データサイエンティストは21世紀で最も魅力的な職業 ー これは、Harvard Business Reviewにおけるアメリカの科学者の意見であり、データサイエンスの重要性を認めています。人工知能（AI）やモノのインターネット（IoT）などがデータサイエンスから導かれるようになったことです。LinkedIn の 2020 Emerging Jobs Reportにより、データサイエンス、人工知能は今後進化している分野です。
テクノロジーは日進月歩で進み、数ヶ月前まで最新だったものがすぐに廃れることがあるほど速いスピードで進歩しています。技術的なバックグラウンドやレベルを問わず、毎日に学び、練習しなければなりません。必読10冊の本を紹介する前に、データサイエンスの基本を見ていきましょう！
定義
データサイエンスとは、多くの学問領域にわたる科学的手法、プロセス、アルゴリズム、システムを使い、様々なデータから知見や洞察を引き出そうとする研究分野です。
技術的には、データサイエンスは数学とITの組み合わせに基づいて発展し、統計学または機械学習（ML）に代表されます。
2021年にデータサイエンスの必読10冊
ここでは、すべての人へおすすめの本を紹介します。 データサイエンスをビジネスに活用しようとしているCEOやマネージャーも参照する必要があります。 ただし、これらの本はすべて英語で書かれているため、言語スキルが不可欠です。
1. The Art of Data Science
著者：Roger D. Peng ＆ Elizabeth Matsui
この本は、データを分析するプロセスを簡単かつ一般的に説明しています。 この本は著者の経験の蒸留で、データサイエンスの実践者と管理者の両方に適用できます。
2. The Art of Statistics ： データから情報を得る方法
著者：David Spiegelhalter
有名な統計学者DavidSpiegelhalterによって書かれた The Art of Statisticsは、生データから知識の得る方法を読者に示しています。 実際の例に基づいて、著者は統計がタイタニック号で最も幸運な乗客を決定するのにどのように役立つか、またはある犯人をより早く捕まえることができるかどうかを示します。 この本は、専門家のような統計を使用して、私たちに多くの問題を解消する方法を案内します。
3. Storytelling with Data ： データを視覚化する方法
著者：Cole Nussbaumer Knaflic
これは、より明確で理解しやすい方法で何かを示したい人にとって必読です。 この本は、データの視覚化の基礎知識と、データと効果的に通信する方法を教えています。 この本のレッスンは、データを聴衆に大きな影響を与える視覚的なストーリーに変えるのに役立ちます。
4. Good Charts ： データを魅了に視覚化する方法
著者：Scott Berinato
この本は、スケッチとプロトタイピングを通じて、より良い図を作るためのシステムを提供します。 Good Charts は、簡単なチャートをアイデアを強力に伝えるスマートで効果的な視覚化に変えるのに役立ちます。
5. Introduction to Machine Learning with Python : ML アルゴリズムの基礎知識を提供します
著者：Andreas C Muller & Sarah Guido
この本は、機械学習アルゴリズムの使用の実際的な面を中心しています。 これは、モデリングとパラメータチューニングを評価する手法、テキストデータの操作方法など、一般的の機械学習アルゴリズムの基本を理解するのに役立つ優れたリソースです。 読者がプログラミングのバックグラウンドを持っていなくても、初心者向けに公開しています。 ただし、まず最初にNumPyとMatplotlibを理解することをお勧めします。
6. The Hundred Page Machine Learning Book ：管理者や開発者向けのプロジェクトにMLを使用するためのガイド
著者：Andriy Burkov
あまり時間をかけずにMLをプロジェクトに使用したいソフトウェア開発者やマネージャーのための素晴らしいハンドブック。 これは、MLの知識に関する簡単な本であり、初心者からこの分野の専門家まで、すべての人に適しています。
7. AI and Machine Learning for Coders ：プログラマ向けにAI知識を提供します
著者：Laurence Moroney
人工知能の分野に不慣れなプログラマーや、プロジェクトにAIを適用しようとしている技術的バックグラウンドがある人にとっては必要な本です。コンピュータービジョン、自然言語処理（NLP）、Web、モバイル、クラウドなど、機械学習で最も一般的なシナリオを実装する方法を理解します。
8. Deep Learning with Python ：Python言語を使用するディープラーニング（深層学習）の知識を提供します
著者：Francois Chollet
Kerasの作成者・GoogleAIの研究者ーFrançoisCholletさんによって書かれたこの本は、直感的な説明と実践的な例を通じて、Python言語を使用したディープラーニングの知識を提供します。
9. Foundations of Deep Reinforcement Learning : 理論と実践を組み合わせたDRLの紹介
著者：Laura Graesser & Wah Loon Keng
DRLに関するかなり高度な教科書。 基本的な機械学習の概念になれ、Pythonを理解している、コンピューターサイエンスの学生とソフトウェアエンジニアの両方にとって素晴らしいと思うオススメの本です。
10. Deep Learning Illustrated : 深層学習アルゴリズムに関するリファレンス
著者：John Krohn, Grant Beyleveld & Aglae Bassens
これは、ディープラーニングアルゴリズムの理解を深めるのに役立つリファレンスです。 この分野をより面白く、より多くの聴衆が利用できるようにすることを目的として、この本は優れたイラストで美しく提示されています。
まとめ
上記は、素晴らしいと思うデータサイエンスに関連する本を紹介します。きょうあげた知識が、あなたの役立つとうれしいです。データサイエンティストにならなくても、これらの知識は今後絶対に必要になるスキルだと思います！