未経験からデータサイエンティストになりたいと思う人にオススメの技術寄りの本６冊 〜読む順序付き〜
この記事では、
「今年はデータサイエンティストを目指す勉強を始めたい！
でも、私は全くの未経験で、文系の出身。。
どんな勉強をし始めたら良いのかわからない。。。」
という方向けに、
オススメの技術系の入り口になる本を紹介させて頂きます😃
と言うのも、何を隠そう僕自信が、
やはり最初は未経験からデータサイエンティストになろうと
勉強を始めたので。😅
僕も最初はどこから勉強をし始めたらええのか、わかりませんでした。
なので、あまり役に立たない書籍も読んできてしまったり、
遠回りの時間もあったので、
これから学ばれる人には少しでも近道を進んで頂ければな、
との思いから書かせて頂きます。
お節介ながら、読む順番も意識して書かせて頂きますので、
お役に立てば嬉しいです。
なお、最初に、僕のnoteでもAIやDX、データ分析関連のオススメ書籍をいくつか紹介してきましたので、
それらとの違いを書いておきますね。
これまでのオススメ書籍との違い
以前、AI・DXビジネスをこれから始めようと思う方向けの本紹介を
書きました。
この記事は、対象を、どちらかと言えば技術者に限定せずに、
幅広い方向けのオススメの本として書かせて頂きました。
営業やマーケティング、経営、コーポレートなどの
ビジネス寄りの仕事をしている方向けに、
「ああ、AIやDXておもろそうやな」
と思っていただくようなイメージです。
それゆえ、読み物としてのおもしろさを意識した本を集めました😃
これらの本を読んで頂いて
「おお、データってこんなこと出来るんや。
おもろそう！
やってみたい！」
などとモチベーションを上げて頂いたら、
このnoteでオススメするような実際の技術習得に近いステップに
進んで頂ければと思います。
次に、以下のnoteでは、
Rの初心者の方向けにプログラミングの習得にオススメの本を
書かせて頂きました。
いざプログラミングをするとなったら、RやPython、Juliaなどが
選択肢になってくると思いますので、
Rをやろうという方は上記をご参考にしていただければと思います。
でも、プログラミングをする前に、
データサイエンティストとしては”理論”がわかってないといけませんよね。
今回は、データサイエンスの理論をこれから学ぼうと言う方を
特に意識しています。
では、以下が本題です。
1st step ： 統計がわかるファーストブック
未経験の方が、これからデータサイエンスを学ぼうというときに、
いきなり分厚めの専門書っぽい本に手を出してしまうと、
挫折をしてしまう恐れがあると思います。
なので、ともかく読みやすいものを最初に読むことを僕はオススメします。
（少なくとも僕はこういうポップな入り口の本じゃないと、
根気が続きませんでした😅）
統計をテーマに扱った漫画ぽい本は最近増えていますよね。
僕もいくつか読みました。
その中で言えば、この統計がわかるファーストブックのシリーズは、
とても読みやすいですし、
それでいて、理論の本当の入り口の部分は抑えれていると思います。
本の題材も、ハンバーガーショップを舞台にしているので、
なんとなく入っていきやすいですしね。
ただ、この本だけではなかなか十分とは言えないので、
本書はあくまでオリエンテーション的な位置付けとご理解頂ければと思います。
このファーストブックシリーズを読んでみて、
「お、統計やデータサイエンスておもろそう！」
とお感じになられた方は、以下に進んで頂ければと思います。
2nd step ： 統計検定の４級、３級、２級のテキスト
少し堅い雰囲気の表紙で、
一番最初にオススメした本とのギャップに驚かれたかもしれません😅
でもご安心ください。
４級から取り組まれることをオススメしますが、
内容としては非常にやさしいです。
４級は、統計がわかるファーストブックと、レベル的には変わらないと思います。
４級で肩慣らしをした後、３級に進まれることをオススメします。
２級は、人によっては難し過ぎると感じられるかもしれません。
２級のテキストも、一度は読み進められることをオススメしますが、
必須ではありません。
理論が苦手な方もいて、当然ですので。
そういう方は、3rd stepでオススメする「機械学習寄り」のステップに進まれるか、
もしくはRやPythonなどのプログラミングの習得に進まれることを
オススメします👍
ちなみに、２級の次は準１級、１級と続きます。
中身はどんどん難しくなります。
準１級以上もマスター出来るならそれに越したことないです👍
ただ、僕の感覚では、
「データサイエンティストは理論と実装力（プログラミング）の両輪なので、
初学者の方が統計検定の準１級に手を出す前に、
RやPythonの習得にエネルギーを費やす方が良いのでは」
とは思っています。
なお、統計検定の試験自体は、受けても受けなくてもどちらでも良いと
個人的には思っています。
ただ、せっかく統計を勉強するのであれば、就職や転職でもいきるので、
統計検定の試験は受けておいた方が良いかな？とは思います。
いずれにしても、この統計検定のテキストは、
非常に良く体系立ててまとめられていて、
学ぶ順序としては最適だと思うので、推奨させて頂きました。
3rd step ： エンジニアなら知っておきたいAIのキホン
データサイエンティストとして学びを進めるとなると、
いわゆる統計学の分野から、少し守備範囲を広げて、
より機械学習などのAI開発の知識も必要と思います。
その入り口に差し掛かった場合にオススメの本になります。
機械学習などのAI初学者向けとなると、それはそれで書籍は多くあります。
僕が読んだ中では、この梅田先生による「AIのキホン」の本は、
幅広く内容がカバーされていつつも、
説明も丁寧でわかりやすかった印象です。
特に良いなと思うのが、実務面での課題ごとに、
使うべきロジックが整理されている点です。
このように体型化されていれば、初学者や未経験者であっても、
「ああ、この理論は、こういう実務で使われるんだ」
とイメージしやすいかと思います。
技術寄りの入り口のオススメ書籍としては以上となります。
ここまで講読されたら、次は
「PythonやR、Juliaなどのプログラミングをゴリゴリやっていく段階」
かなと思います。
プログラミングはプログラミングで非常に面白いので、
楽しんで取り組んで頂ければと思います😃
今日も読んで頂いて有難う御座いました😃
最後までお読みいただき有難う御座います！ サポート頂ければ嬉しいです😃 クリエイターとしての創作活動と、「自宅でなぜ靴下が片方無くなることがあるのか？」という研究費用に使わせて頂きます！