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

『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!

機械学習のための数学（テキスト）

Mathematics for Machine Learning

『入門Python3』（原書）第２版

Introducing Python

Modern Computing in Simple Packages

メタ分析入門（第２版）

Introduction to Meta-Analysis

Pythonによる線形モデル（テキスト）

Linear Models with Python

誰でもわかるデータサイエンスのプログラミング

Data Science Programming All-in-One For Dummies

データサイエンス要説：技術畑ではない人のための技術書

Data Science

The Executive Summary - A Technical Book for Non-Technical People

ベイズ統計学講座：RとStanの事例で学ぶ（第２版）

Statistical Rethinking

A Bayesian Course with Examples in R and STAN

『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

ノンパラメトリック統計的推論（テキスト・第６版）

Nonparametric Statistical Inference

データ解析の基礎：機械学習を視野に（テキスト）

Fundamentals of Data Analytics

With a View to Machine Learning

ベイズ法要覧

Bayesian Compendium

『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

コンピュータ時代の統計的推論：アルゴリズム、エビデンス、データサイエンス

Computer Age Statistical Inference, Student Edition

Algorithms, Evidence, and Data Science

Ｒによる最新データサイエンス（テキスト・第２版）

Modern Data Science with R

データサイエンティストのための視覚的アナリティクス（テキスト）

Visual Analytics for Data Scientists

確率論：完全講座（テキスト・第３版）

Probability Theory

A Comprehensive Course

データ可視化の基礎

Foundations of Data Visualization

データサイエンスの原理

Principles of Data Science