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データ可視化のための有用教材まとめ

2024/07/29に公開

初学者

はじめに

はじめまして。地方でデータサイエンティストとして働いているミヤと言います。
今回は、データサイエンス領域の基礎として、データの可視化に関する教材をご紹介します。
可視化領域は、データ分析におけるアドホックな可視化から、BIツールによるダッシュボード構築まで様々なものがあります。
ツールに捉われず、データを視覚化する上で重要なことが学べる教材をご紹介します。

学習教材

ここからが本題です。書籍、動画教材をもとに紹介していきたいと思います。

1. データビジュアライゼーションの基礎

オライリーから出版されているデータ可視化のためのベストプラクティスがまとめられた書籍です。この書籍は、ツールに捉われずグラフに対し明確で、魅力的で、説得力のあるデータの見せ方・伝え方を示します。
グラフ自体はRで書かれており、ソースコードも公開されていますが、書籍内では一切のコードは記述されず、ひたすら様々なグラフにおけるベストな可視化を説明する内容となっています。
グラフの選定から、レイアウトや色、軸など、この書籍を見れば迷うことなくグラフを作成するスキルが身につくでしょう。
オライリーの書籍は公式から購入するとPDFでダウンロードできるのも魅力です。

2. データ可視化学

個人的に好きなソシム社のデータサイエンスシリーズにおける可視化の書籍をご紹介します。
データビジュアライゼーションの基礎との違いとして、本書はよりデータ分析プロジェクトにおける実用的な可視化手法について説明しています。なので、網羅的にグラフの描画方法を説明する書籍というよりは、データ分析パターン別に可視化手法を説明する書籍となっています。
例えば、行動分析、ネットワーク分析、クラスタリング、距離、空間分割など、高度な可視化技法を取り扱うこともあり、初学者から中級者まで広く参考になる書籍と思われます。

正直私もしっかり理解できない箇所があります。。。

基礎から応用までデータ分析の可視化手法を学びたい方におすすめの一冊です。

3. データの価値を最大化させるためのデザイン

こちらは無料教材として、第12回 Data Engineering Studyで登壇された資料をご紹介します。
登壇用の資料ということもあり、上記2冊より内容は薄いですが、分析の進め方からグラフの作成方法、そもそも可視化にはどのような効果があるのかといったことを、短い時間で学ぶことができます。

4. マンガと学ぶデータビジュアライゼーション(python)

こちらはPythonでデータのビジュアライズを学ぶための無料学習教材です。
Plotlyという動的な可視化ライブラリを使用して記述しており、探索的分析（EDA）の手法を学ぶことができます。
Pythonを使えない方でも、グラフの特性についてしっかりと説明されているので、勉強になることが多いと思われます。

おまけデータ可視化の基本が全部わかる本

来月発売される可視化に関する書籍です。まだ発売前ということもあり内容はわかりませんが、目次を見る限り期待できそうです。
他の書籍との違いとして、実際に活用されている分野別のデータ可視化が紹介される点と、後半の実践編ではしっかりと課題設定などの可視化分析における重要な要素にページを割いている点があります。
可視化技術をビジネス領域で実践する実務家向けに有用な書籍になるのではないかとお思い。発売前ですがお薦めさせていただきます。
事前予約で特典がつくらしいです。また、公式サイトからだとPDF版がダウンロードできる点も嬉しいですね。

もちろん私も予約しました。

おわりに

今回はデータ可視化に関する学習教材についてまとめました。今回紹介した以外にも可視化に関する書籍は購入していますが、中でも個人的に有用であった書籍に絞りご紹介させていただいています。
できる限りツールに偏らない学習教材をチョイスしましたので、可視化技術の習得に役立てていただければ幸いです。

企業において、特にアナリスティックな領域で働いている方にとって、データの可視化スキルはとても重要なものになります。
アナリストとしてデータ可視化スキルを活用する場合、実際には課題やKPI設定などを行う必要があります。もちろん、グラフを適切に解釈するための統計的なスキルも必要です。また、アナリスティックな可視化プロジェクトでは、総じてビジネススキルが問われることが多々あります。
その他、可視化スキル以外にも、そもそもの事業ドメインにおける深い理解と、分析プロジェクト全体をハンドリングできる上流のスキルを養い、データドリブンな組織作りに貢献できるようになる必要もあります。

データサイエンス領域は果てしなく必要なスキルが広がっています。自身の求められているスキルを俯瞰し、必要な知識を習得していきましょう。
今後もデータサイエンス関連の各分野における、おすすめ教材を紹介していきたいと思います。