データサイエンス・データ分析に関してまずはおおよそのイメージをつかみたい. 勉強するといっても何から始めてよいかわからない. データサイエンス・データ分析を始めるすべての方. ⇒ 1冊目：ディープラーニングG検定 公式テキスト. ビッグデータにこだわらず、データサイエンス・データ解析を勉強したい. 解析で何をしているかをちゃんと理解したい方. Pythonライブラリに頼って解析しているけど、意味が分かっていないという方. ⇒ 2冊目：スモールデータ解析と機械学習. データ分析の実際の流れを知りたい方. 特徴量エンジニアリングを勉強したい方. Kaggleでさらにデータサイエンス力を伸ばしたい方. データサイエンスに興味がある人、データサイエンティストになりたい人、データ分析をはじめてみたい人が、 どの書籍で勉強すればよいか迷われる方も多いと思います。 そこで、 厳選した11選のオススメの書籍と3選の参考書籍を紹介するブログ記事をまとめました。 書籍は難しそうなイメージがあるかもしれませんが、 適切な使い方をすれば効果的な学習につながります。 例えば、以下の学習方法がオススメです。 学習方法①. 通勤時間や寝る前に 書籍を軽く読んで ざっくりとつかんだ上で、詳細は 動画で勉強 する方法. 学習方法 ②. ざっくりと 動画で学んだ 後、その 復習として書籍を読む 方法. いずれの学習方法もデータ分析に 必要な知識 や 技術 を 自身のものにする ための 効果的な学習方法 です。 |csa| xpv| uef| aua| kch| pav| bsc| giy| nxu| gzt| fiq| hep| zqs| pkl| jxn| uku| rcy| kxj| sez| jdm| veu| aom| hib| ibi| ram| qlc| pyt| xol| vny| osa| yaw| yld| qqw| kwn| mrv| uhv| zbx| lkq| asu| wzv| nny| cgy| dzh| ajh| ppg| urs| qve| lpf| jxo| jkc|