【2024年】「サイエンス」のおすすめ 本 130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. Python実践データ分析100本ノック
  9. pandasクックブック ―Pythonによるデータ処理のレシピ―
  10. これなら分かる最適化数学: 基礎原理から計算手法まで
他120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
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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
74
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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.10
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.11
73
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「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.14
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.16
71
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No.18
71
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No.19
71
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No.21
71
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No.22
71

最先端のデータ分析の手法を基礎から応用までざっと学べる1冊! 【本書の内容】 次代の花形職種である「データサイエンティスト」はどのような知識を身につけているのか? データサイエンスとは?という基礎から、実際にデータ分析するために必要なパソコンの知識、プログラミングの基礎、機械学習、画像解析まで。 気鋭の若手研究者による、データサイエンス入門の一冊。 【本書の目次】 第1部 データサイエンスの基本●(1)データサイエンスとは? 第2部 データサイエンスの基礎技術●(2)計算機の仕組み/(3)プログラミングの基礎(1)/(4)プログラミングの基礎(2)/(5)アルゴリズム(1)/(6)アルゴリズム(2)/(7)データベース/(8)最適化の方法 第3部 統計学・機械学習の基礎●(9)機械学習の基本/(10)過学習とモデル選択/(11)回帰問題と住宅価格/(12)アンサンブル学習と住宅価格/(13)分類問題/(14)教師なし学習 第4部 コーパスとネットワークの分析●(15)トピックモデル/(16)ネットワーク分析 第5部 ディープラーニング●(17)ニューラルネットワークの基礎/(18)ディープラーニング/(19)ディープラーニングによる系列データ分析/(20)ディープラーニングによる画像分析 世界最先端の企業が喉から手が出るほど欲しい人材のひとつ、「データサイエンティスト」。この職につく人々が身につけるべき知識とはいったい何なのか。最先端のデータ分析の手法を基礎からざっと学べる1冊! 第1部 データサイエンスの基本●(1)データサイエンスとは? 第2部 データサイエンスの基礎技術●(2)計算機の仕組み/(3)プログラミングの基礎(1)/(4)プログラミングの基礎(2)/(5)アルゴリズム(1)/(6)アルゴリズム(2)/(7)データベース/(8)最適化の方法 第3部 統計学・機械学習の基礎●(9)機械学習の基本/(10)過学習とモデル選択/(11)回帰問題と住宅価格/(12)アンサンブル学習と住宅価格/(13)分類問題/(14)教師なし学習 第4部 コーパスとネットワークの分析●(15)トピックモデル/(16)ネットワーク分析 第5部 ディープラーニング●(17)ニューラルネットワークの基礎/(18)ディープラーニング/(19)ディープラーニングによる系列データ分析/(20)ディープラーニングによる画像分析

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No.26
71
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No.28
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.30
66
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No.33
66

世界600万人が支持した、ニューヨークタイムズベストセラー!知的好奇心が爆発する!37の科学知識 世界600万人が支持した、ニューヨークタイムズベストセラー! 知的好奇心が爆発する! 読んだらきっと、誰かに教えたくなる。 生物学者 福岡伸一氏(『生物と無生物のあいだ』)、大推薦。 ●年を取るほど時間があっというまに過ぎるのはなぜ? ●「え、こんな顔?」写真うつりが実物とちがうワケ ●ふつか酔いを「科学的に」すっきり治す方法 ●汚い言葉を使う人のほうが長生きできる!? などなど

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No.34
66
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No.35
64
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No.36
64
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No.38
64
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No.41
64
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No.42
64

脳のなかの幽霊 (角川文庫)

V・S・ラマチャンドラン
KADOKAWA
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No.43
64
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No.45
63
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No.46
63

通信技術、AI、ロボット、3Dプリンターなど、昨今の技術発展を支える「科学」を解説する。 文系の人でもわかるような、雑学読み物。 50の質問に4ページ展開で答えていく内容。

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No.47
63
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No.48
63
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No.50
63
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No.53
63

若い読者のための『種の起源』

チャールズ・ダーウィン
あすなろ書房

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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No.55
62

人間はどこまで耐えられるのか (河出文庫 ア 6-1)

フランセス アッシュクロフト
河出書房新社
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No.56
62
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No.57
62
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No.64
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.65
62
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No.66
62
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No.78
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.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
62
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No.81
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.82
62

人間よりすごい? 実は賢い? 恐竜の子孫たち 人間よりすごい? 実は賢い? 恐竜の子孫たち たくさんの人が行きかう街から、赤道直下の密林、南極の氷原まで、さまざまな場所に鳥はいます。 上空1万メートルを軽々と渡る鳥もいれば、体に毒をたくわえる鳥もいます。 一方で、「概念」を理解して人間と話す鳥、最大4000か所の位置を記憶する鳥、凝った構造物をつくる鳥も。 そんなすごい鳥の秘密と仕組み、身近にいる鳥の意外な事実をつめこんだのが本書です。 美しく楽しげで、少し怖い、鳥の奥深い世界をご案内します。 ■INDEX 序章 いつか見た鳥のすごさを、僕たちはまだ知らない 第1章 人間に比肩する能力 第2章 魅惑に満ちた鳥の体 第3章 身近な鳥も秘密を隠す 第4章 体の特殊な部分、特別な能力 第5章 興味深い鳥の行動や習性 序章 いつか見た鳥のすごさを、僕たちはまだ知らない 第1章 人間に比肩する能力 第2章 魅惑に満ちた鳥の体 第3章 身近な鳥も秘密を隠す 第4章 体の特殊な部分、特別な能力 第5章 興味深い鳥の行動や習性

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No.84
62

最適化、確率・統計などの基本的な計算から、ハミルトニアンモンテカルロ法、階層ベイズ、状態空間モデルの原理までを丁寧に解説! ◆◆数式とコードの距離が近いJuliaで一生モノの考え方を身につけよう!◆◆ 線形代数、微積分、最適化、確率・統計の基本的な計算から、 ハミルトニアンモンテカルロ法、階層ベイズ、状態空間モデルの原理までをていねいに解説! [サポートページ] https://github.com/sammy-suyama/JuliaBayesBook [主な内容] 第1章 Juliaの基礎 1.1 Juliaとは 1.2 基本文法 1.3 パッケージの利用 1.4 グラフの描画 第2章 数値計算の基礎 2.1 ベクトル・行列計算 2.2 統計量の計算 2.3 統計量と確率分布のパラメータ 2.4 微分計算 2.5 関数の最適化 2.6 最適化によるカーブフィッティング 2.7 積分計算 第3章 確率計算の基礎 3.1 表を使った確率計算 3.2 式を使った確率計算 3.3 連続値における周辺分布と条件付き分布 3.4 確率的試行のシミュレーション 第4章 確率分布の基礎 4.1 確率分布とは 4.2 Juliaでの確率分布の扱い(Distributions.jl) 4.3 離散型確率分布 4.4 連続型確率分布 4.5 統計モデルの設計 第5章 統計モデリングと推論 5.1 ベルヌーイモデル 5.2 線形回帰 5.3 ロジスティック回帰モデル 第6章 勾配を利用した近似推論手法 6.1 なぜ勾配を利用するのか 6.2 ラプラス近似 6.3 ハミルトニアンモンテカルロ法 第7章 発展的な統計モデル 7.1 ポアソン回帰 7.2 階層ベイズモデル 7.3 状態空間モデル 第1章 Juliaの基礎 1.1 Juliaとは 1.2 基本文法 1.3 パッケージの利用 1.4 グラフの描画 第2章 数値計算の基礎 2.1 ベクトル・行列計算 2.2 統計量の計算 2.3 統計量と確率分布のパラメータ 2.4 微分計算 2.5 関数の最適化 2.6 最適化によるカーブフィッティング 2.7 積分計算 第3章 確率計算の基礎 3.1 表を使った確率計算 3.2 式を使った確率計算 3.3 連続値における周辺分布と条件付き分布 3.4 確率的試行のシミュレーション 第4章 確率分布の基礎 4.1 確率分布とは 4.2 Juliaでの確率分布の扱い(Distributions.jl) 4.3 離散型確率分布 4.4 連続型確率分布 4.5 統計モデルの設計 第5章 統計モデリングと推論 5.1 ベルヌーイモデル 5.2 線形回帰 5.3 ロジスティック回帰モデル 第6章 勾配を利用した近似推論手法 6.1 なぜ勾配を利用するのか 6.2 ラプラス近似 6.3 ハミルトニアンモンテカルロ法 第7章 発展的な統計モデル 7.1 ポアソン回帰 7.2 階層ベイズモデル 7.3 状態空間モデル

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No.88
65
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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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デジタルマーケティングとデータ分析について漫画で分かりやすく学べる。基本的な内容が網羅的に学べるのでデジタルマーケティング職についたばかりのビジネスパーソンや個人事業や中小企業でこれからデジタルに力を入れようとしている経営者にオススメ!
No.91
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
65
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No.95
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

進化の末に、動物は「賢さ」を獲得した。 それは人間も、サルも、カラスも、イルカも、タコも、みんな同じである。 われわれは自分たちだけが賢いと思っていないか? 心理学との境界線を行くユニークな動物研究の分野を開拓してきた著者が、動物行動学の歴史から最新の研究まで、豊富な事例を示すとともに読者へと問いかける。ドゥ・ヴァールが新たに提唱する「進化認知学」とは―― 人間中心の科学から脱却し、動物の認知とは何かを見つめなおす。 驚きのエピソード満載、著者自身の手によるイラスト多数。待望の最新作! ●チンパンジーは食べ物のありかを知っていることを悟られないようにふるまう ●カケスは相手が何を欲しがっているか見極めてプロポーズの贈り物を選ぶ ●アシナガバチは一匹ずつ顔が違い、仲間の顔を見分けている ●タコは自分を攻撃した人間を覚えていて、怒りをあらわにする 【目次】 第1章 魔法の泉 虫になる/群盲、ゾウを……/人間性否認 第2章 二派物語 犬には欲望があるか?/空腹ゲーム/単純にしておく/馬を責める/安楽椅子霊長類学/雪解け/ビーウルフ 第3章 認知の波紋 ユリイカ!/ハチっ面/ヒトを再定義する/カラス参上! 第4章 私に話しかけて オウムのアレックス/どこまでが本物の言語能力か?/犬たちへ 第5章 あらゆるものの尺度 進化は人間の頭の手前止まり/他者が何を知っているかを知る/賢いハンスの逆/習慣を広める/モラトリアム 第6章 社会的技能 マキアヴェリ的知性/三者関係認識/論より証拠/ギョッとする協力行動/ゾウの政略 第7章 時がたてばわかる 失われた時を求めて/猫の傘/動物の意志の力/何を知っているかを知る/意識 第8章 鏡と瓶を巡って ゾウは聴いている/鏡の中のカササギ/軟体動物の知力/郷に入っては/名前で呼ぶ? 第9章 進化認知学 解説(松沢哲郎)/参考文献/用語解説/索引 動物たちの驚きのエピソードと豊富なイラストでわかりやすく説く。霊長類の社会的知能研究の第一人者が提唱する《進化認知学》とは?

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No.96
65
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No.97
62
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No.99
62
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No.100
65
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No.101
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.103
62
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No.104
65
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No.109
62
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No.111
62
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No.114
61
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No.117
61
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No.120
61
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No.121
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.124
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。
No.126
61
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No.127
61
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No.130
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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