そろそろ25卒向け就活が始まる頃ですね。志望業界を考える中で、「大学・大学院での研究で培ったデータ分析スキルを生かしたいな」「データサイエンティスト職ってどうなんだろう」と思われている方がいらっしゃるかもしれません。

そこで今回は、

• データサイエンティスト職が気になっているけれど、一体どんな仕事なんだろう
• データサイエンティスト職を目指すに当たって、どんなことを勉強すればいいんだろう

と思われている方向けの書籍を2冊紹介したいと思います。1冊目はデータサイエンティスト職の理解を深めるために使えそうなもの、2冊目は数学が得意ではない・プログラミングに慣れてない人が機械学習を勉強するのにちょうど良さそうなものです。よろしければご活用ください。

※今回紹介する書籍は、同志社大学心理学部の講義「多変量解析法の基礎」最終回でゲスト講師をした時にも紹介したものです。[公開講座の案内PDF（7/17開催）]

※本ページにはプロモーションが含まれています。

① 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

1冊目は、アクセンチュアのビジネスデータ分析部門の方が書いた本です。

一般的な統計学の話から、深層学習やベイズの話まで紹介されていますが、本書の目的が「現場の社員が自分でデータ分析を実践できるようになること」なので、それぞれの手法の理論的なところを深く説明するというよりかは、「何ができるのか」「どうやって（どういう時に）使うのか」という点に重きが置かれています。

実践できることが最終ゴールなので、分析手法の話以外にもデータ分析を支えるシステム基盤の話や、課題設定・仮説立案をはじめとする分析プロジェクトの進め方の話、個人情報の話、各業界の分析事例等も書かれています。これ1冊があれば、ビジネスの中でデータ分析をするには一体何をしないといけないのかがわかるので、データ分析業務（データサイエンティスト職）に興味がある方は一度読んでみると良いかなと思いました。

② Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 

2冊目は、数学が苦手な人・Pythonに慣れてない人が、データ分析業務の中でもよく出てくる手法である機械学習について勉強したいときにおすすめの本です。

この本の特徴は、機械学習の数学的な背景の説明がわかりやすいことかなと思います。数学が苦手だと、数式を出されても何をしているのかがイメージできないことが多いのではないでしょうか。この本では図解が多めなので、数式でやりたいことがイメージしやすく、わかりやすいです。

また、①で紹介した本では実装例としてRのコードが紹介されていますが、どちらかと言うと（特に機械学習をやろうとした時には）Pythonを使用することの方が多いのではないかなと思います。この本ではPythonの基本的な書き方から、図の作り方まで説明されているので、これを機にPythonを始めてみようかなという人にもおすすめできます。PythonはRと比べると環境構築がめんどくさいのですが、そこも説明があるので、きっと大丈夫です。

以上、データサイエンティスト職に興味がある方向けの書籍紹介でした。進路の選択肢にデータ分析業が浮上してきた時にぜひ読んでみてください。