「Excelで学べるデータサイエンス入門講義」（日経BP）の評判・価格・レビュー
データサイエンスを学ぶための教材の基本情報・価格・レビュー。
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この本について
ビッグデータやAIによる社会の変化、データ分析＆活用の基礎がまるわかり！ 文系・理系を問わず身につけるべき「現代社会の必須教養」をやさしく解説。
ビジネスの現場では今、データサイエンスやAIを理解し、活用できる人材が求められています。政府もそのような人材の育成を重視して、2025年までにすべての大学・高等専門学校生が初級レベルの数理・データサイエンス・AIを習得するという目標を掲げました。文部科学省などは「数理・データサイエンス・AI 教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）」を開始して、大学などでのデータサイエンス・AI教育を支援しています。データサイエンスやAIの授業を文系・理系を問わず必修化する大学も目立つようになりました。
これからの社会（Society 5.0）では、データサイエンス・AIの知識は“常識”であり、誰もが持つべき必修のスキルなのです。本書は、その入門書として、データサイエンス・AIの活用動向から、基本的なデータリテラシー、さらに統計やデータ分析の基礎までを学べるように構成しました。
「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）モデルカリキュラム」に対応すべく、第1章ではデータやAIがいかに活用され、社会に変革をもたらしているのかを紹介。またそれらを活用するうえでの留意事項を解説しています。そして第2章からは、多くの人にとって身近な「Excel」というツールを使い、データ分析を実践的に学習します。第2章では統計学の基礎、第3章ではマクロ（VBA）を使った自動化の方法、第4章ではマクロによるシミュレーション、第5章では統計的推定、検定などについて学びます。
学習に当たっては、ホームページで公開しているサンプルファイルを用いて、実践的・体験的にExcelを使ったデータ分析やシミュレーションを練習できます。
執筆は、日本で初めてデータサイエンス学部を設置し、データサイエンス・AI教育の最先端を行く滋賀大学の笛田薫教授と松井秀俊准教授。同大学の入門講座を1冊に凝縮しました。ぜひ本書を手に、データサイエンスの世界に足を踏み入れてください。 第1章 社会におけるデータ・AIの利活用 ・社会で活用が進むデータ ・飛躍するAI（人工知能）の技術 ・社会を変えるAI ・AIとデータ利用の落とし穴
第2章 Excelで始めるデータ分析の基本 ・Excelの長所と計算の基本 ・代表値の計算 ・度数分布表とヒストグラム ・相関と回帰
第3章 Excel VBAの活用 ・Excel VBA入門 ・Excel処理の自動化
第4章 Excelを使ったシミュレーション ・モンティ・ホール問題 ・モンテカルロ法
第5章 さまざまな統計分析 ・時系列データ解析 ・確率分布 ・ロジスティック回帰 ・連続型確率分布 ・統計的推定 ・統計的検定
判型：単行本
データサイエンスとは
「データサイエンス」は、データを集めて整理し、統計や機械学習の考え方を使って実務上の意味を導く実践的な分野です。理論だけでなく、仮説を立て検証し、意思決定につながる形で示すことが核心です。結果を再現できる形で残す姿勢が品質を左右します。
こんな人向け：対象は「データから根拠ある結論を引き出したい人」です。Pythonや統計の基礎を少し知っていると進みやすいですが、ゼロから確認しながら積み上げても問題ありません。
独学ロードマップでの位置
データサイエンスの学習は基礎理解→実装→応用の順が失敗しにくい流れです。書籍ではこの順序で読むと、次章で使う知識を自然に接続できます。
- まずデータの基本操作と記述統計、確率の考え方を押さえる。
- 次にPythonのデータ処理と可視化を実際のサンプルで扱い、データに触れる習慣を作る。
- 続いて前処理（欠損・外れ値・型変換）を行い、分析前提を整える。
- EDAを通じて傾向や例外を確認し、仮説を更新しながら検証する。
- 最後にモデルや評価の考え方を加え、結果の解釈・説明・再現手順をまとめる。
独学で足りる？体系的に学ぶ選択肢
独学では、理解より先に「使う目的」を固定しないと散漫になりやすいです。式の暗記より、データをいじる回数を優先し、疑問は章ごとに記録して翌日までに再確認すると定着しやすくなります。複数冊を同時進行せず、難易度の近い1冊を主軸に実装演習を増やすのが安全です。
独学が不安な人や期限がある人は、進捗管理・添削・質疑の仕組みがある体系的学習を選ぶと継続しやすいです。特定の講師名やサービス名に依存せず、カリキュラムが「基礎→実践→振り返り」を一貫して持っているかを比較すると失敗しにくいです。 ▶ 給付でいくら戻るか試算
よくある質問
Q. どのくらいで実務に使えるようになりますか？
明確な期限は人によって異なります。目安は、データの前処理・可視化・検証結果の説明が一連でできるようになることです。道具の種類より、同じテーマを再現できるかどうかを重視すると実務適用に近づきます。
Q. どんな本を選べばよいかわからないです。
目次の構成を確認し、導入→実装→応用の順が明示されているものを選ぶと良いです。演習データの質が高く、読み終えた後に自分のデータで再現できる設計かが重要です。入門で躓くなら、基礎統計とデータ前処理に寄せた書籍から始めると迷いが減ります。
次の一冊：次はデータ基盤の設計や可視化設計に関するカテゴリに進むと理解の幅が広がります。並行して、統計モデリングと実務向け分析報告の書籍を読むと、分析→意思決定までの説明力が高まりやすくなります。
