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データサイエンス初心者に読んで欲しい本3選

下記のようにこれまでたくさんのデータサイエンスの良書を紹介してきましたが、

この中でも特に良書だと思った3選を紹介したいと思う。

ここでいう良書とは、
読み終わったときに地平が広がる本
です。

つまり、これまで自分が住んでいたのは日本という小さな国で、海の向こうには広大な大陸が広がっていたのだと気づかせてくれる本です。

1. ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

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ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ディープラーニングは何?という方は必読です。
Pythonのコードを書きながら勉強していきましょうというスタンスですが、なんとなく意味さえ理解できれば十分だと思います。
ディープラーニングの得意分野である、画像認識について非常にわかりやすく書かれています。

ディープラーニングの基礎にある、ニューラルネットワークの概要と、画像認識のための工夫である「畳み込み」という技術を理解することが出来ます。

一冊でディープラーニングの基礎はマスターできます。

2. 詳解ディープラーニング 第2版 ~TensorFlow/Keras・PyTorchによる時系列データ処理

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詳解ディープラーニング 第2版 ~TensorFlow/Keras・PyTorchによる時系列データ処理

自然言語処理に使われているRNN(の中のLSTM、GRU)に焦点を当てた本です。
1と合わせて読むと、Deep Learninで何ができるのか、AIの何がすごいのかが、初心者が知るべき範囲ではほぼカバーできるといっても過言ではないでしょう。

アレクサくんが、なぜ人語を解するのかを理解することができるかと思います。

3. データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

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データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC (確率と情報の科学)

ベイズ統計学に入門する上で、この本(通称ミドリ本)以外にはありえません。

平易に楽しく統計学の世界の広がりを感じることができるでしょう。
私もこの本を読んで統計学がもっと好きになりました。
ただ数式ばかりで、堅苦しく、楽しくないと思っていた統計学が、ミドリ本に出会って一気に色付いて見えました。

この本が統計学における最大の名著の1つである(私の意見です 笑)理由は、
一般化線形モデルを通して、適切な統計モデリングとは何かという哲学的な問題に真っ向から立ち向かっている点です。
さらに素晴らしいのは、説明・回帰型の統計モデリングという題材を使いながら、なめらかに(ここがスゴい!!)ベイズ統計学にも入門させてくれる点です。

以上を読めば、データサイエンスの勉強をはじめたくなること間違いなしでしょう。
さあ、これらの素晴らしい書籍を小脇に抱え、データサイエンスの世界に入門しましょう。

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