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初めてデータ分析業務を担当することになって、読んだ本の一覧と個人的なおすすめ


おすすめ


データ分析関係

データ分析を業務に適用するために、どうすればいいのかという観点では、この2冊がおすすめ。

「戦略的データサイエンス入門」では、AUCや混合表といった結果の解釈の仕方が細かく説明されており、非常に勉強になった。

戦略的データサイエンス入門

会社を変える分析の力

・データサイエンティスト養成読本(青、緑、赤)

・統計学が最強の学問である

・手を動かしながら学ぶ ビジネスに活かすデータマイニング

・やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ※未読


統計学

最初は全く意味がわからず、とりあえず読んだという状況であったが、

他の統計学の本を読んだり、実際にデータ分析をした後で、読み返すと、わかるようになってきた感。

データ分析を行う上では、前提となる知識であるため、理解しておくべき内容。

統計学入門(通称:赤本)

データ解析のための統計モデリング入門(通称:緑本)

・統計学がわかる

・入門統計学

・基本統計学

・統計検定2級公式問題

・44の例題で学ぶ統計的手法と推定の解き方


R

Rの操作方法を学んだのはこの本。

手を動かしながら、読み進めていくことで、Rの操作にも慣れるし、統計学に対しても理解が深まった。ほんと一石二鳥。

Rによるやさしい統計学

・Rによる統計解析


python

初めて読んだときは、「ふーん、そうなんだ」って感じだったが、データ分析で行き詰まったときに読み返してみると、役に立つ内容ばかりであった。

pythonで始める機械学習

ゼロから作るdeeplearning

・pythonによるデータ分析入門

・入門python3

・python機械学習プログラミング ※未読


時系列

・沖本本

・Rによる時系列分析入門

・経済時系列と季節調整法


SPSS

・SPSSによるロジスティック回帰分析

・すぐわかるSPSSアンケートの多変量解析


udemy

まだ未読が多いのだが。。。

キカガクの内容は、後述のCouseraの内容を理解するのに役立った。

微分や線形代数などを簡単に理解しつつ、それらがどのように役立っているのかを説明してくれています。

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 初級編 -

【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 - 中級編 -

・【世界で5万人が受講】実践 Python データサイエンス

・Tableau(タブロー)で実践!ビジネスユーザのためのデータ集計・視覚化・分析 基礎編

・【4日で体験しよう!】 TensorFlow x Python 3 で学ぶディープラーニング体験講座 ※未読

・Python 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイルを学び、実践的なアプリ開発の準備をする ※未読

・ベイズ推定とグラフィカルモデル:コンピュータビジョン基礎1 ※未読


その他

これまで色々な本を読んできたが、結局この動画を理解することが一番という結論に至りました。

あっ、この内容ってCouseraのやつだっていうぐらい、ほとんどの内容がカバーされている感。

Cousera

    ・machine learning