# 【ビジネスで生きる】厳選8選！ビッグデータ・データ活用の勉強におすすめな本！

> 当サイト【スタビジ】の本記事では、ビッグデータやAIに関するオススメ書籍をまとめていきます。情報革命が起き、様々な行動がデータとして蓄積されるようになりビッグデータという言葉がバズワードになりました。ビッグデータを取り囲むデータサイエンスの潮流をおさえることが大事です。

- URL: https://toukei-lab.com/%e5%8e%b3%e9%81%b88%e9%81%b8%ef%bc%81%e6%9c%ac%e5%bd%93%e3%81%ab%e3%81%8a%e3%81%99%e3%81%99%e3%82%81%e3%81%a7%e3%81%8d%e3%82%8b%e3%83%93%e3%83%83%e3%82%b0%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%83%bbai
- 公開: 2022.11.29 / 更新: 2024.11.09
- サイト: スタビジ（https://toukei-lab.com）

:::talk{who="umatan"}
当サイト【スタビジ】の本記事では、ビッグデータやデータ活用に関するオススメ書籍をまとめていきます。情報革命が起き、様々な行動がデータとして蓄積されるようになりビッグデータという言葉がバズワードになりました。ビッグデータを取り囲むデータサイエンスの潮流をおさえることが大事です。
:::

こんにちは！

[ビッグデータ](/big-data)、[データサイエンティスト](/data-scientist)からはじまり、[人工知能（AI）](/artificial-intelligence)という言葉が世の中を席捲しています。

しかし、一体ビッグデータとは何なのか、世の中にどのような変化が起きているのか？

::youtube{#BRWUQ_eHRG4}

今回は、そんなビッグデータやデータ活用に関するオススメ書籍をまとめていきます！

:::talk{who="umatan"}
これからの時代、ビッグデータ・AIについて知っておくことは大事だよ！
:::

## なぜ今ビッグデータやAIの知識が必要か

![](/wp-content/uploads/2019/04/52ceff2ccf51b6465679ab4c976fc8b0_s.jpg)

ビッグデータや人工知能（AI）という言葉だけ様々なところでバズっていますが、<mark>実態は知らない人が多いと思います。</mark>

ここ10年ほどで新しく現れた概念だと思いがちですが、ビッグデータはただの情報、AIなんて1950年くらいからある概念なんです。

しかし、それがなぜ今ここまで大きく話題になっているかというと、<mark>テクノロジーによって技術革新が起きたから！</mark>

情報記録媒体が進化し、<mark>大量の情報を逐次記録・蓄積することができるようになり、ただの情報はビッグデータと化しました。</mark>

少量では何の意味もなかったデータもとりあえず大量のデータを取得し、解析してみると何かしら意味のありそうなアウトプットが出てくる、そんな時代になったのです。

AIに関しても、数十年前まではマシーンパワーが足りなくて現実的に実現不可能だった手法([ニューラルネットワーク](/nn)の深層化)が技術革新により実現できるようになったため盛り上がっています。

アルゴリズム自体は昔とさして変わっていないのです！

今ここで述べたことは<mark>ビッグデータ・AIに関連するお話の氷山の1角です！</mark>

これらのバズワードを理解することで[統計学](/statistics)を勉強するモチベーションにつながるし、どのように統計学を活かしていくべきか分かると思います！

:::talk{who="umatan"}
ビッグデータの活用には統計学の知識が必須だ！
:::

## ビジネスサイドのビッグデータ・データ活用に関するおすすめ書籍

ここではアカデミックな内容ではなく<mark>少しビジネス要素の強い統計をはじめとしたビッグデータ・データ活用関連の書籍をご紹介したいと思います！</mark>

### 俺たちひよっこデータサイエンティストが世界を変える

::product[俺たちひよっこデータサイエンティストが世界を変える]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/B089FHMJMB?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/31GBCi--NDL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/B089FHMJMB?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" kindle="https://www.amazon.co.jp/dp/B089FHMJMB?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1"}

手前味噌で恐縮なのですが、僕自身が「**俺たちひよっこデータサイエンティストが世界を変える**」という書籍を出版しています。

具体的な<mark>データサイエンティストの仕事について分かりやすく書いている本がなかったので自分で執筆しました！</mark>

ストーリー形式で分かりやすく書いていますので、ぜひ最初に目を通していただけるとイメージが湧くと思います。

価格は300円ちょっとですし、[Kindle unlimited](https://www.amazon.co.jp/kindle-dbs/hz/subscribe/ku?ref_=dbs_p_ebk_r00_pbcb_diupu0_hpe3p0\&passThroughAsin=B089FHMJMB&_encoding=UTF8\&shoppingPortalEnabled=true&_encoding=UTF8\&tag=statistic08-22\&linkCode=ur2\&linkId=6234f336129dd97c7c7749d98135bc96\&camp=247\&creative=1211)であれば無料で読めるのでぜひチェックしてみてくださいね！

### 統計学は最強の学問であるシリーズ

::product[統計学が最強の学問である]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/B00B42SXH0?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/412zP8zITZL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/B00B42SXH0?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" kindle="https://www.amazon.co.jp/dp/B00B42SXH0?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E7%25B5%25B1%25E8%25A8%2588%25E5%25AD%25A6%25E3%2581%25AF%25E6%259C%2580%25E5%25BC%25B7%25E3%2581%25AE%25E5%25AD%25A6%25E5%2595%258F%25E3%2581%25A7%25E3%2581%2582%25E3%2582%258B%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"}

::product[統計学が最強の学問である\[実践編\]――データ分析のための思想と方法]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4478028230?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/41EjdJinMhL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4478028230?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E7%25B5%25B1%25E8%25A8%2588%25E5%25AD%25A6%25E3%2581%258C%25E6%259C%2580%25E5%25BC%25B7%25E3%2581%25AE%25E5%25AD%25A6%25E5%2595%258F%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"}

::product[統計学が最強の学問である\[ビジネス編\]――データを利益に変える知恵とデザイン]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4478100764?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/41l5Qf+FCgL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4478100764?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E7%25B5%25B1%25E8%25A8%2588%25E5%25AD%25A6%25E3%2581%258C%25E6%259C%2580%25E5%25BC%25B7%25E3%2581%25AE%25E5%25AD%25A6%25E5%2595%258F%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"}

やはり、最初はこちら！

統計学の重要性を世の中に広めた有名な本です！

<mark>統計学をビジネスに活かしたいけど、何から勉強したらいいのかよく分からない</mark>という方には是非読んでいただきたい本です。

ビッグデータを解析するのにもAIを理解するのにも必ず統計学の知識は必要です。

壮大なスケールのお話を描いた書籍ではないですが、<mark>統計学を勉強する意味や活用方法などが良く分かるので是非読んでみてください！</mark>

ビジネス編は統計学よりもビジネス色がかなり強く数式などもほとんど出てこないので一番はじめに読むと良いでしょう。

**ビジネス編→普通のやつ→実践編**という順番で読むと良いと思います。

### ビッグデータの正体

::product[ビッグデータの正体 情報の産業革命が世界のすべてを変える]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4062180618?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/41EMUbJ0gpL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4062180618?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E3%2583%2593%25E3%2583%2583%25E3%2582%25B0%25E3%2583%2587%25E3%2583%25BC%25E3%2582%25BF%25E3%2581%25AE%25E6%25AD%25A3%25E4%25BD%2593%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"}

なぜ今ビッグデータが騒がれているのか。

インフルエンザの流行を検索ログから特定し、ビッグデータの強さを世にしらしめたGoogleの例などが載っています！

ビッグデータにおいて、<mark>アイデア屋と解析屋と提供屋が居るという話が面白いです。</mark>

現在は、データ解析のプロフェッショナルがいて、[データサイエンティスト](/data-scientist)などと呼ばれ話題になっていますが、いずれは解析屋の仕事がAIに奪われ、人間はよりクリエイティブな仕事をしなければいけなくなる～！と。

読み物として純粋に面白いので是非読んでみてください！

### データの見えざる手

::product[文庫 データの見えざる手 ウエアラブルセンサが明かす人間・組織・社会の法則]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/B07F46Q9P2?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/51otKa4wxlL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/B07F46Q9P2?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" kindle="https://www.amazon.co.jp/dp/B07F46Q9P2?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E3%2583%2587%25E3%2583%25BC%25E3%2582%25BF%25E3%2581%25AE%25E8%25A6%258B%25E3%2581%2588%25E3%2581%2596%25E3%2582%258B%25E6%2589%258B%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"}

<mark>データから人間の行動をすべて解明する衝撃的な内容</mark>です。

人間の意思決定って自分次第で変わると思っていますよね？それは必ずしもそうとは言えないのです！

ウェアラブル装置で人間の行動ログを取ってみると、**恐るべき事実**が分かったのです！

話の中で出てくるU分布などの例が統計の知識と紐づいて面白いです。

<mark>新しい視点で物事が見れるようになるので、是非読んで欲しいです！</mark>

自分の行動を変える！幸せになる！それを感情論ではなくデータに基づいた理論で築き上げている珍しい書籍です。

### AIの衝撃

::product[AIの衝撃 人工知能は人類の敵か (講談社現代新書)]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4062883074?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/41ro4z1sD-L._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4062883074?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2FAI%25E3%2581%25AE%25E8%25A1%259D%25E6%2592%2583%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"}

非常に分かりやすく、かつ鋭い視点でAIについて述べている書籍です。

<mark>筆者の視点が非常に勉強になるので一読しておくことをおすすめします。</mark>

今人間は、人間の脳を模倣して人工知能を実現することを目指してますが、人間の脳を完全に模倣しようとしても達成できず思わぬブレークスルーによって人工知能が実現できる可能性があります。

なぜなら、過去人間は鳥を模倣して空を飛ぼうとしてきましたが幾度となく失敗した経験があるからです。

結局、羽を上下にはばたくような動作は必要なく揚力という力を使って飛行機を実現しました。

**必ずしも生物の仕組みを模倣することがすべてではない**と筆者は言います。

また、AIは人間の脅威になるかという議論が様々なところでなされていますが、筆者はどちらかというと楽観的に見ているようです。

AIが地球上での人間生活のほとんどのことを代用してくれるようになると人類が次に目指すべきは宇宙です。

<mark>AIによる完全自動化は**宇宙進出のための第1歩**であると考えているようです。</mark>

今までのAIの話からこれからの展望まで非常に分かりやすく理解できるので、読んでみてください！

### 人工知能は人間を超えられるか

::product[人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4040800206?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/31I10MCuvyL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4040800206?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E4%25BA%25BA%25E5%25B7%25A5%25E7%259F%25A5%25E8%2583%25BD%25E3%2581%25AF%25E4%25BA%25BA%25E9%2596%2593%25E3%2582%2592%25E8%25B6%2585%25E3%2581%2588%25E3%2582%2589%25E3%2582%258C%25E3%2582%258B%25E3%2581%258B%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"}

人工知能の第1人者である松尾豊教授の書籍。

人工知能・AIに関して、分かりやすく簡単に教えてくれます。

特別、<mark>統計学に関する知識などは必要ないのでとっつきやすく読みやすいと思います。</mark>

AIの台頭を牽引している手法[ディープラーニング](/deep-learning)に関連する話が多いです。

特徴表現ができるようになったことが大きなブレークスルーであるという話が面白いです。

今までは、変数を持ってくるのは人間であり、それを解析してくれるのがコンピューターでした。

解析手法は人間が決めます。これがいわゆるデータサイエンティストの仕事です。

そして、そのデータをどのように加工し、変数を持ってくるのかという仕事が、実は大変でかつアウトプットの質の大部分を決めてしまいます。

ところがディープラーニングはその**変数を持ってくるというところも自分でやってしまう**んです。

だからこそ、ここまでのブレークスルーが生まれました。

たとえば、画像データがあった場合、従来は人間がその画像のデータの特徴を変数としてとってきます。しかし、それは人間の直観や洞察力に依存してしまいますね。

しかし、<mark>ディープラーニングは画像データを大量に与えてやることにより、それらの画像データから共通因子を作り出し特徴量を自分で算出するんです！</mark>

でもこれは実際のところ、昔から使われている統計学の1手法である主成分分析を繰り返したものとほぼ同等の考え方だそうで・・

ある程度多くの書籍に目を通してAIについて理解している人にとってはそれほど新しい情報はなく退屈かもしれませんが、もしAIなどについてまだあまり詳しくなければ一度目を通しておいて欲しい書籍です！

### AIが神になる日

::product[AIが神になる日――シンギュラリティーが人類を救う]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4797393068?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/51gbI8KIIgL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4797393068?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2FAI%25E3%2581%258C%25E7%25A5%259E%25E3%2581%25AB%25E3%2581%25AA%25E3%2582%258B%25E6%2597%25A5%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"}

AIが自分より強いAIを作ることができるようになる時を[技術的特異点(シンギュラリティー)](/singularity)と呼びますが、くるとしたらいつなのか、人間に何をもたらすのかについて詳しく書いてあります。

現在はAIは音楽やアート、そして政治の分野への進出は難しいとされていますが、著者の立場ではAIは最終的にはそのような分野へも進出してくるだろうと述べています。

### いまこそ知りたいAIビジネス

::product[いまこそ知りたいAIビジネス]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4799323970?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/41O1wDPy0HL._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4799323970?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E3%2581%2584%25E3%2581%25BE%25E3%2581%2593%25E3%2581%259D%25E7%259F%25A5%25E3%2582%258A%25E3%2581%259F%25E3%2581%2584%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"}

AIという言葉だけが独り歩きしてしまっていて、実際にビジネスに活用すると難しいことが多い。

そんな<mark>現実と理想のギャップを埋めてくれるのがこの本。</mark>

今まで紹介してきた本は未来の焦点を当てた理想論を語る本が多かったのですが、この本は**現実的にAIをどのように扱っていくか**に焦点を当てた実践的な本です。

著者の石角友愛さんはGoogleで数々のAIをプロジェクトに従事した後、シリコンバレーで会社を立ち上げたバリバリのキャリアウーマン。

現在は<mark>日本の事業会社のAI導入を促進するべくAIコンサルという事業形態の会社を経営されています。</mark>

### データサイエンティスト養成読本

::product[改訂2版 データサイエンティスト養成読本 \[プロになるためのデータ分析力が身につく! \] (Software Design plus)]{url="https://www.amazon.co.jp/dp/4774183601?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" image="https://m.media-amazon.com/images/I/51wL2+6Hd1L._SL160_.jpg" amazon="https://www.amazon.co.jp/dp/4774183601?tag=statistic08-22&linkCode=ogi&th=1&psc=1" rakuten="https://af.moshimo.com/af/c/click?a_id=858168&p_id=54&pc_id=54&pl_id=616&url=https%3A%2F%2Fsearch.rakuten.co.jp%2Fsearch%2Fmall%2F%25E3%2583%2587%25E3%2583%25BC%25E3%2582%25BF%25E3%2582%25B5%25E3%2582%25A4%25E3%2582%25A8%25E3%2583%25B3%25E3%2583%2586%25E3%2582%25A3%25E3%2582%25B9%25E3%2583%2588%25E9%25A4%258A%25E6%2588%2590%2F%3Ff%3D1%26grp%3Dproduct"}

データサイエンティストを目指す人向けに機械学習の手法の説明から、<mark>実データのRやPythonでの実行まで網羅しています。</mark>

理論的な数式展開はそれほど多くないので読みやすいでしょう。

## ビッグデータ・データ活用オススメ本　まとめ

AIに対する恐れが話題になっていますが、それはターミネーターなどSFのイメージが先行しているだけであって、専門家の人たちの考え方は**楽観的**なんです！

<mark>これからもAIやビッグデータの話には注目です！</mark>

データ活用を推進していきましょう！

最後に紹介してきた書籍をまとめておきます。

:::box
- [統計学は最強の学問であるシリーズ](/%e5%8e%b3%e9%81%b88%e9%81%b8%ef%bc%81%e6%9c%ac%e5%bd%93%e3%81%ab%e3%81%8a%e3%81%99%e3%81%99%e3%82%81%e3%81%a7%e3%81%8d%e3%82%8b%e3%83%93%e3%83%83%e3%82%b0%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%83%bbai#i)
- [ビッグデータの正体](/%e5%8e%b3%e9%81%b88%e9%81%b8%ef%bc%81%e6%9c%ac%e5%bd%93%e3%81%ab%e3%81%8a%e3%81%99%e3%81%99%e3%82%81%e3%81%a7%e3%81%8d%e3%82%8b%e3%83%93%e3%83%83%e3%82%b0%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%83%bbai#i-2)
- [データの見えざる手](/%e5%8e%b3%e9%81%b88%e9%81%b8%ef%bc%81%e6%9c%ac%e5%bd%93%e3%81%ab%e3%81%8a%e3%81%99%e3%81%99%e3%82%81%e3%81%a7%e3%81%8d%e3%82%8b%e3%83%93%e3%83%83%e3%82%b0%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%83%bbai#i-3)
- [AIの衝撃](/%e5%8e%b3%e9%81%b88%e9%81%b8%ef%bc%81%e6%9c%ac%e5%bd%93%e3%81%ab%e3%81%8a%e3%81%99%e3%81%99%e3%82%81%e3%81%a7%e3%81%8d%e3%82%8b%e3%83%93%e3%83%83%e3%82%b0%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%83%bbai#AI-3)
- [人工知能は人間を超えられるか](/%e5%8e%b3%e9%81%b88%e9%81%b8%ef%bc%81%e6%9c%ac%e5%bd%93%e3%81%ab%e3%81%8a%e3%81%99%e3%81%99%e3%82%81%e3%81%a7%e3%81%8d%e3%82%8b%e3%83%93%e3%83%83%e3%82%b0%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%83%bbai#i-4)
- [AIが神になる日](/%e5%8e%b3%e9%81%b88%e9%81%b8%ef%bc%81%e6%9c%ac%e5%bd%93%e3%81%ab%e3%81%8a%e3%81%99%e3%81%99%e3%82%81%e3%81%a7%e3%81%8d%e3%82%8b%e3%83%93%e3%83%83%e3%82%b0%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%83%bbai#AI-4)
- [いまこそ知りたいAIビジネス](/%e5%8e%b3%e9%81%b88%e9%81%b8%ef%bc%81%e6%9c%ac%e5%bd%93%e3%81%ab%e3%81%8a%e3%81%99%e3%81%99%e3%82%81%e3%81%a7%e3%81%8d%e3%82%8b%e3%83%93%e3%83%83%e3%82%b0%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%83%bbai#AI-5)
- [データサイエンティスト養成読本](/%e5%8e%b3%e9%81%b88%e9%81%b8%ef%bc%81%e6%9c%ac%e5%bd%93%e3%81%ab%e3%81%8a%e3%81%99%e3%81%99%e3%82%81%e3%81%a7%e3%81%8d%e3%82%8b%e3%83%93%e3%83%83%e3%82%b0%e3%83%87%e3%83%bc%e3%82%bf%e3%83%bbai#i-5)
:::

さて、ビッグデータを扱えるようになるためには機械学習やPython、統計学の知識が必要です。

以下の記事で勉強法についてまとめていますのでぜひチェックしてみてください！

<https://toukei-lab.com/machine-learning-fresh>

<https://toukei-lab.com/python-learn>

<https://toukei-lab.com/statistics-freshman>

ちなみにそれらを包括的に勉強した後にデータサイエンティストへのロードマップを一読しておくと理解が深まると思います。

<https://toukei-lab.com/data-scientist>