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データサイエンス・ハンドブック（第２版） / The Data Science Handbook
データサイエンスのための計算統計学ハンドブック / Computational Statistics in Data Science
データ・スマート：データサイエンスを活用して情報を洞察に変える（第２版） / Data Smart
Ｒを学ぶ（テキスト・第２版） / Learn R
ＲとTidyverseで探索するデータサイエンスの世界：コンサイス入門 / Exploring Data Science with R and the Tidyverse
Python初心者完全ガイド / Unlocking Python
Pythonによるデータサイエンスの基礎 / Foundations of Data Science with Python
データサイエンス入門：Ｒによるデータ前処理と視覚化（第２版） / Introduction to Data Science
Ｒによるデータ可視化の最前線 / Modern Data Visualization with R
ＲとPythonによるデータ視覚化 / Data Visualization in R and Python
「Google流資料作成術」のビフォーアフター：データを分かりやすく変身させる実践的手法 / Storytelling with Data
『超実践 Google流資料作成術 ワークショップ』（原書） / Storytelling with Data
データのプレゼン：アクションに結びつくストーリーの技法 / Present Beyond Measure
誰でもわかる生成ＡＩ / Generative AI For Dummies
誰でもわかるＡＩプロンプトの書き方 / Writing AI Prompts For Dummies
人類のためのＡＩ：未来のために持続可能なＡＩをつくる / AI for Humanity
ChatGPT革命：生成ＡＩで知を刺激し、生産的、クリエイティブに（第２版） / The ChatGPT Revolution
社会科学者のための機械学習の道具箱 / Machine Learning Toolbox for Social Scientists
機械学習：トピックと手法 / Machine Learning
深層学習の数理工学 / Mathematical Engineering of Deep Learning
Ｒによるビジネス・アナリティクスのための機械学習（第２版） / Machine Learning for Business Analytics
データサイエンスのための空間統計学 / Spatial Statistics for Data Science
データサイエンティストのための統計学の基礎：ＲとPythonで学ぶ（テキスト） / Foundations of Statistics for Data Scientists
確率の基礎（テキスト・第５版） / Fundamentals of Probability
科学的研究のための実験計画入門 / Design and Analysis of Experiments and Observational Studies using R
Ｒによる関数データ解析 / Functional Data Analysis with R
メタ分析入門（第２版） / Introduction to Meta-Analysis
Ｒの実例で学ぶ回帰分析（第６版） / Regression Analysis By Example Using R
時系列分析・予測入門（第３版） / Time Series Analysis and Forecasting
統計的推論（テキスト・第２版） / Statistical Inference
ノンパラメトリック統計的推論（テキスト・第６版） / Nonparametric Statistical Inference
統計的推論における大規模標本理論 / A Course in the Large Sample Theory of Statistical Inference
Ｒによる最新統計学：ラングリング、データ探索から推論、予測モデリングまで（第２版） / Modern Statistics with R
ベイズ・データ解析（第３版） / Bayesian Data Analysis
ベイズ流メタアナリシス：実践的入門 / Bayesian Meta-Analysis
ベイズ・モデル化とPython計算（テキスト） / Bayesian Modeling and Computation in Python
ベイズ統計学講座：RとStanの事例で学ぶ（第２版） / Statistical Rethinking
因果推論と欠測データのためのベイズノンパラメトリック / Bayesian Nonparametrics for Causal Inference and Missing Data
Ｒで学ぶ因果推論の基礎（テキスト） / Fundamentals of Causal Inference
因果推論ファーストコース（テキスト） / A First Course in Causal Inference
『入門 統計的因果推論』（原書） / Causal Inference in Statistics
実験設計と因果推論のための効果入門（第２版） / The Effect
現代統計学の方法ハンドブック：因果推論のための補正のマッチングと重み付け / Handbook of Matching and Weighting Adjustments for Causal Inference
Ｒによるマルチレベル・モデリング（第３版） / Multilevel Modeling Using R
ヒューマンプロセスの強縦断解析 / Intensive Longitudinal Analysis of Human Processes
Ｒによるノンパラメトリック統計手法（第２版） / Nonparametric Statistical Methods Using R
標本設計・分析（テキスト・第３版） / Sampling
多変量統計の手法（テキスト・第５版） / Multivariate Statistical Methods
多変量解析（第２版） / Multivariate Analysis
生成ＡＩによる製造現場革命 / The Gen AI Manufacturing Revolution
データの質：アナリティクスと人工知能によるビジネスの加速化 / Data Quality
ビジネスのためのＡＩ価値創造実践ガイド：戦略から遂行まで / The Secrets of AI Value Creation
マーケティングのためのデータサイエンス / Mastering Marketing Data Science
ベイズ統計とマーケティング（第２版） / Bayesian Statistics and Marketing
ベイズ・ネットワークによるリスク評価・意志決定（第２版） / Risk Assessment and Decision Analysis with Bayesian Networks
会計の実証研究：ツールと方法 / Empirical Research in Accounting
Pythonによる地理情報データサイエンス / Geographic Data Science with Python
マルチステート生存時間データのためのモデル / Models for Multi-State Survival Data
医薬統計のための生存時間データ解析（第４版） / Modelling Survival Data in Medical Research
薬学統計における因果推論 / Causal Inference in Pharmaceutical Statistics
