データ分析に何となく興味はあるけど何から勉強して良いか分からないという方は多いのではないでしょうか。
この記事は、
- これから就活予定で未経験だけどデータ分析に関わる仕事に興味がある。
- 文系ビジネス職種だけど手に職つけるためにデータ分析のスキルを身につけたい。
- エンジニア職種だけどビジネス職種よりの仕事の幅を広げるためにデータ分析のスキルを身につけたい。
という方に向けて、某メガベンチャーでデータアナリスト・データサイエンティストの経験が5年以上ある筆者が、データ分析の輪郭を掴むためにおすすめな書籍10選を紹介します。
データ分析に求められるスキルとは？
出典：一般社団法人 データサイエンティスト協会（http://www.datascientist.or.jp/）
データサイエンティスト協会によると、データサイエンティストに求められるスキルはビジネス力、データサイエンス力、データエンジニアリング力の3つから構成されます。
ビジネス力
ほぼすべての仕事は、実現したいこと（あるべき姿・目標・ビジョン）と現状を埋めるための取り組みであり、課題解決力が求められます。
意味があり、最もレバレッジの効く課題を整理して、解決し、関係者に的確に説明できるようなビジネス力はデータ分析職種には特に必要とされます。
このスキルに特化した職種は経営コンサルタントのような職種です。
データサイエンス力
PythonやRなどの言語を用いて、統計や機械学習、AI（人工知能）などの知識を活用し、データの規則性の発見やモデリングなどを行います。
高度な専門性が求められますが、初心者や文系出身者でも積み重ねることで身につけることは十分に可能なスキルになります。
データエンジニアリング力
扱うデータの仕様定義や実装、作成したモデルのシステムへの組み込みや運用などのエンジニアリングスキルを指します。
ビジネス職種出身の初心者には一番理解が難しいスキルかもしれません。
より本の内容を実務に取り入れるために、これらのスキルの全体像を思い浮かべながら本を読み進めることをおすすめします。
おすすめ書籍10選
データ分析の基礎素養
統計学が最強の学問である
- 統計学がなぜ現代で有益なのか？
- 統計学の基本的な手法や考え方
などが歴史上の出来事などを事例としてわかりやすく説明された入門書です。難しい数式はほぼ使われていないので、初めて統計学に触れる方でも基本的な数学の知識があれば雰囲気を掴むことができると思います。
人工知能は人間を超えるか
人工知能（AI）の第一人者である東京大学の松尾教授の書籍です。「AI」という言葉も昨今ではブームはさりつつありますが、バズワードになる以前に書かれた書籍で、AIでできること/できないことについて地に足ついた内容で書かれているAIに関する入門書です。こちらも難しい数式はなく、文章も読みやすいので、事前知識なしでも読み物として楽しめます。
FACTFULNESS（ファクトフルネス）10の思い込みを乗り越え、データを基に世界を正しく見る習慣
無意識に形成された世の中の印象を、実際のデータと照らし合わせて再解釈することで、驚くほど印象と実態のズレが生じていることに気づかせてくれる本です。実務でデータ分析をするとこういった事象によく出くわすので、これを面白いと思える方はデータ分析関連の職種は指向性としてマッチしているかもしれません。
ビジネス編
世界一やさしい問題解決の授業―自分で考え、行動する力が身につく
ビジネススキルとしてのロジカルシンキングはコモディティ化しつつありますが、裏を返すと当然のごとく使えることがビジネス職、エンジニア職限らず前提な世の中になっている気がしています。その延長としての問題解決に関して非常にわかりやすく書かれた入門書です。
イシューからはじめよ――知的生産の「シンプルな本質」
「悩むと考えるは異なる」「バリューのある仕事とはなにか？」など社会人1年目はもちろん、シニア人材でも読み返すと気づきがある書籍なのではないでしょうか。広義の課題解決に関して、より実務を想起しやすい形でまとめられており、明日からでも何かしらアクションに繋げられる内容で溢れています。
考える技術・書く技術―問題解決力を伸ばすピラミッド原則
データ分析のアウトプットとしての資料は構造的な文章や繊細に定義された言葉での言語化が求められます。少し固い内容の書籍ですが「コンサルティング」という肩書がつく職種の方はほぼ読まれた経験があるのではないでしょうか。
データサイエンス編
完全独習 統計学入門
統計に関する基礎的な内容に関して網羅的に学べます。出てくる数式も非常に簡単なものなので、初心者でも挫折せずに読めます。
Rによるやさしい統計学
統計解析や統計モデリングをする際は主にRという言語を用いますが、本書はRに関する入門書です。基本的な操作がまとまっているので、一度学習したあとも繰り返し使用する書籍です。
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
広義のAIの中に機械学習も内包されますが、機械学習と聞いても実態としてどういった手法なのかイメージがつかない方も多いのではないでしょうか？こちらの書籍は機械学習のアルゴリズムを図を交えてわかりやすく解説した入門書です。初めて触れる方でも雰囲気を掴むことができると思います。
データエンジニアリング編
10年戦えるデータ分析入門 SQLを武器にデータ活用時代を生き抜く
RDBMSとSQLの基礎を学べます。データ分析と聞くとRやPythonでの処理を思い浮かべる方が多いかもしれませんが、簡単な集計や前処理ではSQLを使用することが多く、実業務で触れる頻度は高いです。また簡単にシステム構築に関しても記載されているので概念的な理解に繋がります。
まとめ
これからデータ分析を学ぶ初心者向けに10冊の書籍を紹介しました。
データ分析は文系ビジネス職でも、エンジニアでも十分に実施可能でキャリアを広げてくれるスキルです。興味を持たれた方は是非、書籍を手にとって理解を進めてみてはいかがでしょうか。
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