データサイエンティストになってみたいという大学生や，一年前の私のようなデータサイエンティスト（仮）の方へのおすすめの本です．

1. 【オープンデータの分析】

「平均」以上の難しい統計用語は使わないというポリシーのもと執筆されており，翻訳にもそれが継承されています．オープンデータでもこんなに世の中の姿をあらわにしてくれるのだと，大変衝撃を受けました．

オープンデータをさくっと見てみたいという方には，Google Public Data Explorerがおすすめです．Googleさんが，世界銀行，ユーロスタット，日本の公的統計のデータをきれいにして，グラフで見れるようにしてくれています．

2. 【インターネット・検索データの分析】

「人は他人に対しては嘘を付くけれども，検索エンジンに対しては嘘をつかない」という点がミソ！筆者はインターネットのことを「デジタル自白剤」と呼んでいます。そこから，『誰もが嘘をついている』というタイトルがついています．

3. 【IoT・人間行動の分析】

IoTから取得したデータを用いて分析をしたいと考えている方にはお手本のような本です．ランチ休憩を同世代の人と取るようにしたら午後の生産性があがったなど人の行動から、生産性や幸福度などを分析しているのが興味深いです。

4.【人工知能・AI】

人工知能（AI）の研究の歴史や、ディープラーニングによって飛躍的に分析結果が良くなったなど、実際に仕事なので使えるレベルになってきたんだなということがわかります。

5. 【統計学の基本】

この本の第一部において、分布、標準偏差、正規分布が非常にわかりやすく説明されています。基本的だけど非常に大事なことです。こうやって説明したら初学者でも理解できるんだなというのは勉強になります。この本が良かったという人は姉妹本の「ベイズ統計学入門」も読んでみましょう。主観的で、感情的な統計ってあるのかな？！しかし、それこそがベイズ統計の本質だという解説がとても良いです。

最後まで、お読みいただきありがとうございました。