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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

この記事を書いてる人

文系卒インフラ企業マン
IT部門で5年勤務。
IT部門でデータ分析を担当してから、pythonやRを始めました。
データ分析業務を担当することになってから現在までに読んだ本や動画を掲載。
(まだ未読の本もあるため、ちょいちょい修正していきます。)

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


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