なぜ注目されているか
総合21位 8297 件の言及
言及 Qiita 記事 (165 件)
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本
♡ 1633本, 機械学習, 数学, データ分析, データサイエンスAwesome Python：素晴らしい Python フレームワーク・ライブラリ・ソフトウェア・リソースの数々
♡ 1623Python, pip, Python3, Python2【保存版】データサイエンティスト転職を決めるポートフォリオのガイドライン【書籍化決定】
♡ 1336機械学習, MachineLearning, データ分析, データサイエンス, GoogleCloudこれから強化学習を勉強する人のための「強化学習アルゴリズム・マップ」と、実装例まとめ
♡ 1224Python, 機械学習, DeepLearning, 強化学習, TensorFlow2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊
♡ 870本, 機械学習, データ分析, データサイエンス統計・機械学習の理論を学ぶ手順
♡ 862機械学習, 数学, 統計学DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた
♡ 821Python, 機械学習, DeepLearning, 強化学習, Chainer無料、独学で機械学習エンジニアになる！~機械学習が学べる無料サイト、書籍~
♡ 802Python, 機械学習, DeepLearning, Julia, AI2023年版データ分析の100冊
♡ 654本, 機械学習, データ分析, データサイエンスヤバいデータ分析（書籍・記事であまり扱われてないが重要なこと）
♡ 502機械学習, 数学, データ分析, 統計学, データサイエンス
この本に興味がある方におすすめ
この本に関連
関連記事
ChatGPT に聞けば済む時代に、あえて本を開く理由
生成 AI で何でも聞ける時代に、技術書を読む意味はあるのか。AI の回答と書籍の知識の決定的な違いを掘り下げ、両者の使い分けを提案します。
技術書学習法
Python 本の選び方 - 独学の最初の 1 冊から実務品質まで
Python 本の選び方を「動機」から逆算して整理。プログラミング未経験の最初の 1 冊、業務自動化に直結する本、型ヒントとコード品質で実務水準へ進む本まで、2026 年 8 月時点の定番を独学ルートに沿って解説します。
Python選書ガイド
LLM / 生成 AI 本ガイド - 仕組み / 実装 / エージェント開発の 3 層で選ぶ (2026 年 8 月時点)
LLM (大規模言語モデル) / 生成 AI を学ぶ技術書の選び方を 3 層 (読み物で仕組みを掴む → 中身を実装で理解する → RAG / AI エージェント開発) で整理。2026 年 8 月時点の定番書と、変化の速い分野で本を選ぶときの注意点を解説します。
機械学習選書ガイド