【2025年】初心者向けデータサイエンスおすすめ本20選（理論書・実用書・入門書・応用書）

本記事では、
読むべきデータサイエンスのおすすめ本を
理論書・実用書・入門書・応用書で
紹介します

データサイエンスは扱う領域が広く、
「何から勉強すればいいの？」
と迷ってしまいがちですよね…

本記事を読めば、
理論もしっかり学べる本、
手を動かして実践できる本、
ゼロから入門できる本、
応用力を養う本
まで一通り揃います

初心者でも読みやすく、
今なお高い評価の名著〜最新のトレンドを押さえた一冊
まで厳選しました

一緒にみていきましょう！
↓

では、それぞれのカテゴリーごとにおすすめ本を紹介します！

理論書おすすめ5選

データサイエンスの基盤となる
統計学や数学的思考を身につけたい人には、
まず理論書がおすすめです

理論書といっても難解な数式ばかりではなく、
中学数学レベルで理解できる
よう工夫されたやさしい本もあります

ここでは
統計学の基礎から最適化手法、数理モデル
までカバーした5冊を厳選しました

理論を押さえることで、
「なぜそう分析するのか？」
が腑に落ち、実践にも自信を持って臨めます

それでは、
理論書のおすすめ本を見てみましょう
↓

理論書① … 完全独習 統計学入門

完全独習 統計学入門

「完全独習 統計学入門」は、
中学数学の知識だけで統計学を学べる一冊です

おすすめポイント
難しい数学抜きで統計の重要テーマ（仮説検定や区間推定など）を理解できるところです。

マーケティングや金融の具体例が盛り込まれているので、
「なぜ統計を学ぶのか」
が腹落ちしやすく、実務にも直結します。

こんな人におすすめ
数学に自信がないけれど
統計学の基礎をしっかり身につけたい人、難解な専門書で挫折した経験がある人
に最適です

理論書② … これなら分かる最適化数学

これなら分かる最適化数学

最適化手法の入門書として定評のある一冊
データサイエンスで頻出の最適化を基礎の基礎から学べます。

本書では、
各手法の数学的背景まで丁寧に解説されており、
アルゴリズムの理論がストンと腑に落ちます

さらに、
豊富な例題で練習できるので、理論を読んだだけで終わらず、
手を動かしながら理解を深められる構成です。

「関数の極値ってどうやって求めるの？」
「線形計画法って何？」
といった疑問がスルスル解け、
機械学習の勉強にも役立つ土台が築けます。

おすすめポイント
幅広い最適化手法
（微分による極値求解、最小二乗法、線形計画法、動的計画法など）
を一冊で網羅している点

こんな人におすすめ
機械学習アルゴリズムの理論背景を知りたい人
数式で最適解を導く考え方を基礎から学びたい人
エンジニアや学生の独学用にも最適

理論書③ … 統計学の基礎から学ぶExcelデータ分析の全知識

統計学の基礎から学ぶExcelデータ分析の全知識

統計学の基礎と、
それを活かしたExcelでのデータ分析スキルの
両方を習得できる解説書です。

統計理論だけでなく、
実際にExcelを操作しながら学べるので、
理論と実践が同時に身につくのが特徴です。

「平均値や分散の計算ってExcelでどうやるの？」
といった基本から、
仮説検定や回帰分析まで、
一歩一歩手を動かしながら理解できます

また、
練習用のデータファイルもダウンロード可能なので、
実践力がグンとアップします。

おすすめポイント
統計学に初めて触れる人でも取り組みやすい丁寧な解説と、
すぐに使えるExcelテクニックが同時に学べる点

こんな人におすすめ
Excelを使ってデータ分析を始めたい社会人、
統計学の教科書だけではピンと来なかった人、
手を動かしながら基礎理論を学びたい人

理論書④ … データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門

データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門

データ分析に必要な幅広いトピックを網羅した一冊

仮説検定や統計モデリングといった定番テーマはもちろん、
因果推論やベイズ統計、
さらに機械学習や数理モデルの基礎
まで収録されています

まさに
統計学＋αの決定版といえる内容で、
「あれもこれも気になる！」という欲張りさんにピッタリ

図解や具体例を交えながら解説しているので意外と読みやすいです

「どうして平均と分散だけじゃ不十分なの？」
「因果関係と相関関係の違いって？」
など、データ分析の現場で直面しがちな疑問
を一つ一つ丁寧にひも解いてくれます

おすすめポイント
統計学の教科書と最新データサイエンス事情の橋渡しをしてくれる点

こんな人におすすめ
データ分析に関わるすべての初学者
統計学の基礎は少し勉強したけど、更に幅広く学びたい人

理論書⑤ … 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

データ分析のための数理モデル入門

数理モデル全体を俯瞰できるユニークな入門書

データサイエンスで用いるモデル
（統計モデル、機械学習モデル、強化学習モデル、時系列モデル…などなど）
を次々と紹介し、それらの目的・発想・関係性を解説します

複雑な話題もなるべく平易に表現されており、
専門ごとの詳細に深入りしすぎず
入り口として広く浅く学べる構成になっています

特に第四部「数理モデルを作る」では、
モデルを活用する上で知っておきたい重要ポイント
がまとめられており、
実践で陥りがちな勘違いや注意点を学べるのも魅力です

「モデリングとは何ぞや？」がスッと理解でき、
分析力の底上げにつながります

おすすめポイント
データサイエンスにおける様々な手法の全体像を整理して学べる点

こんな人におすすめ
「機械学習だけがデータ分析じゃない」と理解したい人
統計・機械学習・数理モデルなど複数分野の知識を横串で刺したい人

実用書おすすめ5選

理論を学んだら
実践あるのみ！
 ということで、ここではデータサイエンスの実用書を5冊紹介します

実用書では、
PythonやR、SQLなどの具体的なツールやテクニック
を通じてデータ分析力を鍛えます

ハンズオン形式の問題集や、
実際のビジネスデータを題材にした本など、
手を動かしながら学べるものを厳選しました

「データ分析って実際どうやるの？」という疑問は、
これらの本で解消できます

ノウハウが詰まった実用書を活用すれば、
データの前処理、可視化、モデル構築
まで一連の流れを身につけられます。

特にPythonはデータサイエンスで定番なので、
Python関連の書籍は要チェックです。

では、実践力アップに役立つ5冊を見ていきましょう

実用書① … Pythonによるデータ分析入門 第2版

Pythonによるデータ分析入門 第2版

Pythonでデータ分析を網羅した一冊

著者は
データ分析用ライブラリpandasの開発者
で内容は折り紙つき

NumPy、pandas、Matplotlib、Scikit-learn
など主要ツールの使い方がこれ一冊で身につきます。

全13章にわたり、
データの読み込み・前処理
可視化・集計
時系列分析・機械学習の基礎
までカバーしてます

最新版ではpandas 2.xにも対応しており、
2025年現在でも内容がアップデートされています

おすすめポイント
Pythonデータ分析の標準的な流れを一通り学べる点

こんな人におすすめ
Pythonでデータ分析を始めたい初学者
pandasや可視化手法を体系的に学びたい人
独学用テキストとしても最適

実用書② … Python実践データ分析100本ノック

Python実践データ分析100本ノック

100本の分析課題にPythonで挑戦できる問題集

実際のビジネス現場を想定したデータセットと問題で、
データ前処理から集計・可視化・機械学習モデルの構築
まで幅広い内容に取り組めます

おすすめポイント
実務を強く意識した問題設定

こんな人におすすめ
Pythonの基礎は習ったけど、実践経験が足りない人
本番さながらの課題で腕試しをしたい人
飽きずに楽しくスキルアップしたい人

新人データサイエンティストの研修教材
として採用している企業もある

実用書③ … 前処理大全［データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック］

前処理大全 [データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]

データ分析の要である
前処理（データクレンジングや加工）のテクニック
をまとめた実用

分析の8割は前処理と言われるほど重要ですが、
本書では、
SQL・R・Pythonでの実践方法を掲載し、
場面ごとにベストプラクティスが身につきます

例えば
「欠測データを補完するには？」
「異常値を検出して除去するには？」
「テキストデータを扱うには？」
など、
実務で直面する課題ごとに解決策があります

コピペOKなコード例も豊富なので、
自分のプロジェクトにすぐ応用できます。

おすすめポイント
前処理に関する網羅性と即効性

こんな人におすすめ
日々データ加工に追われている現場のデータ分析担当者
これからデータ前処理の勘所を習得したい初心者
Excelだけでは限界を感じてプログラムでのデータ処理に移行したい人

実用書④ … Kaggleで勝つデータ分析の技術

Kaggleで勝つデータ分析の技術

データ分析コンペティションKaggle
で活躍する上位陣が執筆した
実戦的なデータ分析テクニック本

単なる入門書に留まらず
勝つためのアプローチや
特徴量エンジニアリング、モデルチューニングのコツ
まで踏み込んで解説されています

前半では
コンペの進め方や分析プロセスを学び、
後半では
実際のKaggleコンペ事例（タイタニック生存予測など）を題材に、
データの探索からモデル構築・評価まで学べます

おすすめポイント
現役トップクラスのデータサイエンティストの思考法が学べる点
「ただ分析する」から「勝てる分析をする」へ視点が変わる

こんな人におすすめ
Kaggleに興味がある初中級者
実務でより高度な分析力を求められている人

実用書⑤ … Kaggleで上位に入るための探索的データ解析入門

kaggleで上位に入るための探索的データ解析入門

探索的データ解析にフォーカスした入門書

Kaggleで上位に入るためには、
データセットの特徴を素早く掴むEDAが不可欠です

本書では
Kaggleの実データを題材に、
EDAのプロセスを丁寧に解説します

軽めのページ数でサクッと読めるので、
「EDAって何をすれば…？」と悩んでいる人
が一歩踏み出すのに最適です

おすすめポイント
Kaggle常連が教えるEDAの思考パターンをトレースできる

こんな人におすすめ
データ分析の初手で何をすべきかわからない初心者
Kaggle入門者でスコアを伸ばすためにEDA力を鍛えたい人
データから有効な仮説を見つけ出す訓練をしたい人

入門書おすすめ5選

初心者には
優しく噛み砕いて説明してくれる入門書
が心強いパートナーになります

初心者でも挫折しにくい平易な解説と、
データサイエンスの全体像を掴める5冊を紹介します

これらの入門書を読むと、
「データサイエンスって面白そう！」
と思えるはず

広く浅くでも全体を知ってから、
興味のある分野を深掘りしていくのがおすすめです

それでは
初心者に寄り添う5冊を見てみましょう

入門書① … 文系のためのデータサイエンスがわかる本

文系のためのデータサイエンスがわかる本

文系やデータ未経験者に向けたデータサイエンス入門書

難しい専門用語は極力避けて、
実際の事例をふんだんに用いながらデータサイエンスの基礎を解説

「データサイエンスって何？」という根本的な話から始まり
AI・ビッグデータがビジネスにどう活用されるか、
どんな人材が求められるか、
といったテーマまで網羅

読めばデータサイエンスの全貌がざっくりつかめます

おすすめポイント
データサイエンスの概念をイメージしやすいよう噛み砕いてある点
学習ロードマップも載っており、次に何をすればいいか道筋がある点

こんな人におすすめ
データサイエンスに興味はあるけど難しそう…と尻込みしていた人、
文系出身で統計やプログラミングに自信のない人
社会人でAIやデータ活用の話題についていきたい人

入門書② … 大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる

大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる

データサイエンスのエッセンスを短時間で網羅できる人気シリーズの一冊

基礎知識から統計学
データ分析・ディープラーニング
まで、幅広い項目が収録されており
読むだけでデータサイエンスの全体像がざっと理解できます

おすすめポイント
データサイエンスの基礎を短時間で網羅できる点

第1部では、データサイエンスの基本、
第2部では、データ処理技術、
第3部では、統計学・機械学習、
第4部では、コーパス（言語）とネットワーク分析、
第5部では、ディープラーニングと、
盛りだくさんの内容を綺麗にまとめています

こんな人におすすめ
データサイエンスって結局何ができるの？を俯瞰したい初心者
大学でデータサイエンス関連を専攻していない社会人
忙しいので重要ポイントだけ掴みたい人
図やイラストで効率よく学びたい人

入門書③ … 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

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

豊富なイラストと図表で
データサイエンスの概要を噛み砕いて説明する
初心者向けの一冊

専門書で挫折した人でも、本書ならスイスイ読める！

各ページにぎっしり詰まったイラストやアイコンが目を引き、
データサイエンスとは何か、
機械学習とは何か、
といった基本から具体的な活用事例まで幅広くカバーしています

例えば
「お客様の行動をデータで予測するには？」
「AIってどんな種類があるの？」
といった疑問に対して、
専門用語ゼロで概要を解説

おすすめポイント
全ページ図解構成である点
文章を読むというより、パラパラと図鑑を見る感覚で
データサイエンスの知識が頭に入ってきます

巻末には、
初心者向けの学習ロードマップもあり
次になにを深掘りすれば良いかも示唆してくれます

こんな人におすすめ
活字や数式よりビジュアルで学びたい人
専門用語やカタカナ用語にアレルギーがある人
まずは「データサイエンス」という言葉のイメージを掴みたい人

入門書④ … 図解まるわかりデータサイエンスのしくみ

図解まるわかりデータサイエンスのしくみ

各テーマが見開き2ページで完結するスタイルの入門書

順番に読んでも良し、
興味のあるトピックから拾い読みしても良し、
と使い勝手抜群

扱う内容も、
データサイエンスの基礎から統計学
AIの知識、
セキュリティとプライバシーの話まで
幅広く網羅

技術的な話だけでなく、
「なぜ今データサイエンスが重要なのか」
「データ社会の課題は？」
といった背景知識も学べるため、教養書
としても楽しめます

おすすめポイント
解説とイラストがワンセットなので、頭に内容が入りやすい点です

データサイエンスの基礎〜周辺知識も一冊で学べる
コスパの良さも魅力

こんな人におすすめ
データサイエンスを取り巻く幅広い知識（技術+社会的側面）をざっと知りたい人、
教科書然とした堅苦しい本が苦手な人
IT初心者でデータ分析の世界をのぞいてみたい人

学生さんから社会人まで、
「これからの必修科目」を楽しく学べる入門書
としておすすめです！

入門書⑤ … データサイエンティスト基本スキル84

データサイエンティスト基本スキル84

データサイエンティストの仕事や基礎知識から
実務上の課題、キャリア形成まで
を網羅的に解説

具体的には
「データサイエンティストって具体的に何をするの？」
「必要な資格やスキルは？」
「分析プロジェクトでぶつかる課題は？」など、
初学者が抱く疑問に次々と答えてくれます

おすすめポイント
データサイエンスの基礎知識だけでなく、「仕事としてのデータ分析」に踏み込んでいる点

読むだけで具体的なイメージが湧いてくると思います！

こんな人におすすめ
これからデータサイエンティストを目指す学生や社会人
自社でデータ分析を推進したいビジネスパーソン
データ分析の基礎知識だけでなく職業像や求められるスキル全般を知りたい人

「将来どんなスキルパスを描けばいいの？」と悩んでいる方は、
この本でロードマップを描けるはずです！

応用書おすすめ5選

最後に、
データサイエンスを応用・活用するための書籍
を5冊紹介します

応用書では、
AIプロジェクトの進め方やビジネス現場での活用知識、
マーケティング戦略へのデータ活用、
伝えるためのデータ分析など、
より実践寄りで高度な内容が学べます

「分析して終わり」ではなく
「ビジネスにどう活かすか」まで
考える力が養われるでしょう

それでは、
データサイエンスを一歩先へ進める応用書のおすすめ
を見ていきましょう

応用書① … AI・データ分析プロジェクトのすべて

AI・データ分析プロジェクトのすべて

AI・データ分析プロジェクトの進め方
を広く網羅した実践書

企画段階のポイント、
データサイエンティストとビジネス側の連携、
プロジェクトマネジメント、
運用フェーズでの注意点まで、
ビジネス力×技術力を融合して価値を生み出す方法論
が解説されてます

第1部では
業界概要やデータサイエンティストの役割、
第2部以降で
プロジェクト準備・実施・定着と段階ごとに詳細を述べており、
成功と失敗の事例も豊富です

「技術をどうビジネスに落とし込むか？」
という視点が強調されており、
現場でよくある失敗例や乗り越え方も掲載
されているため実践的です

おすすめポイント
AI・データ分析を“価値創出”に繋げるための知見が凝縮されている点

「PoC止まりで終わらせないには？」
「専門家と非専門家の協働はどう進める？」
など、実際の現場でありがちな悩みに応える内容です

こんな人におすすめ
企業でAI・データ分析プロジェクトを推進する立場の人、
ビジネスサイドとしてデータ活用を学びたい人、
社内でデータサイエンスの価値を根付かせたいリーダー層

応用書② … ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識

ビジネスの現場で使えるAI&データサイエンスの全知識

ビジネス実務の視点で分かりやすく解説した入門～実用書

Excelで試せるサンプルもあり
難しい話を極力省いて
「実際の現場でデータをどう活かすか」を具体的に学べます

Chapter1では
データサイエンスをビジネスで活用するための基礎知識を紹介
Chapter2以降で
顧客分析、売上予測、異常検知、在庫管理など、
業務シナリオごとに分析の進め方やExcelによる体験方法を説明

おすすめポイント
ビジネスシーンに直結した題材で学べる点

「営業データから優良顧客を見つける」
「マーケティングキャンペーンの効果をデータで検証する」など、
明日からでも応用できそうな内容が多いです

こんな人におすすめ
自分の仕事にデータ分析を取り入れたい人
エクセル業務から一歩進んでデータ活用をしたい人
DX推進の一環でデータサイエンスを学びたい企画・営業職の人

応用書③ … 確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力

確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力

マーケティングにデータ分析を活用する実践的方法を解き明かした一冊

著者の森岡毅氏は
USJ（ユニバーサル・スタジオ・ジャパン）のV字回復を遂げた凄腕マーケターで、
本書では、
ビジネス戦略の成功確率を高めるフレームワークを公開しています

データに基づく意思決定
の重要性と具体的方法を解説してます

平易な言葉で噛み砕かれており、
ストーリー仕立てで読み物としても面白いです

「USJで実証された秘伝の数式」として、
実際に活用されたマーケティングモデルも紹介されており、
理論と実例の両面から学べます

おすすめポイント
データ分析をビジネスの意思決定や戦略策定に直接結びついた事例を学べる点

こんな人におすすめ
マーケティングや経営戦略にデータ活用を取り入れたい人
経営層やマネージャーでデータに基づく意思決定を志向する人
データサイエンティストでもビジネスへのインパクトを出すアプローチを学びたい人

応用書④ … 「それ、根拠あるの？」と言わせないデータ・統計分析ができる本

“それ、根拠あるの?”と言わせないデータ・統計分析ができる本

ビジネスシーンにおいてデータでロジカルに説明する力を鍛えるための一冊

物語形式で進行し、
データ分析を任された新人社員が、上司の助言を得ながら企画に数字的裏付けをつけていくプロセスを追体験できます

データの集め方、統計分析の視点、
リスクや収益性の見積もり、
そしてプレゼン資料へのまとめ方まで、
ストーリーに沿って身につく構成

統計の専門書とは異なり、
仕事の進め方や考え方に重点が置かれてるので、
「実際に職場でどうデータを使うか」
がスッと理解できます

おすすめポイント
親しみやすいストーリーを通じて、データ分析による問題解決スキルが学べる点

数式の解説よりも、
「まず平均値と分布を確認しよう」
「他の要因の影響は？」
「上司に説明するにはグラフはこう作ろう」など、
実践的なアドバイスが詰まっています！

こんな人におすすめ
職場でデータや数字を使って説得力ある提案をしたい人、
上司や取引先によく「根拠は？」と問われて困っている人、
統計学そのものよりビジネスへの活用方法を知りたい人

応用書⑤ … データ視覚化のデザイン

データ視覚化のデザイン

データを効果的に可視化する技術とデザイン原則をまとめた一冊

ベストプラクティスや、
やってはいけない事例（アンチパターン）
を図例で紹介しています

グラフの種類や作り方だけでなく、
「視覚的に誤解を招かないためにはどうデザインすべきか」
「伝えたいストーリーによってどのチャートを選ぶべきか」
など、一段深いノウハウが詰まっています。

おすすめポイント
日本発のデータ可視化専門書である点

これ一冊で
データビジュアライゼーションの教科書＆実用ハンドブック
になるでしょう！

こんな人におすすめ
普段からグラフやダッシュボードを作成するデータ分析担当者
プレゼン資料でデータを示す機会の多いビジネスパーソン
BIツール（Tableau, PowerBI等）を扱うエンジニア