皆さん、こんにちは！未経験からデータサイエンティスト兼AIエンジニアに転職したゆずです。
ちょうど１年前に未経験OLから、データサイエンスの世界に飛び込むことを決意し、なんと転職することができました！転職すると決めてから、朝活や土日もフルコミットで勉強を続けてきました。
今、私は夢だったデータサイエンティストとAIエンジニアの境界を越え、クライアントのニーズに合わせてデータ分析からAIモデルの構築まで様々な仕事に取り組んでいます。
皆さんのなかにもデータサイエンティストやAIエンジニアになりたいけど、何をどこまで勉強したらいいのかわからないという方も多いのではないでしょうか？
データサイエンティストになりたいけど、どれくらい勉強すればDSになれるの・・・？
この記事では、未経験からデータサイエンティスト・AIエンジニアになるまでに読んで、本当に役に立った本５５冊をご紹介します。おすすめポイントのみならず、初学者にはここが分かりづらかったなど残念ポイントもお伝えします。
これだけ勉強すれば、確実にデータサイエンティスト・AIエンジニアになれるというわけではありませんが、これくらいの基礎知識や勉強量が必要ということが参考になるかと思います。
そして転職成功のために必要なマインドセットに関する本など、合計55冊の書籍を紹介します。
１年で結構な数の本に出会っていたんだな～
この記事のターゲット
・未経験からデータサイエンティスト、AIエンジニアを目指していて、何を勉強すればいいかわからない方
・データ分析、AIに興味がある方
・データ分析やAIの理論、実践的な方法を理解し活用したい方
本記事の一部にプロモーションを含みます。
Pythonの基礎を学ぶならこの２冊がおすすめ
私は前職で、製品のデータをエクセルで集計するという仕事をしていました。製品の品質のデータをエクセルで集計する仕事で、データを眺めているうちに、不良が起きる製品には製造条件が異なる傾向があることに気づきました。
その不良がおきる製造条件を見出して、製品の品質をエクセルで予測できないか・・・と探していた時に出会ったのがPythonでした。Pythonに出会うまでは、エクセルで多変量解析をしていましたが、限界だと感じていました。
Pythonでロジスティック回帰で品質を予測できるということを知ってから、私の人生は変わりました。
一番最初にPythonを勉強したのがこの２冊。
いちばんやさしいPythonの教本 第2版 人気講師が教える基礎からサーバサイド開発まで
Pythonの基本文法やお作法を一通り学べます。環境が異なっていたり、情報が古いのがちょっと困りました。
おススメ度：★★★☆☆
いちばんやさしいPython機械学習の教本 第2版 人気講師が教える業務で役立つ実践ノウハウ
Pythonってこんなこともできるんだ！と興奮したのを覚えています。業務効率化にうってつけ！
ですが、Pythonを学ぶなら、本ではなくネットでプログラミングが学べるProgateやSIGNATEをお勧めします。本の情報は古いことが多く、自分の環境と異なることが多いので、最新の情報が入手できるPCでの学習をおすすめします
おススメ度：★★☆☆☆
データ分析編を学ぶならこの３冊がおすすめ
Python実践データ分析100本ノック 第2版
続いて出会った良本がこの本。「店舗の売り上げを予測したい」、「顧客が退会するか予測したい」といったリアルな状況に合わせた手法が学べます。また、実務では欠損地や外れ値ばかりの汚れたデータばかりで、それらをどうハンドリングするかも実践的に学ぶことができます。
すごい、こんなことできるんだー！データ分析って何でもできるじゃんと目から鱗だったのを覚えています。
おススメ度：★★★★☆
Python 実践 データ加工／可視化 100本ノック
データ分析はデータ加工が８割といわれるくらい、ほとんどの作業をデータクレンジングに費やします。分析にかける時間は本当に一瞬だったりします。その現実を教えてくれた本がこの本。
おススメ度：★★★★☆
本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫!
次に出会った神本がこちら。データサイエンスを学んでいる人なら一度は目にしたことがあると思われる青本。
ジュンク堂のデータサイエンス系のコーナーの壁にずらーっと並んでいて気になって手に取ってみると、なんともすばらしい情報量。
この本が血となり肉となり、今のベースを作ってくれています。
オールカラーなのも◎。何度も読み返したくなる本です。
おススメ度：★★★★★
BIツールを学ぶならこの２冊は読んで損なし
Qlik Senseユーザーのためのデータ分析実践バイブル
前の会社ではBIツールとしてQlik Senseを使っていたので、唯一の解説本を購入。
Power BIやTabreauに比べるとQlik Senseは難解で直感的に使いづらいのが難点。解説本はとても丁寧に解説されている。
おススメ度：★★☆☆☆
基本操作からレポート作成までわかる! Microsoft Power BIの教科書
QlikSenseが難しすぎたので、Power BIに浮気しました。この本はPower BI初心者でもハンズオン形式でサクサク学べるのがいいところ！
でも、PowerBIちょっと重たくてYoutubeとか一緒に開くと落ちちゃうのが難点。Tabreau無料で使えるようになったみたいだし、乗り換えようかなー。
おススメ度：★★★☆☆
統計の基礎を学ぶならこの１冊
Excelで学ぶ統計解析本格入門
統計はアレルギーがありすぎて、きちんと学んできませんでした。理系卒なのですが、大学の統計学の授業もテスト対策だけで、しっかり理解はできていませんでした。。（ちゃんと学んでおけばよかった）
この本は、Pythonに出合う前にエクセルで統計解析できないか調べていた時に出会った本。統計を学ぶための入門編としてアレルギーなく、入り込めました。エクセルでもt検定や簡単な統計解析ができちゃうので、エクセルで事足りるなーと思っていました。
でも、エクセルでヒストグラム描いたりするのって、結構大変ですよね。昔はビン区切って、ちまちま棒グラフで作っていました。箱ひげ図も四分位数求めてとか、ひげの設定もめんどくさかったなー。それがPythonなら一瞬で描けちゃうのが便利ですよねー。
実務では、エクセル以上の統計の知識が必要になる場面が多いので、もっと専門的な統計の本をおすすめします。
おススメ度：★★★☆☆
機械学習を学ぶならこの4冊は読んでおきたい！
Python実践機械学習システム100本ノック
この100本ノックシリーズには何度お世話になったことか・・・。この本に出てくるシチュエーションやデータがリアルなのがイチオシです。AIコンペなどに出てくるデータってすでにそろっていて、実務ではそんなのあり得ないのですが、この本に出てくるデータはいわゆる汚れたデータも含まれていて、実務に近いものになっています。
機械学習にかける前のデータの前処理を詳細に学べるほか、機械学習モデル構築後の可視化のためのダッシュボードの作成まで学べるので、機械学習モデルだけではない活用方法が学べるのがこの本の最大の魅力です。
おススメ度：★★★☆☆
Python 実践AIモデル構築 100本ノック
こちらの本は、基本的な回帰モデルや分類モデルの構築が学べるほか、AI予測の根拠説明の視覚化について学べる本です。また、AutoMLのPyCaretについても触れられています。
ただ、AIモデル構築といってもディープラーニングの手法については扱いがないので注意です。基本的な教師あり学習・教師なし学習についてハンズオン形式で学んでみたいという方の道しるべとなる本です。
おススメ度：★★★★☆
現場で使える！機械学習システム構築実践ガイド デザインパターンを利用した最適な設計・構築・運用手法
この本は、機械学習はモデルを作って終わりではないことを教えてくれた本です。
モデルを作った後も、いかにアップデートして運用していくか、イレギュラーなデータが入った時にどうメンテナンスしていくかなど、モデル作成後のその後にフォーカスした本です。
機械学習そのものを学んで、その後はどうやってメンテナンスしていけばいいのか分からないという方に一読していただきたい本。コードや図表も豊富に使われており、理解しやすいです！
おススメ度：★★★★☆
AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン
MLopsという考え方を知っていますか？私は全く知りませんでした。AIモデルをつくったのはいいものの、それが現場で使えなければ意味がないという事実を教えてくれた本です。
MLOps（Machine Learning Operations）は、機械学習モデルの開発、訓練、デプロイメント、監視、管理、および維持のためのプラクティスやプロセスを統合するためのアプローチや方法論を指します。
この本はAIモデルをアプリケーションなどに組み込んで、システムとして運用・保守していくためのノウハウが詰まった本です。AIモデルは作ったけど、それをどうやって本番環境に乗せて運用していけばいいのか分からない方にお勧めです。
おススメ度：★★★★☆
画像分類・物体検知の学習で差がつく5冊
人気ブロガーからあげ先生のとにかく楽しいAI自作教室
ほんとに、とにかく楽しく画像分類モデルを作れる本。手を動かして学ぶにはぴったりな本。
からあげ先生のファンで買った本。仕事としてAIを使いたい人のみならず、趣味としてやっていく人にもおすすめ。
ただ、ターミナルのコマンドがいきなり出てきたり、Pythonコードも突然出てきて解説がなかったりと、唐突なのが残念ポイント。
おススメ度：★★★☆☆
最短コースでわかる PyTorch &深層学習プログラミング
こんなに分かりやすくPytorchを説明できるってすごいと思うくらい、すごく丁寧にPytorchが解説された本。初学者の何が分からないのか分からないことにも寄り添ってくれる良書。
Pytorchの公式チュートリアルでは難しすぎて挫折してしまった人に薦めたい本。
普段は通り過ぎがちな、「なぜ、そのコードが必要なのか」をこれでもかというくらい、丁寧に解説してくれています。
おススメ度：★★★★★
つくりながら学ぶ! PyTorchによる発展ディープラーニング
これは中級者向け。この本だけで画像系や自然言語処理系のモデルを一通り作ることができます。
ただ、読者がある程度Pytorchが分かっている前提で書かれているので、なんでこのコードなの？コメントがなくて、このコードが何をしているのか分からないことが多々あって私は何度もつまづきました。
おススメ度：★★★☆☆
すぐに使える!業務で実践できる! PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方 TensorFlow2対応
AIモデルを構築するだけじゃなくて、実際に動くアプリを作りたいという方にお勧めの本。初学者から中級者にステップアップする方くらいが対象の本。
モデルを作るだけでは物足りず、アプリまで作って、動くものが見たい人におすすめ。
おススメ度：★★★☆☆
キッチン・インフォマティクス-料理を支える自然言語処理と画像処理
クックパッドといったレシピサービスの裏側の技術を知ることができる本。たとえば、投稿された画像から料理を認識する機能など。ほかにも、投稿されたレシピの文章から料理のカテゴリを分類する自然言語処理のノウハウが学べます。
おススメ度：★★★☆☆
自然言語処理をキャッチアップするならこの4冊
実践Data Scienceシリーズ Pythonではじめるテキストアナリティクス入門
マナビDXというDX人材育成プログラムで出会った方に教えていただいた本。自然言語処理に興味を持ち始めて、何から勉強すればいいのか分からないときに道を開いてくれた本。
テキストアナリティクスとは、ホームページや掲示板、TwitterなどのSNSの大量のテキスト情報を処理し、有益な情報を見つけ出すことです。
小説やSNSなど色々なテキストの解析結果を紹介しているのが面白かった！！この一冊で、テキストアナリティクスや大量のテキストデータの集め方（スクレイピング）の基礎が身につくと思います。
一方、BERTなどの言語モデルについては扱いがないので、ほかの書籍で補う必要があります。
おススメ度：★★★★☆
Pythonで学ぶ テキストマイニング入門
Pythonでテキストマイニングを始めるならこの一冊！アンケート分析や、ワードクラウドの描き方、形態素解析、クラスタリング、トピックモデルといった様々な分析手法を基礎から学べます。
MecabやJanomeは初学者はセットアップもなかなか苦労するのですが、この本だと問題なく環境構築ができます。
演習では森鴎外と夏目漱石の小説を「句点と読点」の特徴量からテキスト分類するのが面白かったです。それだけの情報で2人の文章を分類できるってすごくないですか！？それだけ特徴的なんですね。
また、首相の演説の特徴を見出すトピックモデルも面白かった！！
サンプルコードやデータもダウンロードでき、手を動かしながら実践的に学べます。一部動画の解説もあり、痒い所に手が届く一冊となっています。
おススメ度：★★★★☆
BERTによる自然言語処理入門: Transformersを使った実践プログラミング
この本に出会って、自然言語処理をつかった仕事をしたいと確信しました。それくらい、BERTとの出会いは衝撃だった。
BERTの理論より、どうやって使うかに重きが置かれた本です。難解なBERTを、自分で使えるようにしてくれる本です。自然言語処理は難解で、腹落ちするまで理論を落とし込むってなかなか難しいと思うのですが、プログラミングスクールに通っていた時に先生が、「使えればいいんだよ！」と教えてくれました。
それから、自分で咀嚼できなくても、まずは使ってみて、使いながら徐々に理解していくという技を身に着けました。そうやって、取り組んだのが「自殺ツイート検出」です。
友人を自殺で亡くし、苦悩に気づけなかった後悔から、テキストから自殺を検知できないかBERTで挑戦しました。当時はPythonを学び始めて半年くらい、自然言語処理を学んで３か月くらいだったけど、なんとか自殺ツイートを検出できました。
そうやって、完全に理解できなくても、役に立つものを作るという姿勢でいいんじゃないかと思います。
おススメ度：★★★★★
BERT入門ーープロ集団に学ぶ新世代の自然言語処理
こちらの本は、数式なしてAttentionやTransformerを説明してくれる自然言語処理の入門本です。BERTを用いたタスクもコード付きで学べます。
この本は、kaggleなどの自然言語処理コンペに挑戦してみたいという方にピッタリです。または、実務で自然言語処理を扱うことになったけど、何から勉強すればいいのか分からないという方にお勧めです。
特に、5、6章のBERTのfine tuning の手法や、BERTによるベクトル化など、ネットで調べながら学ぶより体系的に学べて、力がついたなという実感があります。
おススメ度：★★★★☆
数理最適化を始めてみたいならこの1冊
Pythonではじめる数理最適化: ケーススタディでモデリングのスキルを身につけよう
実務で、人員配置の最適化ができないかと悩んでいた時に出会った本。リアルなシチュエーションのケーススタディが多く、数理最適化の実務への応用イメージをつかめる本です。
著者の丁寧な解説数理最適化が分かった気になれる本です。
おススメ度：★★★☆☆
AI・データサイエンスに関する資格を取るならコレ！
G検定
AIエンジニアを目指すにあたって、AIに関する基礎的な知識を示す資格を取りたいと思い、まず手始めにG検定を受験することにしました。G検定取得にあたって、役に立った本・あまり必要なかった本を辛口レビューします
深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版
この本はG検定の公式本で、受験者なら買うか迷う本です。いわゆる白本と呼ばれている本です。誤植が多かったり、説明も長かったりと私はあんまり頭に入ってきませんでした。
発行年も古く、実際の試験の内容があまり網羅されていない印象でした。
おススメ度：★★☆☆☆
最短突破 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト) 問題集 第2版
こちらの本は演習が多く、単元ごとに分かれているのが特徴。解説も力が入っていて、わかりやすい。その上、オンライン模試までついているのがポイント。力がつきます。でも、後述の緑白本に乗り換えました。
おススメ度：★★☆☆☆
徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集 第2版
こちらは黒本と呼ばれている本です。本番より難易度が低く、これだけで演習していたら本番太刀打ちできません。
他の本と組み合わせて使うか、他の本は時すぎて答えを覚えてしまった方には役立つかなという本です。
おススメ度：★★☆☆☆
ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)最強の合格テキスト[明瞭解説+良質問題]
G検定受験者なら間違いなくお世話になる本。ヤンジャクリン先生の解説がわかりやすいと定評を得ている本。
イラストも豊富で、一部動画解説もあり、受験者目線で書かれた本です。
アマゾンのレビューも4.2と高め⭐️ 試験ではチートシートとして活躍しました。
おススメ度：★★★★★
これで完璧 ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)最強の「合格」問題集
緑本とセットで使いたい本。インプット・アウトプットにも最適。赤シートを使って暗記もできます。
試験範囲の網羅性も高く、この本から出題された問題も数多く見かけました。
おススメ度：★★★★★
Python 3 エンジニア認定データ分析試験
G検定の次にとったのがこちらの資格。最近人気が高まっています。Pythonを使ったデータ分析の基礎力があることを示すことができます！
Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版
Python３エンジニア認定データ分析試験の公式教科書として指定されているので購読。内容としては、正直薄いなーという印象。Python３データ分析試験に合格しても実務では役に立たない（というか前提すぎる）知識が多い。
pep規則や、warningの種類など、知らなくてもデータ分析できる内容が多い。
おススメ度：★★☆☆☆
Python３エンジニア認定データ分析試験の対策なら、下の記事で詳しく説明しているとおり、Dproがおすすめ。
AWSクラウドプラクティショナー
転職先でAWSを使った案件があるとのことで、急いで勉強したのがAWSクラウドプラクティショナー。初学者には聞きなれない言葉ばかりで、勉強に苦戦しましたが下記の本で対策できました！
AWS認定資格試験テキスト AWS認定 クラウドプラクティショナー 改訂第2版
AWS初学者ならまずはコレ！AWSの基礎を体系的に抑えることができます。
AWS公式のwebセミナーもわかりやすいのですが、英語のセミナーを日本語訳しただけのセクションもあり暗記には不向きです。テキストをしっかり読み込んで、体系的に理解して、分からないことをノートにまとめたい人にはこちらの本がおすすめ。
おススメ度：★★★☆☆
一夜漬け AWS認定クラウドプラクティショナー［C02対応］直前対策テキスト
この本は、買わなくてもいいかなと思っていましたが、買ってみたら思ったより充実していて、一夜漬けだけど、内容の濃い前日対策になったという感じです。
最後に用語集がまとめられているのがgoodでした！！
おススメ度：★★★★☆
AWSの基本・仕組み・重要用語が全部わかる教科書 (見るだけ図解)
AWSの概念って抽象的でわかりにくいものが多いですよね。そんなボヤッとした悩みを、図解で解決してくれるのがこの本。
サブネットとか、VPCってそういうことだったんだ、EC2ってこんな機能だったんだと納得させてくれました。
おススメ度：★★★☆☆
AWSではじめるインフラ構築入門 第2版 安全で堅牢な本番環境のつくり方
こちらの本は、現役で活躍されているエンジニアの先輩にお勧めされた本です。
AWS-クラウドプラクティショナー対策はテキストを読み込むだけでなく、手を動かして実際に使ってみると理解度も定着します。
この演習をとおして、EC2の立て方や、RDSの使い方、関連サービスの役割など頭に叩き込まれ、サービスの解像度がグッと高まりました。
おススメ度：★★★★☆
AWSクラウドプラクティショナーの勉強法と体験記はこちら👇
Kaggleをはじめてみたいなら必読の本たち
Pythonで動かして学ぶ! Kaggleデータ分析入門
この本は、題材としてTitanic、House Pricesを扱っています。
本を読む人の前提知識として、Pythonがある程度書けて、numpyとpandasについて多少は知っているくらいは必要かなと思います。
まず習うより慣れろというアプローチで、とにかくやってみて、ある程度の予測精度を出し、そこからデータ分析に関する手法を説明しながら少しずつ精度を上げていくという流れです。
この本では、データの前処理（欠損値、外れ値対策）やカテゴリデータの扱い、標準化など、データ加工やEDAも丁寧に解説してくれ、データ加工が８割と言われるAIモデル作成に大いに役立ちます。
おススメ度：★★★★☆
Kaggleで勝つデータ分析の技術
kaggleで勝つためのテクニックが詰まった本で、今でも何度も読み返しています。仕事でも家でも、手が届く範囲に常に置いておきたい本です。
それくらい、ナレッジが詰まった本で、こんなに公開していいの？と思うくらい、豊富な技能が掲載されています。
この本を読んで取り組んだ時系列コンペで嬉しいことに、上位10%に入ることができました！！
おススメ度：★★★★★
転職活動で結果を出したいならコレ読んで！
「いい会社」はどこにある？──自分だけの「最高の職場」が見つかる9つの視点
なんと、この本は850ページの分厚さ。鈍器になりうるくらい、分厚くて重い本です。日本の社会の縮図が詰まっています。今までの日本の企業がいかにして「働かないおじさん」を量産してきたかがわかる本です。そして、そのような窓際族が多く、生産性の低い会社を選ばないためにはどうしたらいいのか羅針盤となる本です。
私が以前勤めていた会社は「働かないおじさん」が大量生産された会社で、自分より働かないのに年収は1000万を超えているという事実に打ちのめされていました。そんな会社では自分のモチベーションが下がってしまうと思い、いい会社はないかな？と探していて出会ったのがこの本。
自分が働く上で大切にしたい価値観は何かを見つめ直すことができます。お金か成長機会かワークライフバランスか人間関係か・・・などなど、何にこだわって何を妥協するか、その条件に見合う会社はありそうか答えが見えてきます。転職者だけでなく、就活生も必見の本。
おススメ度：★★★★★
データ×AI人材キャリア大全 職種・業務別に見る必要なスキルとキャリア設計
この本は、誤解されがちなデータサイエンティストやAIエンジニアの違いをスキル別に丁寧に説明してくれた本です。
また、機械学習プロジェクトごとにどんな役割をもって、どんなスキルが必要か解説されており、自分がどんなキャリアを歩みたいか明確になる貴重な本です。
さらに、未経験からデータサイエンティスト・AIエンジニアになるためのロードマップや、ポートフォリオの具体例、転職後さらに力をつけるにはどうすればいいかネクストアクションを示してくれます。
データサイエンス・AI系の業界に転職を考えている人にぜひ手に取ってほしいイチオシの本。
おススメ度：★★★★★
これが本当のSPI3だ! 2025年度版 【主要3方式〈テストセンター・ペーパーテスト・WEBテスティング〉対応】
転職先の一次面接が終わった後にSPIを受けることになり、1週間しか時間がないなか、急いで対策したのがこの本。
SPIを受けるのは新卒の就活以来で解き方も忘れていたので、すごく焦りましたが、この本を３周くらいして受かりました！
おススメ度：★★★☆☆
史上最強の転職者用SPIよくでる問題集
転職者用のSPIは出題傾向が違うと聞き、念のため購入したのがこちら。
実際の問題は新卒のころに受けた内容と変わらず、こちらの本からはあまり出題されませんでした（会社によって異なると思います）。転職先の会社で親しい人がいたら、出題傾向を聞き出すのがおすすめ。
おススメ度：★★☆☆☆
AIエンジニアの仕事内容詳細編
図解即戦力 AIエンジニアの実務と知識がこれ1冊でしっかりわかる教科書
AIエンジニアってどんな仕事をするのか、伸びしろがある職種なのかといったAIエンジニアの全体像がつかめる本。
カラーでサクサク読めちゃいます。AIシステム開発の流れも解説があるので、どんな場面でAIエンジニアが活躍できるかもイメージがつかめます。
AIエンジニアになってからの大変さも記載があるので、やっぱり覚悟を持って転職しなきゃなと背筋を正すことができた本です。
おススメ度：★★★☆☆
機械学習エンジニアになりたい人のための本 AIを天職にする
この本は「仕事編」と「実務編」の2部構成になっており、「仕事編」では、機械学習エンジニアになりたい人向けに、勉強法やエンジニアとして採用されるための履歴書の書き方まで解説されています。
「実務編」では、AIエンジニアはどんな実務に携わっているのか、AIエンジニアの裏事情まで説明されています。
また、実際にAIエンジニアとして働く人や、ゼロから機械学習の知識を身につけた方々のインタビューものっており、リアルなAIエンジニアの仕事がわかります。
この本を読んでいたおかげで、転職後もギャップがほとんどなく、AIエンジニアって厳しい職種だよねってことを理解したうえで、実務に携わることができました。
おススメ度：★★★★☆
データサイエンティスト編
会社を変える分析の力
今のビジネスにおいて「データ分析が競争を制す」といわれる時代。それなのに、データを生かしきれず宝の持ち腐れになっている企業は数多くあります。私が前に勤めていた会社もその一つでした。
この本はデータサイエンティストを志す人の教科書になるような本です。データ分析の心構えや考え方を説いた本で、読みごたえがあります。
データ分析あるある
・自分はデータサイエンスに知見があっても上司のリテラシーがないから、データ分析結果を説明しても理解してくれない
・データ分析結果を見せても、「もっと新しい発見があると思った」などと言われてがっかりされてしまう
・DXがうまくいかないのは古い体質の会社のせい
前職では自分がいくら頑張っても、周りが理解してくれないとひねくれていましたが、そうではなく、どうしたら伝わるか、会社を改革できるかという視点に切り替え、立ち向かっていく勇気が必要だと教えてくれました。
データサイエンティストを目指す人にぜひ読んでいただきたい本です。
おススメ度：★★★★★
ビジュアル 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になるために知っておくべき知識・資格などを図解で分かりやすく示した本です。
データサイエンティストが直面している課題やキャリヤパス、これから求められるものなど短時間でおさえることができます。
データサイエンティストになりたいけど、何をどこまで勉強しておけばいいのか悩んでいる方にお勧めです。
おススメ度：★★★☆☆
一生モノのビジネス教養 データサイエンス大全 -シンプルにわかる49の用語と13の実践-
データサイエンティストを目指す人なら知っていると思われるウマたんさんが書いた本。データサイエンティストなら、これくらいは知っていて当然だよね、というレベルの内容が網羅された本。
統計から機械学習の基礎、お客様のデータからどのようなインサイトを生み出すかといった、理論だけでなく実践スキルにもフォーカスされた本。
おススメ度：★★★☆☆
DXで最低限の知識をつけたいならコレ読んで！
シン・ニホン AI×データ時代における日本の再生と人材育成
DXがバズワードになっている現在、DXの本質を理解せずに上からやれって言われたからやっているという企業も多いのではないでしょうか。
私の前職もそのような雰囲気で、AIが魔法のように思われていて、本当はルールベースでいいはずなのに、AIがカッコいいし成果として見せやすいからといった理由でAIソリューションが導入されていました。
そんななか、DXの本質をきちんと理解したいと思ったときに出会ったのがこの本。
おススメ度：★★★★☆
データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考
この本はデータを使って会社をより良い方向へリードする人のための本です。データ分析に限らず、他部署との折衝や、意思決定への活用方法などデータをどのように生かすかにフォーカスされています。
マネジメント層に理解がないと、DXって全然進まないよねという事実にも直面した内容になっています。
おススメ度：★★★☆☆
おススメ度：★★★☆☆
DXビジネスモデル 80事例に学ぶ利益を生み出す攻めの戦略
DXが成功しているプロジェクトはどんな事例があるのか、どのように経営に取り入れるかについてまとめられた本。
１事例見開き１ページで読めます。単なる電子化をDXと呼んでいる企業もありますが、そうではなくきちんとDXでマネタイズしている事例がたくさん知れるのがこの本のポイント。
デジタイゼーションやデジタライゼーションで満足せず、その先のDXで価値を出すビジネスモデルを考えたいという方にお勧め。
データを利益に変える! データドリブンセールス
あなたの企業はデータの見える化で満足していませんか？BIツールを導入して終わりになっていませんか？
前職はそうでした（泣）データを溜めることやBIツールのダッシュボードを眺めて満足している上司が多く、やれやれと思っていました。
この本は、データの見える化にとどまらず、ビジネスに活かすための「筋のいいテーマの見極め方」やデータを「売り上げにつなげる方法」も解説されていて、目から鱗でした。
おススメ度：★★★★☆
DX CX SX ―― 挑戦するすべての企業に爆発的な成長をもたらす経営の思考法
あなたの会社はDXを進めるだけで満足していませんか？DXのその先を見据える必要があるって知っていましたか？
DXが浸透し終わった会社はもう社内でDXという言葉すら使わないようです。
DXの他、「 CX:Corporate Transformation」や「SX:Social Transformation 」という概念があることを教えてくれた本。
DXに満足せず、ほかの世界も見てみたいという方に一読してほしい本です。
おススメ度：★★★☆☆
仕事術を磨きたいならコレ読んで損なし！
こうして社員は、やる気を失っていく
前職に勤めていた時、どんなに新しい提案をしても「それは前例がないからダメ」と頭ごなしに否定され受け入れられず、とても苦しい思いをしていました。
新卒のころはやる気にあふれていたのに、モチベーションは下がる一方。それって自分のせいだけではなく、組織の問題でもあるのでは？と思い手に取ったのがこの本。
やる気を失っていく工程には共通するパターンがあり、自分が頑張れなくなったのは、組織の文化や上司のマネジメント力のせいでもあるとわかり、この本を読んで、なおさら転職するしかないと決意が固まりました。
おススメ度：★★★☆☆
苦しかったときの話をしようか ビジネスマンの父が我が子のために書きためた「働くことの本質」
前職で、この会社にずっといていいのか悩んでいた時に読んだ本。
著者の「会社と結婚するな、職能と結婚せよ」という言葉が私の背中を押してくれ、未経験からAIエンジニアを目指すのは間違っていないと確信させてくれました。
とはいえ、未経験からAIエンジニアなんて無謀と思っていて不安だったのも事実。
そんな不安に対しても力強いメッセージをくれ、もっと自分は高みを目指せると希望を持てた本。
おススメ度：★★★★★
AI分析でわかった トップ5％社員の習慣 トップ5%シリーズ
AIエンジニアやデータサイエンティストに限らず、効率よく仕事で成果を出すためにはどうしたらいいか悩んでいる方に読んでいただきたい本。
成果を出す人トップ5%の社員には共通の特徴があるようで、そのコツを知りたい人におすすめです。
たくさんの気づきが生まれ、自分に足りないことがまだまだあるなと反省しました。特に下記の点はこの本を読んでから意識するようになり、習慣化しています。
・内省する
・学びをすぐに実践する
・迅速に行動する
おススメ度：★★★☆☆
時間最短化、成果最大化の法則──1日1話インストールする“できる人”の思考アルゴリズム
AIやデータサイエンスを学んでいて、勉強の効率が悪いのではないか、このままでは転職しても成果を出せないのではないかという不安から購入。
自己啓発本によくある薄いノウハウ本ではなく、デキる人の思考に着目した法則と解説が面白い。
仕事だけでなく、効率よく学ぶためのリスキリングにも役立つ本です。
おススメ度：★★★☆☆
イシューからはじめよ――知的生産の「シンプルな本質」
「悩むことはバカげたことだ」と辛辣なまえがきから始まる本。転職するか、しないか悩み続けても答えはでず、答えを出すために「考える」ことが大切だと教えてくれました。
そのほか、プロジェクトにおいてもどうやったらバリューを出せるか、インサイトを生み出せるか、価値ある仕事をするための本質を突いた本。
AIプロジェクトに取り組むにしても目的と手段が入れ替わっていることが多く、本質を見失ってしまうことが多々あります。そんな時に立ち返って、本当に生み出したいことは何なのか向き合う姿勢の大切さを教えてくれ、今もバイブルとなっている本です。
おススメ度：★★★★★
みんな違う。 それでも、チームで仕事を進めるために大切なこと
アドラー心理学に基づいて、チームや組織をより良くするにはどうすべきかまとめられた本。
システム開発やエンジニアの仕事は一人作業が多くてコミュニケーションが少ないものだと思っていましたが、チームとの協力が大切だと現役エンジニアからアドバイスをもらい読み始めました。
チームで仕事をする以上、価値観の違いからどうしても衝突が生まれてしまいがちですが、「良い・悪い」で判断するのではなく「建設的か・そうでないか」といった視点で議論した方が有益と述べられています。
そのような視点を持った状態で、新しい会社に転職できたのでチームにも溶け込め、円滑にプロジェクトを進めることができました。エンジニアになる前の人にも役立つ本です。
おススメ度：★★★☆☆
シンプルで合理的な人生設計
AIエンジニアに転職したら自分は幸せになれるんだろうか？と不安になったときに読んだ本。合理的で幸福な人生とは？が気になり購入。
「金融資本」、「人的資本」、「社会資本」の３つがそろうと幸福だと定義されています。
・金融資本においては、インデックス投資の長期・積立投資
・人的資本においては、好きで得意なことに専念すること
・社会資本においては、愚痴を聞いてくれる「友達」よりも夢を追いかける「仲間」を重視
などの姿勢が合理的だと説いています。
前職にいたときは、好きなこと、伸ばしたいことに専念できておらず、「人的資本」が満たされていませんでした。AIエンジニアに転職した今は、好きなことや成長が実感できていて、満たされているなーと実感します。
自分の幸せとは何か、転職したら幸福になれるのか、ぼんやりしていてクリアにしたい人におすすめ。
おススメ度：★★★☆☆
データサイエンティストを目指しても独学では挫折してしまうと感じた方へ
私も途中までは本でデータサイエンスの勉強を進めていましたが、理解できないことがあった際に知っている人に聞けずモヤモヤしていました。
chatGPTも使っているけど、分からないことが多すぎてプロンプトも書けないんだけど、どうしたらいい？
このようなお悩みを抱えている方にピッタリなのが「アイデミープレミアム」です。
マンツーマンの学習サポートにより、チャットで質問にも迅速にこたえてくれます。
また、卒業生のポートフォリオも公開されていてどんなものを作れば力がつくのかイメージがわきます。
転職サポートも充実していて、キャリアコンサルタントとのカウンセリングやエージェントの紹介も行ってくれます。応募書類の作成方法や面接の練習も手伝ってくれます。
教育訓練給付制度を活用すれば受講料の70％が返ってきます！申し込んでやっぱり合わないかもと思っても、8日以内なら全額返金されるのもホッとしますね。
本では学習の継続が難しい方や、転職したいか迷っている方はぜひアイデミーをチェックしてみてください！
データサイエンス×コンサルスキルを磨きたいならこちらもおすすめ！私も実務ではこっちに近いです！
まとめ
いかがだったでしょうか？気になる本は見つかりましたでしょうか？
データサイエンティストやAIエンジニアになるためには理論＆実践のバランスが重要です。また技術だけでなく、AIプロジェクトやDXのトレンド、ビジネスにどう生かすかといった視点も大切です。
データサイエンティストやAIエンジニアに転職して終わりではなく、その後どうやって活躍し続けるかというポイントも持ち続けなければなりません。
今回ご紹介した本が皆さんのキャリアに役に立つことを願っています！！
