2019年4月に外資系動物薬メーカー研究員から、コンサルティングファーム（データ系）に転職しました。
そこからちょっと頑張って、1年半（2020年9月から）同社のリーダーを拝命したので、これまで読んだ本の書評を書いていきたいと思います。
書籍のおすすめ度は最大★5つで評価し、書評や読んだ度合いも記憶した限りで書いていきます。
量が多いように感じるのは、適当に読んだ本などが含まれているからです。ではどうぞ。
目次
- データサイエンス（機械学習）
- データサイエンス（統計学）
- コンピューターサイエンス
- プログラミング
基礎的な機械学習や統計学プログラミングの本も入っている。
応用は上記のデータサイエンス（内容）で取り扱う。
- コンサルティング
- 生物学
- その他
- 未読
1・Kaggleで勝つデータ分析の技術
おすすめ度★★★★
データ分析のうちモデリングに主眼を置いた本。
モデリングをメインでする人なら持っておいて損はない。
ただ、データ分析の成否は目的設定や準備の時点、つまりモデリング前に決着がついていることが多いのでモデリングだけに振り切るのはおすすめしない。
優遇されるのは、下記のような組み合わせ人材になるだろう。
・メイン技術＋モデリングのノウハウを知っている
・モデリングに精通＋インフラ構築もわかる
2・機械学習のための特徴量エンジニアリング
おすすめ度★★★
特徴量エンジニアリングに注目した一冊。
モデリングをする人にはおすすめ。
機械学習以外にも、データ俯瞰や異常検知（目測）に使えそうである。
3・Python 機械学習プログラミング
おすすめ度★★★★
実戦的な機械学習プログラミングの教科書。
少し難しい数式が出てくるが、ここを理解するのとしないのは大きく違う。
画像処理によく使われるCNNの他に時系列解析で使われるRNNなどを解説。
理想論であるが、機械学習エンジニアとして実務をする上ではこれくらいは理解しておいてほしい。
4・PythonとKerasによるディープラーニング
おすすめ度★★★
実戦的な深層学習の本。
少しだけ難しいかもしれないが、これを乗り越えれば論文を読める境地になると思われる。
ファインチューニングや特徴抽出などデータ分析コンペ（画像）ではよく使われる手法も説明されている。
5・機械学習を理解するための数学のきほん
おすすめ度★★
入門者向けではないのでこの項目に記載。
本での学習者・質問者であるアヤノの数式への理解力が高すぎて、読者は置いていかれること必至。
とりあえずコードを真似て書いて、後で理解するスタンスが良いと思われる。
6・はじめてのパターン認識
おすすめ度★★★
機械学習をはじめとした、パターン認識の基礎の教科書。
基礎とはいえ、なかなか難しい数式が出てくる。
これが分かれば機械学習の第一段階はクリアできていると思う。
7・機械学習のための前処理入門
おすすめ度★★★
データ分析の考え方や前処理の準備、前処理用アルゴリズムを中心としている本。
実務に入る初心者はこちらがおすすめ。
8・前処理大全
おすすめ度★★
上記の機械学習のための前処理入門に比べ、実務で困ったときに使うイメージの本。
かなり詳細な手順まで書かれている。
9・ビジネス統計分析 第3版
おすすめ度★★
WindowsとEXCELがあればすべてできるので、初心者におすすめ。
ただし、この程度の内容であると実務には使えない点に注意。
特に、相関分析は扱いが難しい。かつ、1つの結果だけでは「何とも言えない」としか結論が出せないのでは？
10・戦略的データサイエンス入門
おすすめ度★★★★
大学で採用されている教科書。
最初の方にあるモデリング方法より、後半の分析思考が実務でより使える。
この本の内容をきちんとできるなら良いと思う。
私は今できているかどうか怪しい。
11・ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門
おすすめ度★★
良い事例が載っている。Rでの実コードもあり。
ただし、上記の戦略的データサイエンス入門の方が実務で使えると思われる。
理由としては「分析思考」を深く掘り下げているため。
12・10年戦えるデータ分析入門
おすすめ度★★★
データ分析をSQLメインでやっている本。SQLのスキルを磨くのには良い本。Pythonは説明されていない。
私は10年戦えるのは分析ではなくて、分析環境の構築などのインフラ周りだと思っている。
分析ソフトウェアのSPSSやtableauがあればPythonが不要なのは実務で証明されている。ただし、因果推論等高度な手法になると自分で作らないと機能にないので、Pythonを使うこともある。
13・高校生からわかるフーリエ解析
おすすめ度★★★
フーリエ変換って何に使うの？「雑音除去」や「非破壊検査」だよ。という、実際に使われている例と合わせて説明されるのでわかりやすい。
フーリエ変換の限界も書いてあるのでなおよい。
・・・かと言って、信号データ処理など以外ではあまり使わないような気がする。
もちろん、考え方の一端は使うけど…。
14・工学基礎 フーリエ解析とその応用
おすすめ度★
大学で使った教科書。
The 教科書なので分かりやすさは犠牲になっている。「何のために使うんやこの式は…。」というのを体験できる。
15・統計学が最強の学問である（3冊、ビジネス編・実践編・数学偏）
おすすめ度★★★★
統計学を分かりたい初心者、ビジネスパーソンにはおすすめ。
平均値や標準偏差をそのまま鵜呑みにすると、とんでもないことになります。
データをよく見る習慣はこの本たちから身に付いたかな。
16・データ解析の実務プロセス入門
おすすめ度★★★
データ解析（数値を変換したり、解釈する）の初心者向けの本。
これが分かってない、かつ自分の言葉で話せないとデータ分析の実務では使えない人になる印象。
当たり前と言えば当たり前の内容だが、分かっていない人がなかなか多いのも気になる。
17・仕事に使える統計学 はじめの一歩
おすすめ度★★★
データ処理および解釈の初心者向けの本。
データ分析以前に、データを読むことができない人も多い。
とはいえ、ビジネスでの例は記載されていないので自分でイメージする必要はある。
18・Rで学ぶ統計学入門
おすすめ度★★
入門書に見せかけたレベルの高い教科書。医学部等で使われている。
確かにこの内容を一通り理解できているのなら、統計検定2級取得は楽だろうとは思うが…。
19・統計検定2級対応 統計学基礎
おすすめ度★★
統計検定2級に合格するならこの本だが、説明が飛んでいたり文脈を読まなければならない。
内容はわりとボリュームが多く、分かる人には分かる教科書のような作りになっている。
実務ではあまり使えない知識が多いんじゃないかなとは思うけど、概要を理解するには使える。
20・計量時系列分析
おすすめ度★★★
時系列分析と言えばコレ。
ARモデルからSARIMAまで全て理解できる・・・が数式が難しいかもしれない。
金融分析でよく使われる分散モデルのGARCHなどもあるので、網羅的に時系列分析を知りたい方にはおすすめ。
21・Pythonによるベイズ統計学入門
おすすめ度★
これは入門書ではない！
ベイズ統計学はわかるが、Pythonプログラミングがわからない人向けのニッチな教科書。
分かっている人が分かっている人に向けて書く数式に苦しめられる印象。
22・完全独習 ベイズ統計学入門
おすすめ度★★★
「入門書はこういうので良いんだよ」を体現した本。
数式が苦手な人でもわかりやすいと好評。
23・完全独習 統計学入門
おすすめ度★★★
「入門書はこういうので良いんだよ」を体現した本。
数式が苦手な人でもわかりやすいと好評。
24・すぐわかる統計処理の選び方
おすすめ度★★★★★
なんとなく統計処理の手法を選んでませんか？
その手法は、そのデータに対して前提条件は問題ないですか？
統計は専門外で、どう使えばいいかわからない人（研究者やビジネスパーソン）向けの良書。
なかなか売ってないのが玉に瑕。
25・効果検証入門
おすすめ度★★★★★
「効果検証」を取り扱っている人すべてに読んでほしい良書。
DMを送ったユーザーとそうでないユーザーの平均値を比較して、それが高いからOKという効果検証としていませんか？
選択バイアスをはじめ、効果検証の基礎となる考え方がふんだんに記載されていて、かつ分かりやすく書かれている。
26・情報アーキテクチャ
おすすめ度★
もっと良本がありそう。科学的だけど分かり辛いし、私は興味を持てなかった。
27・Python 計算機科学 新教本
おすすめ度★★★
一般的なPythonの本とは一線を画し、計算機科学のアルゴリズムに焦点を当てた本。
有名なアルゴリズムの詳細が知りたい場合は一読の価値あり。
28・キタミ式イラストIT塾 応用情報技術者
おすすめ度★★★
コンピューターサイエンスのことが分かっていないなと思ったので購入。
ゲーム制作などで今まで数多くバグに遭遇してきたが、理由が分からなかったものも多かった。
それがこれを読んでるだけである程度分かる、理解しやすい良書となっていた。
応用情報技術者試験を受けなくても一読の価値はある。
29・世界で最も強力な9のアルゴリズム
おすすめ度★★★★
検索エンジン、公開鍵暗号、パターン認識、データ圧縮…
日々ネット上で使われるアルゴリズムのすごさを理解する本。
30・SCRUM BOOT CAMP
おすすめ度★★★
スクラムでの開発方法がマンガで分かりやすく描かれている。
惜しむべくは、コンサル企業での仕事の方法と全く違うので使えなかったこと。
方法論としてはわかりやすい。
31・スッキリわかるSQL入門 第2版
おすすめ度★★★
SQL入門者おすすめ。本当にわかりやすい。
かつ、オンラインドリル付きで動作を試せるのが◎。動作テストの回数制限さえなければorz
32・初めてのSQL
おすすめ度★★
初心者にお勧めだが、ちょっと難しいのでスッキリわかるSQL入門をやってからの方が良さそう。
SQLの概要がこれでわかる。
33・ビッグデータ分析・活用のためのSQLレシピ
おすすめ度★★★
10年戦えるデータ分析入門のよりSQLに特化したバージョン。
ここまでSQLでやる必要があるのかと思うくらいだが、技術力はつく。
34・SQL HACKS
おすすめ度★★
ここまでやる必要あるか？というSQLだけでどうにかする本。
ただし、SQLでデータ抽出をやっていたときは結構お世話になった。
35・CakePHP超入門
おすすめ度★★
2020年現在、最新であるCakePHP3の入門書。
一般的なシステムなら構築方法がわかるおすすめの書籍。
・・・とはいえ、私はゲームシステムの作り方を知りたかったのでこの本買ったが、思ったより使えなかった。
ゲームシステムはデータを思い通りに調整しないといけないので再利用性が低いコードが多い。
再利用性が高いMVCモデル自体がゲーム開発にそぐわないのかもしれない。
36・いちばんやさしいPythonの教本
おすすめ度★★
Pythonの基礎に見落としがないかどうかを知るために買った本。
予想通り、これまでコードを触ってこなかった初心者におすすめの内容でした。
37・詳細!Python3入門ノート
おすすめ度★★
いちばんやさしいPythonの教本の次に読んだら良さそうな本。
データ可視化の説明もあるが、内容量は少なめ。
38・退屈なことはPythonにやらせよう ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング
おすすめ度★★★
一般的な事務作業や繰り返し作業には使えそうなPython教本。
Webスクレイピング、ExcelやWordのデータ加工、マウス自動移動などがある。
とはいえ、Pythonコードの基礎から内容は多岐にわたっているので、ビジネスパーソンにはおすすめしたい。
ただ、現職のコンサル業務では使わんかった…。orz
39・Pythonによるデータ分析入門
おすすめ度★
データ分析のうち、データ加工とデータハンドリングを主眼にした書籍。
ただ、Pythonをデータ分析コンペ等で普通に使っていれば身に付く内容が多い。
分からない内容があったら読み返す程度の扱いでいいかも。
40・Python クローリング&スクレイピング
おすすめ度★
Web上のデータを集めたり、解析するための方法。
・・・実務で使わないし、今後も使う予定はない。
画像データ等を集めるのにはいいかもしれない。
41・Pythonではじめる機械学習
おすすめ度★★★
機械学習で重要な特徴量作成方法など、機械学習の基礎的な方法論を簡単に解説した初心者向けの本。
この本の内容がわかっていれば、機械学習関係の基礎的な話は網羅できる。
データ分析コンペに使われるような、XGBoostやLightGBMなどの応用的なモデルについては説明がないので注意されたい。
でも、基礎がわかってないと応用もわからないよね・・・って当たり前ですね。
42・ゼロから作るDeep Learning
おすすめ度★★★
深層学習（Deep Learning）を基礎（パーセプトロン）から作る意欲的な本。
これがわかれば、KerasやPytorchなどの深層学習フレームワークを理解しながら使えるようになる。
43・GitHub実践入門
おすすめ度★★
エンジニアではないし、GitHubはそこまで使ったことが無かったので購入。
Git、GitHub、GitLab等のブランチ、プッシュ、マージ等の概論がわかるので、大きなミスはしなくなるのは良かった。
44・Docker実践ガイド
おすすめ度★★
科学計算でよく使われるSingularityコンテナの実用的な使い方の教本がなかったので、同じコンテナ技術ならええやろと適当に購入。
エンジニアリング、特にDevOpsに関する内容が多かった・・・。
インフラエンジニアにはおすすめかもしれないが、コンテナ自体の使い方はあまり説明されていない。
やっぱり各々のコンテナの公式ドキュメント読めってことか（ ＾ω＾）・・・
44・DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
おすすめ度★★★★
言わずと知れたHBR。
最新の知識や世界の流れを知るのに良い。
説明が専門的になりすぎず、ビジネスをする人にもわかりやすい。
1年21,000円なのでちょっと高め。1か月2,000円以下なら安いのでは？
おすすめは以下の号
45・リサーチ・デザイン
おすすめ度★★★
研究開発していた身としては当たり前の内容だが、言語化されている本がなかったので購入。
教育研修やその資料には良い影響を与えた一冊。具体的な調査方法や考え方も載っている。
46・考える技術・書く技術
おすすめ度★★★★★
会社の推薦図書。とりあえず読めばいいと思うくらい内容のレベルは高い。
これができれば苦労しない。
その他のどの本よりも費用対効果は良い。
47・戦略の本質
おすすめ度★★★★
戦略の重要性。
経営者やマネージャーは必読だと思うが、そんなに反映されていなくて悲しくなる。
そういえば、ビジネスには予備戦力の考え方はあまり浸透していないような・・・？
48・ダブルファネルマーケティング
おすすめ度★★★
ただのデータ分析とPDCAで終わらせない、マーケティング戦略を書いた本。
よくあるWebマーケティング等の手法とは一線を画する。
Webマーケティング、SNSマーケティングはあくまで手段であり、本質的なマーケティングは何かを考えさせられる。
49・思考・論理・分析
おすすめ度★★★
思考とは、論理とは何か。
正しく認識できていない言葉を網羅的に説明し、考えることができる良書。
コンサルティングには必須だが、その他の業界でも読んでほしい。
50・世界標準の経営理論
おすすめ度★★★★
企業戦略などの経営学・経済学の理論を研究およびビジネス両側から見た良書。
私自身、戦略系の仕事は少ないものの、ベースとなる理論を参考にした施策立案をしていることが多い。
51・確率志向の戦略論
おすすめ度★★★★★
マーケティング本としては随一の本だと思っている。
一体なぜUSJは復活したのか？施策の成功率が驚異的に高いのはなぜか？
数学が分かるとなおわかる。私はまだよく分からない部分（NBDモデル）があるが。
52・鶏病研究会報
鶏や鳥の病気に関する獣医学の研究会報。
コロナウイルス感染症や「感染するガン」マレック病などについて、現場の知識がふんだんに載っています。
1年5,000円で最低6冊来るのでリーズナブルです。
53・蚕糸昆虫バイオテックおよびJournal of INSECT BIOTECHNOLOGY and SERICOLOGY
蚕糸学会会報ともいえる存在。
1年6,500円で最低6冊来るのでリーズナブルです。Journal of ～は全文英語。
54・細胞・培地活用ハンドブック
おすすめ度★★★
細胞画像認識AIシステムのドメイン知識要件確認のために購入。
持っているデータ量が足りなさ過ぎて、この本の知識があまり役に立たなかったのが残念。
研究分野によって使う細胞が網羅されている印象で、元々の専門だった第30章（遺伝子導入）は懐かしかった。
55・Pythonによるバイオデータ解析入門
おすすめ度★
分かってる人が書いた、分かっている人向けのバイオインフォマティクス用の教科書。
これを買うくらいなら他の本を買った方がいい。
話が分かりにくい。機能は紹介するけど実際に使わないことが多いし、使用目的を説明しない。
分かるわけないやん（前やってたからワイはある程度分かるけど・・・）になった。
56・生命科学データ解析を支える情報技術
おすすめ度★★★★
ざっくりとバイオインフォマティクスがわかる良本。
初心者にはかなりおすすめ。
「具体的に知りたい内容がある場合はどうすんの？」という問いは下記のDRY解析教本に譲る。
57・DRY解析教本 改訂第2版
おすすめ度★★★
バイオインフォマティクスを実際に試す教本。
実際に試すならPC(Mac)があると嬉しい。ないとWindowsでは環境構築が結構つらい。
手順通りに進めれば基本出来る。
これをスパコン上でやろうとすると、環境構築に時間がかかってかなりキツい内容。そうするとDockerやSingularityコンテナの威力を知るのである。
58・第6回「京」を中核とするHPCIシステム利用研究課題 成果報告会予稿集
スパコン京の利用実例。
ヘム鉄取り込みのタンパク質動態解析のガチなものがあると思ったら、自転車の集団走行での流体解析のような趣味か？と思われるものも存在した。
59・マネー・ボール
おすすめ度★★★
貧乏球団アスレチックスの監督ビリー・ビーンが、データ野球で優勝する実話ベースの話。・・・とはいえメジャーですぐに対策されて勝てなくなったが。
主人公ビリーの生い立ちが面白い。
現在作っている監督視点のゲーム「名将と呼ばれた者達」に少なからず影響を与え続けている。
60・Titanic FACTFILES
おすすめ度★★
初級英語の勉強用として購入。わかりやすい英文で学習が進んだ。
機械学習コンペティションの導入に使われるTitanic: Machine Learning from Disasterで興味を持っていたが、老夫婦の物語は悲しかった。
61・英単語の語源図鑑
おすすめ度★★★
単語の語源がマンガでイメージできるように作られた本。
無機質な単語本よりよっぽど覚えやすい。
・・・あまり使わんけど。
62・実務解説 資金決済法 第4版
現在作っている監督視点のゲーム「名将と呼ばれた者達」に課金決済を追加した際に利用。
ゲーム内通貨を仮想通貨扱いにして実装した。
詳細はMeisyo 利用規約を参照されたい。
63・ソーシャルゲームだけがなぜ儲かるのか
おすすめ度★★★
ソシャゲを網羅的に解説した1冊。
価格という幻想を壊したソーシャルゲームはなぜ儲かるのか？
コンサル社内でもできない人が多い「ユーザー一人一人の生活や生き方をイメージして分析に生かす」はここからも重要だと読み解ける。
データは数字の集まりではないことを思い出させてくれる。
64・会社法 定款事例集 第3版
会社の定款作成に協力した時に購入。
事例が多すぎて読むのに疲れた一冊。実際使うのにはおすすめだが、網羅的に読むことはおすすめしない。
65・Tap スマホで買ってしまう9つの理由
おすすめ度★★
今後、よりデジタルシフトが進んだ場合に必要となってくる考え方。
ただし、実証データは条件によって異なりそうなので参考程度にしたほうが良いかと思われる。
ソシャゲの事例では、広告を昼に出しても商品はそんなに売れない。売れるのはログインUU割合からしても夜が多い。
66・ざっくりわかるファイナンス
おすすめ度★★★
たしかにざっくり分かるが、途中で話が中だるみする印象があった。
WACCなどよく出てくる単語のわかりやすい解説があったのはGood。
財務戦略的からすると、株式上場はなかなかリスキー。リターンが見込めないと倒産への一歩前進になりそう。収益化できていないマネーフォワード、freeeはどうするんだろうか？
67・もし高校野球の女子マネージャーがドラッカーの「マネジメント」を読んだら
おすすめ度★★
出来ている会社が少ないドラッカーの「マネジメント」を野球部に振り替えた本。
実現が中々難しい理由もわかる。
68・幸せをつかむ戦略
おすすめ度★★★
行動経済学の大家、ダン・アリエリー教授の談話。
幸せになる方法は何か？お金か？名誉か？それとも家族か？
走るのをやめて少し立ち止まって、今の幸せを考えるのには良い本。
69・売るプレゼン
おすすめ度★★
アフィリエイトサイトなどでよく使われている方法が言語化されている。
ここまで売ることに注目した本は中々ないと思う。
内容が薄いかもしれない。
70・デザイン科学概論
おすすめ度★★
デザインは感性だと思っていました。言語化され、科学になっているとは・・・。
大学で使われている教科書なので、内容は少し難しいかもしれない。
71・仏教教理問答
おすすめ度★★★
仏教の深み、わからなさを体感させられた本。
特に問答三の勝本華蓮さんの話が専門的で難しい。
死とは何だろうか？死になぜ惹かれるのか？
72・起業3年目までの教科書
おすすめ度★★★
副業でのベンチャー企業での業務に使えそうだったので購入。
エンジニアリングで強い会社CEO（サイバーエージェント出身）の著作。
今でこそ、サイバーエージェントやライブドアは華々しい成功企業とされているが、そうなるまでに実際のキャッシュを稼いでいた事業は何だったのだろうか？
73・会社設立3年目までの税金の本
おすすめ度★★★
副業でのベンチャー企業での業務に使えそうだったので購入。
税金について興味がなく、全くわからなかったのもある。
74・賢い融資の受け方35の秘訣
副業でのベンチャー企業での業務に使えそうだったので購入。
実際に使ってみて、融資を受けられたのもあった。
実際は税理士さんや弁護士さんに顧問を頼み、聞いた方が安定しそう…。
ただ、補助金は政府や役所がたまに出すので自分で情報を追わないと受けられないので注意。
75・社長にも読ませたい日本一やさしく経営が分かる会計の本
副業でのベンチャー企業での業務に使えそうだったので購入。
一般的な会計が分かる。
ファイナンスをはじめとした財務戦略の考え方は、この本ではわからないので別の本を買った。
76・経理以外の人のための日本一やさしくて使える会計の本
副業でのベンチャー企業での業務に使えそうだったので購入。
「会計ワカラン」人もわかる良書。
ファイナンスをはじめとした財務戦略の考え方は、この本ではわからないので別の本を買った。
77・データ分析のための数理モデル入門
おすすめ度★★
一般のビジネスパーソン向けに書かれた本。
データ解析（データ分析ではない、数値処理やデータ解釈）の概要を理解するには使える。
確かにわかりやすいが、実際に使えるかと言うと・・・「だから何？何に使えんのコレ？」感が否めなかったので、その他の項目に入っている。
78・サイエンスの発想方法
おすすめ度★★★★
英語が苦手だから教えられる。苦手だったステップを、細かく分解してそれぞれに対処方法を考えられたから。
そのように、従来の捉え方とは違う発想方法を鍛える本。
79・人工知能は人間を超えるか
おすすめ度★★★
人間のような高度な一般化が難しい現在の人工知能が、今後どのように進んでいくかを予測した本。
読み物として面白い。
80・原因と結果の経済学
おすすめ度★★★★
因果推論の考え方を理解するために購入。
（意味がないのに）前後比較をして効果検証しているな・・・など、業務のいろいろな問題点が発見できました。
もう一度読み直そう。
81・データの見えざる手
おすすめ度★★★★
行動によって人は支配されている・・・が、幸せは行動によって支配されているのだろうか？
体に付けたウェアラブルセンサでの実験により、思わぬ因果がありそうだという結果を示した本。
行動学を専攻していた身としてはとても興味深かった。
82・予想通りに不合理
おすすめ度★★★★
行動経済学が明かす「あなたがそれを選ぶわけ」
ヒトはフリー（無料）にどれだけ弱いか。思っていることと事実はどれだけ違うか。
さまざまな実験から浮かび上がってくる不合理な人間の姿が面白い。
ヒトは合理的に見えて感情的なのである。誰であっても。
83・確率と統計がよく分かる本
おすすめ度★★★
子どもに読ませたら確率・統計に興味持ちそうだなーと思う本。
と思ったら、学研が出版元だった。そういうことか・・・。
84・物理数学の直感的方法
おすすめ度★★★
積分がイメージできない、三体問題がわからない・・・。
理系で引っかかる難所を上手く解説していおり、数学好きにおすすめされたくらい良本。
85・マーケティング論
近視眼的なWebマーケティングやSNSマーケティングが手法としてもてはやされているが、「本質は違うところにある」と思っていたところ良さそうだったので購入。
この本はマーケティング研究に属するので、一般社会で応用するは難しいのだろうか？
86・異端の統計学ベイズ
完全な読み物。数式はほぼ出てこない。
ベイズ統計学の歴史を網羅的に調べた良本。
良本なのだが、500ページ近くあるので読み通すのが困難。
歴史が好きかつベイズ統計が知りたい・・・って中々いないのでは？
87・入門ベイズ統計
紹介したベイズ本の中で、まだ理解ができそうな書き方をしている本。
88・ベイズ計算統計学
The 教科書。初っ端から数式まみれになりたい方はどうぞ。
89・ベイズ統計の理論と方法
東工大の渡辺先生の本。厳密さは随一なので、これを理解できればベイズがわかるんやろうなと思っているが・・・難しい。
1章と8章（基礎編）を何度も往復するレベル。
90・深層学習
いわゆるGoodfellow本。深層学習の大家がその基礎から現行の研究までをまとめた集大成。
これが分かれば素晴らしいが、理解は容易ではない。
下記はほぼ触っていない本たちです。読みたい。
・応用情報技術者 午後問題の重点対策
・ITText 数理最適化
・数理計画法による最適化
・ガウス過程と機械学習（MLPプロフェッショナルシリーズ）
・画像認識（MLPプロフェッショナルシリーズ）
・続・わかりやすいパターン認識
・ラプラス変換キャンパス・ゼミ
・コンピュータービジョン（未来へつなぐデジタルシリーズ・37）
・異常検知と変化検知（MLPプロフェッショナルシリーズ）
・深層学習（MLPプロフェッショナルシリーズ）
・統計的因果探索（MLPプロフェッショナルシリーズ）
・欠測データの統計科学
・統計学入門（東京大学教養学部）
・人文・社会科学の統計学（東京大学教養学部）
・自然科学の統計学（東京大学教養学部）
・データ解析のための統計モデリング入門
・調査観察データの統計科学
・確率論（伊藤清）
・作用素環の数理
・計算統計Ⅱ マルコフ連鎖モンテカルロ法とその周辺
・英文解体新書
・DIANA（ダイアナ妃の生涯、英文）
最後に
まとめてみると90冊ありました。意外と多かった。
1冊3,000円として、1年半で書籍代が27万円。
年収は、約500万 → 700万以上（副業含むので安定しない）に伸びました。
元々そんなに消費癖もないですし、お金に価値があると思ってませんから、目安にしか思ってません。
ある程度頑張れてるかなと思う目安として、今後も工夫していければなと思っています。
今後は経営やデータ戦略構築に携わる機会を増やしていくことで、能力がある人が働きやすい、潰されない社会を作っていければいいかなと思います。
にしても、東京はチャンスが多いなあ・・・栃木や熊本、奈良とは大違いや・・・。(;^o^)
自分の中で本を見直す（＝再度内容を確認する）と、記憶の長期定着に役立つことがわかっています。
しかも「自分はなんでこの仕事やってるんだっけ？」を問い直すことができるので便利便利～。
あなたも書評を書いて、記憶を整理してみませんか？
