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最初に読むデータサイエンス入門（テキスト） / Data Science
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：概念、技術、応用へのPythonアプローチ（テキスト・第２版） / Introduction to Data Science
データサイエンスのためのＲ（第２版） / R for Data Science
空間データサイエンス：Ｒで応用する / Spatial Data Science
データサイエンスのための機械学習ハンドブック：データマイニングとナレッジ・ディスカバリー（第３版） / Machine Learning for Data Science Handbook
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
データサイエンスのためのネットワーク・モデル / Network Models for Data Science
データマイニング (テキスト・第４版） / Data Mining
低次元モデルによる高次元データ解析：原理・計算・応用 / High-Dimensional Data Analysis with Low-Dimensional Models
ＲとPythonによるデータ視覚化 / Data Visualization in R and Python
Pythonによる統計学とデータ可視化 / Statistics and Data Visualisation with Python
Stata Graphicsビジュアル・ガイド（第４版） / A Visual Guide to Stata Graphics
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
データサイエンスのための空間統計学 / Spatial Statistics for Data Science
Pythonによる統計的学習入門（テキスト） / An Introduction to Statistical Learning
Ｒによる統計的学習入門（第２版） / An Introduction to Statistical Learning
Ｒパッケージ（第２版） / R Packages
Stan・R・Pythonによるベイズ統計モデリング / Bayesian Statistical Modeling with Stan, R, and Python
ベイズ統計学講座：RとStanの事例で学ぶ（第２版） / Statistical Rethinking
ベイズ最適化 / Bayesian Optimization
客観的ベイズ推論 / Objective Bayesian Inference
ベイズ統計とマーケティング（第２版） / Bayesian Statistics and Marketing
メタ分析入門（第２版） / Introduction to Meta-Analysis
確率モデル入門（第１３版） / Introduction to Probability Models
連続変数マルコフ過程と確率微分方程式 / Continuous Parameter Markov Processes and Stochastic Differential Equations
弱収束と経験過程：統計への応用（第２版） / Weak Convergence and Empirical Processes
ゼロから学ぶMCMC：マルコフ連鎖モンテカルロ法実践入門 / MCMC from Scratch
多変量解析（第２版） / Multivariate Analysis
時系列分析・予測入門（第３版） / Time Series Analysis and Forecasting
Stataを利用した最尤推定法（第５版） / Maximum Likelihood Estimation with Stata, Fifth Edition
多変量統計の手法（テキスト・第５版） / Multivariate Statistical Methods
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
因果推論（MITエッセンシャル・ナレッジ） / Causal Inference
統計的推論（テキスト・第２版） / Statistical Inference
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
実験設計と因果推論のための効果入門 / The Effect
統計学的モデリング・推論入門 / Introduction to Statistical Modelling and Inference
統計学的仮説検定（テキスト・第４版・全２巻） / Testing Statistical Hypotheses
データ駆動科学・工学：機械学習・力学系・制御（テキスト・第２版） / Data-Driven Science and Engineering
確率論的機械学習入門 / Probabilistic Machine Learning
Scikit-LearnとKerasとTensorflowで実戦データサイエンス（第３版） / Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow 3e
Python機械学習レシピ（第２版） / Machine Learning with Python Cookbook
理工系研究者のための機械学習ファーストコース / Machine Learning
深層学習：基礎と概念（テキスト） / Deep Learning
生成的深層学習（第２版） / Generative Deep Learning
深層学習理論の原理 / The Principles of Deep Learning Theory
ニューラルネットワークと深層学習（テキスト・第２版） / Neural Networks and Deep Learning
Python深層学習（第２版） / Deep Learning with Python
Ｌ．フロリディ著／人工知能の倫理学 / The Ethics of Artificial Intelligence
コミュニケーションのための人工知能 / AI for Communication
普遍的人工知能入門 / An Introduction to Universal Artificial Intelligence
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
誰もが知っておきたい生成ＡＩ / Generative Artificial Intelligence
Microeconometrics Using Stata, Second Edition, Volumes I and II
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
マーケティングのためのデータサイエンス / Mastering Marketing Data Science
Pythonで因果推論：テック産業における応用 / Causal Inference in Python
データサイエンスとアナリティクス戦略 / Data Science and Analytics Strategy
