初心者がデータサイエンスに関する機械学習を習得するまでの道筋として、書籍リストを作成中。
※書籍の選定は著者の趣味です。
※難易度は著者の一存です。もっと難しい本もあるでしょう。
統計学
| 書籍名 |
難易度 |
おすすめ |
| 完全独習 統計学入門 |
TBD |
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| 統計学図鑑 |
★★☆ |
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データサイエンス
| 書籍名 |
難易度 |
おすすめ |
| データサイエンス「超」入門 |
★☆☆ |
〇 |
| ゼロから始めるデータサイエンス |
TBD |
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| Pythonデータサイエンスハンドブック |
TBD |
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| データサイエンティスト養成読本 R活用編 |
TBD |
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| データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 |
TBD |
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| データサイエンティスト養成読本 登竜門編 |
★★☆ |
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| データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編 |
TBD |
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AI全般
| 書籍名 |
難易度 |
おすすめ |
| AI(人工知能)まるわかり |
★☆☆ |
〇 |
| 人工知能は人を超えるか |
★☆☆ |
〇 |
| 誤解だらけの人工知能 |
★☆☆ |
〇 |
| 人工知能はどのようにして「名人を超えたか」 |
★☆☆ |
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| ディープラーニング革命 |
★★★ |
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プログラミング言語
| 書籍名 |
難易度 |
おすすめ |
| みんなのPython |
★★☆ |
〇 |
| Python機械学習プログラミング |
TBD |
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| PythonユーザーのためのJupyter[実践]入門 |
★★☆ |
〇 |
| Python機械学習ライブラリScikit-lean活用レシピ＋80 |
TBD |
|
| Pythonデータ分析/機械学習のための基本コーディング！pandasライブラリ活用入門 |
TBD |
|
| Matplotlib & Seaborn実装ハンドブック |
TBD |
|
| 独学プログラマー |
★★☆ |
〇 |
機械学習
| 書籍名 |
難易度 |
おすすめ |
| 機械学習＆ディープラーニング超入門 |
★☆☆ |
|
| 機械学習エンジニアになりたい人のための本 |
★☆☆ |
〇 |
| Interface 2018年5月号 |
★★☆ |
〇 |
| ニューラルネットワーク自作入門 |
★★☆ |
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| 詳解ディープラーニング |
★★☆ |
|
| 仕事で始める機械学習 |
TBD |
|
| ゼロから作るDeepLearning |
★★☆ |
〇 |
| Pythonで始める機械学習 |
★★★ |
〇 |
| Scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 |
★★★ |
〇 |
| 初めてのパターン認識 |
TBD |
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ベイズ統計・ベイズ推論
| 書籍名 |
難易度 |
おすすめ |
| 図解・ベイズ統計「超」入門 |
★☆☆ |
|
| 楽しいベイズモデリング |
TBD |
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| ビジネスマンがはじめて学ぶベイズ統計学 |
TBD |
|
| ビジネスマンが一歩先をめざすベイズ統計学 |
TBD |
|
| ベイズモデリングの世界 |
TBD |
|
| ベイズ推論による機械学習入門 |
TBD |
|
| Pythonによるベイズ統計モデリング |
★★★ |
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アルゴリズム
| 書籍名 |
難易度 |
おすすめ |
| 見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み |
TBD |
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| Pythonで体験してわかるアルゴリズムとデータ構造 |
★★★ |
|
| 進化計算アルゴリズム入門 |
TBD |
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数学
| 書籍名 |
難易度 |
おすすめ |
| 優しく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほん |
TBD |
|
| 人工知能プログラミングのための数学がわかる本 |
★★☆ |
〇 |
| 線形代数キャンパス・ゼミ |
TBD |
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検定試験
| 書籍名 |
難易度 |
おすすめ |
| 統計検定１級・準１級公式問題集 |
TBD |
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| 統計検定２級公式問題集 |
TBD |
|
| 統計検定３級・４級公式問題集 |
TBD |
|
| ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 |
TBD |
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