【随時更新】初心者がデータ分析をはじめる際に読みたい本まとめ

#1. データサイエンティストという仕事
プログラミングや機械学習ブームに火がついてからしばらく立ちますが、スキルセットや職種を定義することが難しく、各社の求人要件も様々ですよね。

The Most in Demand Skills for Data Scientistsでは、 筆者が2018/10/10にLinkedIn・Indeed・ SimplyHired・Monster・AngelListといった求人サイトでデータサイエンティストに求められている人気のスキルをまとめてくれています。

#2. この記事の対象者
この記事では、データサイエンスとは無縁だった筆者が、ガチなデータサイエンティストとエンジニアと連携し、ビジネスをドライブしていくために勉強していく中で見つけたおすすめの本を紹介します。

• データサイエンティストの先輩方が営業からデータ分析の世界に飛び込んだ筆者に教えてくれた文系や初心者でもわかりやすいおすすめ本を紹介します。
• 前知識や組織のミッションにもよりますが、データ分析を始める１ヶ月目〜３ヶ月目ぐらいの方が対象です。
• ビジネス ｘ エンジニアリング x データサイエンスをバランスよく勉強していきたい人向け。
• 各テーマ最大二冊ずつ紹介します。

#3. 分野ごとのおすすめの本
##ビジネス 優先度：高

• ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門
• アクセンチュアのプロフェッショナルが教えるデータ・アナリティクス実践講座

マーケティング 優先度：中

• データ・ドリブン・マーケティング 最低限知っておくべき15の指標
  • Amazonのベゾスさんもおすすめらしい。

##データ分析組織論 優先度：中

• 最強のデータ分析組織

##資料作成 優先度：中

• Google流資料作成術

##BIツール 優先度：中

• Tableauデータ分析 ～実践から活用まで～

##人工知能全般 優先度：低

• 人工知能は人間を超えるか

• 深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト） 公式テキスト

プログラミング全般 優先度：低

• プリンシプル オブ プログラミング 3年目までに身につけたい 一生役立つ101の原理原則
  • プログラミングも始めるなら読んでおきたい。

Python 優先度：低

• Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書 機械学習の基本から深層学習まで
  • ProgateやAidemyとあわせて学習するのがおすすめ。

SQL 優先度：高

• スッキリわかるSQL 入門 ドリル215問付き!
• ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ

##統計 優先度：中

• 完全独習 統計学入門