2023年版データ分析の100冊 - Qiita
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本がご好評いただいてましたが古くなりごちゃごちゃしているので新たに作り直しました 本記事のめあて IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記事として書いております。 本記事作者の青木はバイオインフォマティクス（ゲノムデータのDB化中心・Perl・MySQL）からRで時系列分析→Pythonでデータ分析一般と業務をしてまいりました。 ですので研究者目的の本はありません。また、データ分析の基礎は主にRで学んだのですが、昨今の流行に合わせてPython本を中心に、Rの本は参考程度にしています（本記事のR版のご要望があれば爆裂書きます！） こういうリストをあげる奴は大抵読んでいない、と過去にも言われたのですが、ほとんど読ん
エンジニアのためのデータ可視化実践入門という本を書いた - あんちべ！
2014/10/14 追記 本書87ページに「母数」という単語が複数回出てきますが、 これは全て「分母」とすべきでした。*1 通常、統計学の文脈では、母数は各確率分布を特徴付ける変数を指す単語であり、 例えば正規分布は平均と分散という二つの母数によって形状が決定されます。 決して母数と分母（あるいは全数）と誤解してはなりません。 しかし母数と分母を混同することは本当によくあることで、 本書はこのような頻出する誤解を訂正し、 皆様が統計を用いる際の失敗を一つでも減らす という目的で執筆に至ったにも拘らず、 まさか本書でこのような重大な失敗をしてしまったことに対し 心からお詫び申し上げ訂正させて頂きます。 なお、問題個所の記述は共著者の森藤氏ではなく 私が記述したものであり、全責任は私にあります。 本を書くに当たり、誤字脱字や言い回しの不備は出来る限り無くすべきですが、 人間であるためミスをす
2013年秋版：データ分析初心者にお薦めする「基礎を本当にゼロから学ぶ」ためのテキスト5冊 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
前回の書籍リストは、基本的には「そこそこ統計学のことは知っていて」「機械学習とはどんなものかというイメージがあって」「Pythonの初歩ぐらいはできて」「本を見ながらで良ければRを使える」人たちを対象にしたものでした。 なのですが、世の中そんな最初から基礎レベルであってもきちんとスキルが揃ってる人なんてそうそう多くないわけで*1、特に今の「ビッグデータ」「データサイエンティスト」ブームを受けて勉強を始める人のほとんどが完全な初心者でしょう。 ということで、僕が実際に読んだことがあったり人から借りて読んでみたり書店で立ち読みしたりしたものの中から、そういう初心者向けのテキストを5冊に絞って紹介してみます。なお、毎回毎回しつこいですが下のリンクから書籍を購入されても、儲かるのは僕ではなくはてななのでそこのところよろしくです（笑）。 データ分析の「考え方」を身に付けるために 色々評判の良いものも
2013年秋版：データサイエンティストを目指すなら揃えておくべき10冊 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
5ヶ月前に書いた記事がだいぶ陳腐化してきた*1気がするので、それ以降出版された書籍や、他にも学術的知識を得るだけでなく「データサイエンティストとして働く上で必要なスキル」について書かれた書籍などを加えて、「2013年秋版」の10冊をチョイスしてみました。 これはあくまでも「データサイエンティストを目指す上で必要な素地が既にある程度備わっている人」向けのスタートアップとしての10冊です。実際にはこの10冊では知識が足りなくなる場面の方が多いので、その場合は適宜発展的な書籍に当たってどんどん独習していくことをお薦めします。逆に、本当にゼロからスタートする初学者の人にはこれでもかなり辛いかもなので、今回は見なかったことにしてください、ということで。。。 そうそう、相変わらずですが僕個人はアフィリエイトやってないので、こちらのリンクから書籍を購入されても儲かるのは僕ではなくはてなです（笑）。 （※
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