2020年に読むべきデータサイエンスに関する書籍

>こちらの記事は、[Przemek Chojecki](https://towardsdatascience.com/@pchojecki) 氏により2019年 11月に公開された『 [Data Science Books you should read in 2020](https://towardsdatascience.com/data-science-books-you-should-read-in-2020-358f70e1d9b2) 』の和訳です。
本記事は原著者から許可を得た上で記事を公開しています。

データサイエンスは間違いなく今最もホットな市場の1つです。ほとんどすべての企業が、データサイエンスの職種を募集している、もしくは検討しています。

つまり、データサイエンティストになるのには最適な時期です。もしくはすでにデータサイエンティストであり、上級職に昇格したい場合は、スキルを磨くのに最適な時期です。

この記事では、データサイエンスに関する最も人気のある書籍のいくつかを扱っています。

![](https://miro.medium.com/max/5765/1*b2KcTdv8VhHA4UtXK-W15g.jpeg)

#入門レベル
データサイエンスの冒険を始めたばかりなら、ぜひ試してみてください
![](https://miro.medium.com/max/239/0*laEcBrmhzXYgJWVz)

[Data Science from Scratch](https://www.amazon.com/gp/product/149190142X/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=149190142X&linkCode=as2&tag=petacrunch-20&linkId=edf06af7b6694a8bc86289c37f4378e4)  は、その名の通り、全くの初心者向けのデータサイエンスの入門書です。Pythonを知っていなくても始めることができます。
**※訳注：日本語訳は[ゼロからはじめるデータサイエンス ―Pythonで学ぶ基本と実践](https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%82%8B%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9-%E2%80%95Python%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%B7%B5-Joel-Grus/dp/4873117860)**

![](https://miro.medium.com/max/239/0*JH_lpR3hW0OnQQW9)
全くの初心者であるが、機械学習寄りのことをもっと知りたい場合は、[Introduction to Machine Learning with Python ](https://www.amazon.com/gp/product/1449369413/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1449369413&linkCode=as2&tag=petacrunch-20&linkId=8669cacfe298d25c2832d9062642dd44)がおすすめの書籍です。この書籍もPythonを知っていることは想定していません。
**訳注：日本語訳は[Pythonではじめる機械学習](https://www.amazon.co.jp/Python%E3%81%A7%E3%81%AF%E3%81%98%E3%82%81%E3%82%8B%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92-%E2%80%95scikit-learn%E3%81%A7%E5%AD%A6%E3%81%B6%E7%89%B9%E5%BE%B4%E9%87%8F%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E3%83%AA%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%A8%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E5%9F%BA%E7%A4%8E-Andreas-C-Muller/dp/4873117984)**

#中級レベル
すでに1冊か2冊データサイエンスの書籍を読んでおり、1つか2つのプロジェクトを自分で行って、データの操作に少し慣れている場合は、さらに成長させてくれるこちらの書籍をどうぞ。

![](https://miro.medium.com/max/239/0*KMXNY_ZB9KSbRxZk)
[Python for Data Analysis](https://www.amazon.com/gp/product/1491957662/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1491957662&linkCode=as2&tag=petacrunch-20&linkId=7664d523f4c3d5195b201dc219efdd15) はNumPyやpandasのような標準Pythonライブラリに詳しくなるのには申し分ないです。Pythonの動作を思い出させてくれるところから始まり1冊で完結する本です。

**訳注:日本語訳は[Pythonによるデータ分析入門](https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/487311845X/nkmk-22/ref=nosim/)**

![](https://miro.medium.com/max/239/0*WgctUQyJguSzCh82)
[Python Data Science Handbook](https://www.amazon.com/gp/product/1491912057/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1491912057&linkCode=as2&tag=petacrunch-20&linkId=3882a97fd104467b624bad3e5ff5431b)は、NumPy、pandas、Matplotlib、Scikit-learnも含む全ての標準Pythonライブラリの優れた入門書です。

**訳注:日本語訳は[Pythonデータサイエンスハンドブック](https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4873118417/nkmk-22/ref=nosim/)**

![](https://miro.medium.com/max/254/0*AD_VThbwu3fWy_uf)
[Python Machine Learning](https://www.amazon.com/gp/product/1789955750/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1789955750&linkCode=as2&tag=petacrunch-20&linkId=cc65892b0564ce32cee20536fb70b29c)は、中級レベルから専門家レベルの間です。専門家および中級レベル以上の人の両方に適しています。緩やかに始まり、機械学習と深層学習の最新情報にまで触れています。読んでみてください！

**訳注:日本語訳は[Python機械学習プログラミング](https://www.amazon.co.jp/Python-%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0-%E9%81%94%E4%BA%BA%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%83%86%E3%82%A3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E7%90%86%E8%AB%96%E3%81%A8%E5%AE%9F%E8%B7%B5-impress-gear/dp/4295003379/ref=pd_aw_sbs_14_1/356-4626260-1375150?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4295003379&pd_rd_r=95e4d0e9-edb8-4697-b334-fe8e28c202a4&pd_rd_w=eFfzR&pd_rd_wg=dhEE4&pf_rd_p=aeee4cf9-9af8-43b4-b05c-0ae7c82d9d5e&pf_rd_r=EV30407MT0TEDRJTE76S&psc=1&refRID=EV30407MT0TEDRJTE76S)**

![](https://miro.medium.com/max/239/0*f85Vj_JfjO3j-doD)
[Python for Finance](https://www.amazon.com/gp/product/1492024333/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1492024333&linkCode=as2&tag=petacrunch-20&linkId=f763a23bdaf3d4d920df947f1380c32c)は、金融とデータサイエンスに興味がある場合は必読です。データサイエンスツールを使用して金融市場を分析する方法に焦点を当てており、それを示す多くの素晴らしい例があります。これは非常に実用的であり、日常的に金融で働いていない人にも適します。

**訳注:日本語訳は[Pythonによるファイナンス ](https://www.amazon.co.jp/Python%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%82%B9-%E2%80%95%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E9%A7%86%E5%8B%95%E5%9E%8B%E3%82%A2%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%81%E3%81%AB%E5%90%91%E3%81%91%E3%81%A6-%E3%82%AA%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%83%BB%E3%82%B8%E3%83%A3%E3%83%91%E3%83%B3-Yves-Hilpisch/dp/4873118905/ref=pd_sbs_14_t_0/356-4626260-1375150?_encoding=UTF8&pd_rd_i=4873118905&pd_rd_r=25e23290-63ee-49ec-8264-5dbbbd1e044e&pd_rd_w=IS3AS&pd_rd_wg=uqGB1&pf_rd_p=ca22fd73-0f1e-4b39-9917-c84a20b3f3a8&pf_rd_r=309AE2AAF53MH3VCP4RF&psc=1&refRID=309AE2AAF53MH3VCP4RF)**

#専門家レベル
専門家レベルに近づいている場合、本を読むよりも実際に科学論文を読むほうが意味があることが多いです。ただし、従来の統計学を超えるために、ディープラーニングを学習し、ソリューションの中でこの本は緩やかに始まり、非常に実用的で、すぐに使用できるコードを提供し、ディープラーニングを使用するにあたっての一般的に役立つヒントを多数提供しています。
実装するときでもあります。素晴らしく、かつ現在標準となっている3つの参考書は次のとおりです。

![](https://miro.medium.com/max/250/0*SzvirQM83dM0xL4S)

[Deep Learning with Python](https://www.amazon.com/gp/product/1617294438/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1617294438&linkCode=as2&tag=petacrunch-20&linkId=fa7304c5324df649a4ba536bd74927d2)は、Pythonで最も人気のある機械学習ライブラリの1つであるKerasの作成者によって書かれました。ディープラーニングにおいては必読書です。

**訳注:日本語訳は[PythonとKerasによるディープラーニング](https://www.amazon.co.jp/Python%E3%81%A8Keras%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0-Francois-Chollet/dp/4839964262)**

![](https://miro.medium.com/max/238/0*i5u9Clw18NSEwTTw)
[Deep Learning](https://www.amazon.com/gp/product/0262035618/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0262035618&linkCode=as2&tag=petacrunch-20&linkId=00701393c949f16bfd3a89d9c3240b35) は、ディープラーニングのアルゴリズムの素晴らしい参考書です。コードはあまり含まれていませんが、機械学習の問題にどのように取り組むべきかについての深い洞察があります：ディープラーニングの先駆者によって書かれました。

**訳注:日本語訳は[深層学習](https://www.amazon.co.jp/%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92-Ian-Goodfellow/dp/4048930621/ref=as_li_ss_tl?ie=UTF8&qid=1530541848&sr=8-2&keywords=%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92&linkCode=sl1&tag=cfiken-22&linkId=29c8b4e142d8d7434b5b54080a142a1c)**

![](https://miro.medium.com/max/266/0*iLXWt-XHe_WCj6h-)
数学に興味があるなら、[Machine Learning: a Probabilistic Perspective](https://www.amazon.com/gp/product/0262018020/ref=as_li_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0262018020&linkCode=as2&tag=petacrunch-20&linkId=a52c63d00ba9f01f29e1db95d6b4c171) はとても気に入ると思います。これは、すべての機械学習方法の背景にある数学を網羅した力作です。おそらく一度に読むことはできないでしょうが、機械学習研究の参考資料として非常に役立ちます。

**訳注:日本語訳不明**

#おわりに
これで全てです！

この記事がおもしろかったら、データサイエンティストになる方法についての他の私の投稿を見てみてください。

- [Complete guide to become a Data Scientist](https://towardsdatascience.com/complete-guide-to-become-a-data-scientist-1e08bc54688d)
- [Practical guide to become a Data Scientist](https://towardsdatascience.com/practical-guide-to-become-a-data-scientist-2483a5f83770)
- Data Science Books and Courses recommendations

**訳注:「Data Science Books and Courses recommendations」は原著からリンクが飛べないためリンクを消しています**

# 翻訳協力
Original Author:  **[Przemek Chojecki](https://towardsdatascience.com/@pchojecki)** 
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選定担当: yumika tomita
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公開担当: @aoharu

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