『超実践 Google流資料作成術　ワークショップ』（原書）

Storytelling with Data

Let's Practice!

ダーク・データ：なぜ見えないデータが重要なのか

Dark Data

Why What You Don't Know Matters

『入門Python３』（原書）第２版

Introducing Python

Modern Computing in Simple Packages

『ゼロからはじめるデータサイエンス―Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ基本と実践』（原書）

Data Science from Scratch

First Principles with Python

金融における機械学習の進歩

Advances in Financial Machine Learning

『ストラング：線形代数とデータサイエンス』（原書）

Linear Algebra and Learning from Data

Grokking Deep Learning

データ可視化の基礎

Fundamentals of Data Visualization

A Primer on Making Informative and Compelling Figures

Practical Data Science with Python 3

Synthesizing Actionable Insights from Data

アルゴリズムの基礎：PythonとＣ＃による実践的アプローチ（第２版）

Essential Algorithms

A Practical Approach to Computer Algorithms Using Python and C#

『Rクックブック』（原書）第２版

R Cookbook

Proven Recipes for Data Analysis, Statistics, and Graphics

Ｒによる実践データサイエンス（第２版）

Practical Data Science with R

機械学習によるPython文書データ解析

Applied Text Analysis with Python

Enabling Language-Aware Data Products with Machine Learning

『Rグラフィックスクックブック―ggplot2によるグラフ作成のレシピ集』（原書）第２版

R Graphics Cookbook

Practical Recipes for Visualizing Data

物理科学におけるビッグデータと機械学習ハンドブック（全２巻）

Handbook On Big Data And Machine Learning In The Physical Sciences (In 2 Volumes)

ダーク・データ：なぜ見えないデータが重要なのか

Dark Data

Why What You Don't Know Matters

実践で学ぶPython：150のプログラム課題に挑戦

Python by Example

Learning to Program in 150 Challenges

計量投資におけるビッグデータと機械学習

Big Data and Machine Learning in Quantitative Investment

データサイエンスの実務：いかにデータを情報、よりよき意思決定、より強固な組織に結びつけるか

Real Work of Data Science

How to Turn Data into Information, Better Decisions, and Stronger Organizations

Data Science and Visual Computing