「データサイエンスをマスターするための無料の5冊の本」

『無料で使える5冊のデータサイエンスの教科書』

 

データサイエンスに進出すると、UdemyのコースやYouTubeのビデオ、記事など、さまざまなリソースが手に入ります。しかし、自分自身に明確な学習構造を与えて、圧倒されたりモチベーションを失うことなく学習を進めるためには、どのような内容を学ぶべきかを把握する必要があります。

この記事では、データサイエンスの旅で学ぶべき基本的なコンセプトをカバーする5冊の書籍を紹介します。以下の書籍は、以下の領域を学ぶのに役立ちます：

• Python
• 統計学
• 線形代数
• 機械学習
• ディープラーニング 

 

• 「GeoJSONからネットワークグラフへ：Pythonで世界の国境を分析する」
• 「フェイスブックの10億スケールの検索アルゴリズムがプロテオミックデータを効率的にナビゲートするために再利用されました」
• JAXを使用してRL環境をベクトル化・並列化する：光の速さでのQ学習⚡

Pythonの短期集中講座

 

書籍リンク：Pythonの短期集中講座

時間をかけずにPythonの学習を始めたい場合、この本は良い選択肢です。Pythonの基本的な概念について非常に短い概要が記載されています。また、100ページの本とともに、GitHubのリポジトリには演習問題も含まれています。

特に、Pythonの主要なデータ型（整数、浮動小数点数、文字列、ブーリアン、リスト、タプル、辞書、集合）を素早く学ぶことができます。本の最後には、PythonのライブラリであるNumPy、Pandas、Matplotlib、Scipyの簡潔な概要もあります。

以下の内容がカバーされています：

• 基本構文
• 変数
• 演算子
• 主要なデータ型
• Forループ
• Whileループ
• 関数
• If-elif-else
• Pythonライブラリの概要

 

Think Stats：プログラマーのための確率と統計学

 

書籍リンク：Think Stats：確率と統計学

確率と統計の良い知識を身につけるには、学んだことを実践することが難しいかもしれません。この本の素晴らしさは、いくつかの基本的なコンセプトに焦点を当て、理論だけでなく、Pythonを使った実践的な演習も含まれている点です。

本は以下の内容をカバーしています：

• 集計統計量
• データ分布
• 確率分布
• ベイズの定理
• 中心極限定理
• 仮説検定
• 推定

 

Pythonによる応用機械学習のための線形代数入門

 

書籍リンク：Pythonによる応用機械学習のための線形代数入門

大学で線形代数を学ぶ場合、教授はほとんどが実践的な応用を示さずに理論を説明します。そのため、試験を受けて終わった後、頭の中ではありすぎて抽象的すぎるため、すべての概念を忘れてしまうことがよくあります。

幸いなことに、この素晴らしい本を見つけました。この本は、機械学習モデルを学ぶ際に遭遇する線形代数の基本的な概念を説明しており、理論的な概念のあとには、科学計算向けのPythonライブラリであるNumPyを使用した実践例が続きます。

以下の主要なトピックがカバーされています：

• ベクトル
• 行列
• 射影
• 行列式
• 固有ベクトルと固有値
• 特異値分解

 

Pythonによる機械学習入門

 

書籍リンク：Pythonによる機械学習入門

Python、統計学、線形代数を学んだ後は、最終的には実世界の問題を解決するための機械学習モデルについて学ぶ時間です。この本は、初心者向けに提案されており、機械学習アプリケーションにはscikit-learnが使用されています。

これは主な機械学習モデルの説明です：

• 線形回帰
• ナイーブベイズ
• 決定木
• 決定木のアンサンブル
• サポートベクターマシン
• 主成分分析
• t-SNE
• K平均法クラスタリング
• DBSCAN

 

Pythonによる深層学習

 

書籍リンク：Pythonによる深層学習

この5番目で最後の本は、すでにPythonプログラミングの知識を持っている方向けに作成されました。機械学習の事前知識は必要ありません。この本の著者は、2015年にリリースされた深層学習ライブラリKerasの作者であり、GoogleのソフトウェアエンジニアおよびAI研究者であるFrancois Cholletです。これらが最も重要な概念です：

• ニューラルネットワーク
• 畳み込みニューラルネットワーク
• 再帰型ニューラルネットワーク
• LSTM
• 敵対的生成ネットワーク

 

最後に

 

これらの提案は、データサイエンスの分野に参入したい初心者にとってすべて素晴らしいです。さらに、特定の概念に関する知識の不足を感じているデータサイエンティストや研究者にとっても有用です。この本のリストが役に立ったことを願っています。データサイエンスに関する他の参考書をご存知ですか？洞察にあふれた提案があれば、コメントで教えてください。 

[Eugenia Anello](https://www.linkedin.com/in/eugenia-anello/)は現在、イタリアのパドヴァ大学情報工学部の研究員です。彼女の研究プロジェクトは、異常検出と連続学習を組み合わせたものに焦点を当てています。

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