「データサイエンスのためのデータベース」（講談社）の評判・価格・レビュー
SQLを学ぶための教材の基本情報・価格・レビュー。
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SQLをスクールで学ぶなら、教育訓練給付で最大80%OFF。
対象講座なら受講料の最大80%（給付区分・上限・要件あり）が後日戻り、実質負担を抑えられます。独学の本＋スクールの併用も。
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はじめての方へ：教育訓練給付のしくみと損しない選び方 ／ 申請手順5ステップ
学んだ後に「作って公開する」ための環境例です。サーバー・ツールは教育訓練給付／補助の対象外です。
※給付率・実質額は区分（一般20%／特定一般40%／専門実践 最大80%）と要件で変わり、即時値引きでなく後日支給です。最終可否はハローワーク・厚労省でご確認ください。掲載はPR（送客手数料を受領）。
この本について
ツールとして不可欠な技術をコンパクトに！
・データベースの活用を目的とし、SQLの操作は「問い合わせ」を中心に、MySQLに準拠して解説！ ・関係データベースの基本とその使い方、データの可視化、NoSQLまで網羅！ ・実践的なデータ分析事例として、Wikipediaダンプデータの分析を紹介！
【サポートページ】 https：／／sites.google.com/view/dbfordatascience
【主な内容】 1章 はじめに 2章 関係データベースの基本 3章 SQLと正規化 4章 データの可視化と分析 5章 NoSQL 6章 実践的データ分析事例
【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。 ーー編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授)
【推薦の言葉】 データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。 ーー北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)
国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。 ーー杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)
判型：全集・双書／シリーズ：データサイエンス入門シリーズ
SQLとは
SQLはStructured Query Language（構造化照会言語）の略で、データベースを操作するための共通的な文法体系です。表形式で保存されたデータの取得、追加、更新、削除を命令で表現できます。複数の表を関連付けて必要な情報を導き出す場面で力を発揮します。
こんな人向け：対象は、業務や資格学習でデータを扱う必要がある人、開発・分析の基礎を作りたい人です。プログラミング経験がなくても、表や検索の発想がつかめれば始めやすいですが、英数字が読める基本的なPC操作は前提になります。
独学ロードマップでの位置
SQLはデータベースの基本理解と、アプリ・分析・運用の橋渡しとなる学習領域です。最初に読み取り系を確実にし、その後に結合・集計・更新・設計と広げる順序が理解しやすく、定着しやすいです。
- データベースの構造（表、行、列、キー）と実行環境にまず慣れる
- SELECT/WHERE/ORDER BYなどの基本命令で読み取りを繰り返す
- JOINと副問い合わせで複数表の関連を扱えるようにする
- GROUP BYや集計関数で分析的な問いに答える
- INSERT/UPDATE/DELETEと制約、トランザクションの考え方で更新処理も確認する
独学で足りる？体系的に学ぶ選択肢
独学では1冊を読み切るより、実データを用いた実行練習を継続する量が成果を分けます。教材は「平易な説明」「段階的な演習」「解説と答え合わせの明瞭さ」の3点を軸に選ぶと、自己学習でも効率が安定しやすいです。わからない構文は、実行結果と意図との対応を追い、同じテーマを少しずつ反復することが上達の近道です。
独学で進度管理が難しい、期限内に到達したい場合は、体系化された学習プログラムで進める選択肢が有効です。進捗確認・質問対応・添削の支援がある形を選ぶと、理解の抜けや不安を早めに埋めやすくなります。 ▶ 給付でいくら戻るか試算
よくある質問
Q. SQLはプログラミング経験がないと難しいですか？
経験がなくても学び始めることは可能です。まずはデータの表現と検索条件から入ると理解しやすく、SELECT中心の文法から始めるのが定番です。難しさは文法量より、テーブル間の関係を文章で説明できるかどうかが鍵です。
Q. SELECTだけ分かれば十分ですか？
基礎としてはSELECTが入口ですが、実務や資格学習ではJOIN、集計、更新系の理解も求められます。全種類を一度に覚える必要はありませんが、業務要件に応じて使い分ける力を段階的に増やすのが確実です。苦手分野を定義し、少しずつ追加していく進め方が効果的です。
Q. 1日どのくらい勉強すればよいですか？
必要時間は目的や前提で変わるため一律の目安は避けるのが無難です。短時間でも毎日継続し、実際にクエリを書いて結果を確認する習慣を作るほうが習熟に結び付きます。答えを丸暗記するより、なぜその結果になるのか説明できる状態を目安に進めると安定します。
次の一冊：次はデータベース設計（正規化、制約、インデックス）の基礎を学ぶと、SQL文の意図がさらに明確になります。あわせてデータ分析向けSQLやBI・ETLの基礎に進むと、取得したデータをどう活用するかまで視野が広がります。
