステップ1から繰り返し、知識・スキルの定着をするのがポイントです。

データサイエンスの本以外で効率的に学習する手段

データサイエンスの学習は、本以外でもおこなえます。

習得したい内容によっては、本よりも効果的になるので、ぜひ下記手段を実践してください。

YouTubeで勉強する

データサイエンスの本以外で効率的に学習する手段のひとつは、YouTubeでの勉強です。

近年、YouTubeやWeb上で発信をするユーザーが増えているため、情報収集がしやすくなっています。

その中でも、YouTubeは動画を流しながら学習できるため、休憩や移動時間で視聴できるメリットがあるのです。

おすすめの書籍も紹介しているので、データサイエンスの学習をする方は、ぜひご覧ください。

Kaggleで実践経験を得る

（参照元：Kaggle公式サイト）

データサイエンスの本以外で効率的に学習する手段2つ目は、Kaggleで実践経験を得ることです。

データサイエンスの学習を続けていると、「本当にスキルが身についているかわからない」と不安になる方が多くいます。

Kaggleに登録すれば、実践ができ、実際に評価をされるスキルが身につきます。

また、足りないスキルが明確になり、成長にも役立つので、データサイエンスの学習手段を探している方には、重要なツールになるでしょう。

データサイエンスを学べる講座に入会する

データサイエンスの本以外で効率的に学習する手段3つ目は、講座への入会です。

講座への入会は、お金が必要になりますが、データサイエンスを最短最速で学習するための方法です。

スクールでは、データサイエンスに必要なカリキュラムを用意しているため、効率的に学習できます。

当サイトを運営するTechFrontier（テクフロ）は、実践をおこないながら学習できる業界初の実践型Python×データサイエンス講座です。

実践を中心におこなうため、スキルや知識の定着を実感しながら進められます。

データサイエンスの学習を本気でしたい方は、ぜひ下記公式LINEより無料プレンゼントを受け取りください。

データサイエンスについて本で学習する際の注意点

データサイエンス初心者が独学で始める場合、習得できるまでに最低2年ほどかかります。

しかし、2年の間に新しい技術も生まれるため、さらに勉強が必要となり、学習時間はさらに伸びてしまうでしょう。

そのため、データサイエンス初心者の方は、知識よりも実践で活用できるスキルを重視すべきです。

TechFrontier（テクフロ）は、実践中心の学習ができるため、最短最速でデータサイエンスの知識・スキルが定着します。

実際の受講生は、完全未経験からたった8ヵ月でデータサイエンティストに転職成功しています。

TechFrontier（テクフロ）が気になる方は、まず下記公式LINEでデータサイエンスに関する無料プレゼントを受け取りください。

データサイエンス初心者は本以外の手段も考えるべき

データサイエンスの学習をする際、本も効果的な方法です。

しかし、本での学習をしていると、さらに新しい情報が出回る可能性があるため、違う学習法も考えなくてはいけません。

当サイトが運営する、TechFrontier（テクフロ）での学習も選択肢のひとつです。

データサイエンスの学習で「本以外も検討している」という方は、ぜひ下記公式LINEで無料プレゼントを受け取り、ご活用ください。

データサイエンスの本に関するよくある質問

最後に、データサイエンスの本についてよく寄せられる質問に回答します。

初心者は何から読めばいいですか？

仕事の全体像がまだ見えていないなら1冊目、Pythonを触ったことがないなら2冊目か8冊目、数学に苦手意識があるなら10冊目から入ってください。5冊目のKaggleで勝つデータ分析の技術は、実務で通用する精度の出し方を扱う本なので、最初の1冊にはしないでください。

本だけでデータサイエンティストになれますか？

本だけでは足りません。読んで理解した状態と、自分でコードを書ける状態は別物だからです。1冊読むごとに、Kaggleなどで実際のデータを触る時間を挟んでください。

何冊くらい読めばいいですか？

冊数は目的になりません。入門から1冊、初級から1冊、あとは必要になったときに調べる形で十分です。読んだ冊数より、手を動かした量で差がつきます。

Python未経験でも読めますか？

2冊目と8冊目は、Python未経験からでも読み進められる構成です。ただし環境構築で止まる方が多いので、本の手順どおりに進めて、詰まったら無料の学習サイトや動画で補ってください。

無料で学べる教材はありますか？

あります。本を買う前に試したい方は、無料の学習サイトから始めても問題ありません。こちらの記事でまとめています。