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【2025年】「サイエンス」のおすすめ 本 151選!人気ランキング

この記事では、「サイエンス」のおすすめ 本 をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
  1. AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力=価値創出]
  2. 図解ポケット 今日から使える! データサイエンスがよくわかる本
  3. データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために
  4. 前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]
  5. Kaggleで勝つデータ分析の技術
  6. データ視覚化のデザイン
  7. 欠測データ処理: Rによる単一代入法と多重代入法 (統計学One Point 5)
  8. 図解まるわかり データサイエンスのしくみ
  9. 決定版 コンピュータサイエンス図鑑
  10. コンピュータはなぜ動くのか 第2版 知っておきたいハードウエア&ソフトウエアの基礎知識
他141件
No.3
97
みんなのレビュー
データサイエンスを学ぶ上でこちらに一通り目を通しておくとベースが出来上がると思うのでオススメ。幅広く学べるがそこまで深く突っ込まないので気に入った領域は他の書籍で補完した方がよいかも!
No.5
84
みんなのレビュー
データ分析コンペKaggleに挑戦するならこれをまず読んでおけば大丈夫!Kaggleに参加しないにしてもデータ分析の本質やテクニックがギュッと詰まっているので実務に活かせる。高度な内容も登場するが分かりやすく解説してくれるので初心者でも読みやすい。それでいてベテランの人も多くの学びがある書籍。著者はKaggleの最上位グランドマスターの方々であり説得力がある。過去のコンペの事例も取り上げてくれるのでそんなアプローチあったのかぁと学びが深い。文句なしの星5つ!
No.8
77
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No.9
76
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No.11
74
みんなのレビュー
ある程度構文を覚えた後にPythonでの分析に慣れたいのであればこの書籍一択。Pythonでのデータ分析に慣れるためにはとにかく手を動かしまくること!
No.13
73
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No.14
73
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内容は少々難解だが、統計学や機械学習・データサイエンス分野のエッセンスが詰まっていて何度も読み返したい書籍。大学院生時代の授業の輪読して使用し、目からウロコの連続だった。ある程度基礎固めをした後に読んでほしい1冊
No.15
73
みんなのレビュー
「はじめての」とついているが入門書ではなく結構難しい。ただ、機械学習の様々な手法が数式から学べるため中級者〜上級者には良いと思う。他の入門書で機械学習の概要を掴んだ後に読むべき本。
No.18
72
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線形回帰分析を学んでそこから一般化線形回帰モデル、ベイズと拡張していく上で非常にオススメな本。初学者には少々難解な部分もあるが、統計学を学ぶ上で必ずどこかで読んで欲しい書籍。学生の時に読んだが、これを読むことでこれまで学んできた内容が整理され頭がクリアになった記憶がある。統計学を語るなら絶対読んで欲しい非常におすすめの書籍。
No.22
71
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No.23
71
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No.26
71
みんなのレビュー
この本は、まさに「本の使い方」を教えてくれる究極のガイドです!これまで私は、何となく興味のある本を手に取り、漫然と読んでいましたが、この本を読んでからは、自分が本に何を求めているのか、どう活用すれば良いのかがクリアになりました。特に、図解が豊富で、「ひと目でわかる」作りになっているので、文章だけでは掴みにくいコツやテクニックが直感的に理解できます。「目的別に読む方法」や「読んだ本を記憶に定着させるテクニック」など、実生活ですぐに試したくなるヒントが満載で、読書の楽しさと効率が倍増しました。本好きはもちろん、これから読書を始めたい人にもぜひおすすめです!
No.27
71
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Pythonの基礎をしっかりと学べる構成になっていて、プログラミング初心者にも取り組みやすい内容。基本的な文法から実際に使えるスクリプトまで、ステップバイステップで解説されているため、無理なく進められます。増補改訂版として新たなトピックも追加されており、実践的なスキルを習得したい人にぴったりです。
Pythonを学びはじめる際に最初に読む本として最適。非常に分かりやすく基礎の基礎から学べる。
No.29
71

この1冊ですべてわかる データサイエンスの基本

滋賀大学データサイエンス学部
日本実業出版社
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No.31
71
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No.32
71
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No.35
66

科学の実験大図鑑

ロバート・ウィンストン
新星出版社
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No.38
66
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No.41
66
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No.43
66
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No.45
64
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No.46
64
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No.47
64
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No.50
64
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No.51
64
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No.53
64
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No.54
64
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No.55
64
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No.58
63
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No.60
63
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No.61
63
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No.64
63

ビジュアル データサイエンティスト 基本スキル84 (日経文庫)

野村総合研究所 データサイエンスラボ
日経BP 日本経済新聞出版
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No.71
62
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No.72
62
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No.75
62
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No.79
65
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機械学習の手法やテクニックにフォーカスした書籍ではなくて、機械学習を仕事に取り入れるためにはどうすればよいのか?どういうところに注意しなくてはいけないのかがまとめられた書籍。実務で機械学習を利用している人利用する可能性のある人は絶対に読むべき書籍。そもそも本当に機械学習を使う必要があるのかということをしっかり考える、機械学習ありきのプロジェクトは必ず失敗する。
No.80
65
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数学的にマーケティングを学ぶのであれば絶対にこれ。というかこれくらいしか数学的観点でここまで詳しくマーケティングについて学べる書籍はない。森岡さんがどうやってUSJを立て直したのかが数学的な観点から学べる。「USJを変えたたった1つのこと」と合わせて読むことでマーケティングのいろはが身につくはず。
No.81
62

世界を変えた歴史的名著のコンパクト版。ボリュームが大幅に圧縮され言葉も平易に。ダーウィンの思考過程がより明確になった! 生物学の礎にして、「もっとも世界に影響を与えた本」といわれる『種の起源』。 地球の年齢も、遺伝の仕組みも知らなかったダーウィンは、 どのようにしてこの独自の思考を組み立て、歴史的名著を書き上げたのか? 本書は、チャールズ・ダーウィン著『種の起源』(1859年第1版)を、 レベッカ・ステフォフがリライトしたものである。 大幅にボリュームが圧縮され、言葉も平易に置き換えられて、 ダーウィンの思考過程がより明確になった。 さらに、現代科学の最新動向に関するコラムも加えられ、 21世紀にふさわしいコンパクト版にアップデートされている。

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原著を読むのはハードルが高いけれど、この本ならその壁を越えられる!と思える内容でした。ダーウィンの思考過程がクリアに整理されているので、当時の科学的な状況や彼の思考の飛躍が実感できます。現代科学のコラムも斬新で、特に遺伝子研究との関連に触れた部分には目からウロコが落ちました。唯一、原著の重厚さや古典的な味わいが少し失われていると感じる部分もありましたが、それを補って余りある分かりやすさです。科学を身近に感じたいすべての人におすすめします。
No.84
62
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No.88
65
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No.89
62
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海外のテック起業家がオススメしていることが多く手にとって読んでみた。リチャード・ファインマンという天才物理学者の生き方に触れることができ素朴な日常に疑問の目を向けること、常に好奇心を持ち続けることの大事さを実感した。
No.90
65

個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

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No.91
62
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No.92
65

オークション等の注目のトピックスを盛り込み,解説をさらに丁寧に初学者にわかりやすく,新たに2色刷としてさらに読みやすく一新。 基礎から新しい研究成果までをカバーし,楽しみながらゲーム理論のエッセンスとその考え方を学べるスタンダードテキストの新版。オークション等の注目トピックスを盛り込み,さらに丁寧な解説でわかりやすく,新たに2色刷としてさらに読みやすく一新。 第1章 ゲーム理論とは何だろうか? 第2章 選択と意思決定 第3章 戦略ゲーム 第4章 ナッシュ均衡点 第5章 利害の対立と協力 第6章 ダイナミックなゲーム 第7章 繰り返しゲーム 第8章 不確実な相手とのゲーム 第9章 交渉ゲーム 第10章 グループ形成と利得分配 第11章 進化ゲーム 第12章 ゲーム実験

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No.93
62
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No.94
65
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No.96
65
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No.100
65
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No.102
62
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No.104
62
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No.105
65
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No.111
62

動物の賢さがわかるほど人間は賢いのか

フランス・ドゥ・ヴァール
紀伊國屋書店
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No.114
62
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No.115
62
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No.118
62
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No.120
62

量子力学で生命の謎を解く

ジム・アル-カリーリ
SBクリエイティブ
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No.123
62

文科と理科両方の学生のために,統計的なものの考え方の基礎をやさしく解説するとともに,統計学の体系的な知識を与えるように,編集・執筆された.豊富な実際例を用いつつ,図表を多くとり入れ,視覚的にもわかりやすく親しみながら学べるよう配慮した. 第1章 統計学の基礎(中井検裕,縄田和満,松原 望) 第2章 1次元のデータ(中井検裕) 第3章 2次元のデータ(中井研裕,松原 望) 第4章 確率(縄田和満,松原 望) 第5章 確率変数(松原 望) 第6章 確率分布(松原 望) 第7章 多次元の確率分布(松原 望) 第8章 大数の法則と中心極限定理(中井検裕) 第9章 標本分布(縄田和満) 第10章 正規分布からの標本(縄田和満) 第11章 推定(縄田和満) 第12章 仮説検定(縄田和満,松原 望) 第13章 回帰分析(縄田和満) 統計数値表 練習問題の解答

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No.124
62
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No.130
62
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No.133
61

食材の化学変化を知り、美食を極める より美味しく! よりヘルシーで、より安全に! 人類の大発明「料理」を科学的にひもとく! わたしたちがふだん口にする料理は、食材にさまざまな化学変化をほどこしたものです。なにげなく行っている料理も、食材の化学変化の過程を理解することで、意図した味を実現できるようになります。本書は、加熱や加工、調味、保存などさまざまな工程における化学変化を解説。日々の食生活の質ををより高めるための知識を提供します。 第1章 料理は化学実験と同じ 1-1 酸性食品・塩基性食品って何だろう? 1-2 栄養とカロリー 1-3 食品を変化させる 1-4 食べると危険な食品 1-5 毒を持つ食品 第2章 加工の科学 2-1 洗うことの意味 2-2 アク抜きとアク取り 2-3 切り分ける 2-4 溶解と混合って違うの? 2-5 牛乳やマヨネーズはコロイド 第3章 加熱の科学 3-1 熱ってなんだろう? 3-2 燃焼による熱 3-3 電気による熱 3-4 液体の熱変化 3-5 食品の熱変化 3-6 加熱操作の実際 3-7 冷却 第4章 調味の科学 4-1 味覚と嗅覚の仕組み 4-2 調味料の種類 4-3 味付け順の効果 4-4 人工香味料 第5章 保存の科学 5-1 腐敗と中毒 5-2 食中毒とバイキンの関係 5-3 熱による腐敗防止 5-4 天日乾燥による腐敗防止 5-5 調味料による腐敗防止 5-6 化学物質による腐敗防止 5-7 バイキンの排除 第1章 料理は化学実験と同じ 1-1 酸性食品・塩基性食品って何だろう? 1-2 栄養とカロリー 1-3 食品を変化させる 1-4 食べると危険な食品 1-5 毒を持つ食品 第2章 加工の科学 2-1 洗うことの意味 2-2 アク抜きとアク取り 2-3 切り分ける 2-4 溶解と混合って違うの? 2-5 牛乳やマヨネーズはコロイド 第3章 加熱の科学 3-1 熱ってなんだろう? 3-2 燃焼による熱 3-3 電気による熱 3-4 液体の熱変化 3-5 食品の熱変化 3-6 加熱操作の実際 3-7 冷却 第4章 調味の科学 4-1 味覚と嗅覚の仕組み 4-2 調味料の種類 4-3 味付け順の効果 4-4 人工香味料 第5章 保存の科学 5-1 腐敗と中毒 5-2 食中毒とバイキンの関係 5-3 熱による腐敗防止 5-4 天日乾燥による腐敗防止 5-5 調味料による腐敗防止 5-6 化学物質による腐敗防止 5-7 バイキンの排除

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No.136
62
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No.138
61
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ディープラーニングの概要は分かっているし機械学習はある程度理解しているつもりだけど、ディープラーニングの中身はちゃんと理解できていない人にぜひ読んで欲しい書籍。ディープラーニングは一旦これ1冊読んでおけば問題なし。複雑で難しい印象だったディープラーニングがこれを読むだけで一気に身近なものになる。
@@SHEQu
No.142
61
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No.143
62
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No.144
62
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No.145
61
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No.149
61

科学に興味を持つ子どもはもちろん、日常の中にある疑問、とっさに答えられない不思議も盛り込み、「科学」の面白さを学べる一冊。

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No.151
61
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