Pythonはプログラミング言語として非常に人気の高いです。
その理由は、色々な目的で使えることと、初心者にも学習しやすいことです。
Pythonの学習方法はスクールに行くのも一つですが、お金も高いので、まずは独学が良いかと思います。
独学は書籍とインターネット検索で十分可能です。
今回は、Pythonの学習目的別に、おすすめの書籍を紹介します。
【2022年最新】M1 mac でanacondaをインストールする方法｜Python
【2022年最新】WindowsでAnacondaをインストールする方法｜Python
プログラミング
まずは、プログラミングの基礎を学びましょう。
プログラミング言語としてのPythonを学習すれば、その他のプログラミング言語も学習しやすくなります。
書籍のレベルは、優しいものから順に難しくなっていきます。
「Python1年生体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ」はまったくプログラミングを知らない人でも分かりやすく解説してくれています。
Python 1年生 体験してわかる！会話でまなべる！プログラミングのしくみ
スッキリわかるPython入門 (スッキリわかる入門シリーズ)
「スッキリ」シリーズの特長であるプログラミングのしくみやコツがしっかり身に付くので、機械学習やWebアプリケーションなどの専門分野の学習にスムーズに進むことができます。
最短距離でゼロからしっかり学ぶ Python入門 必修編 〜プログラミングの基礎からエラー処理、テストコードの書き方まで
プログラミング環境の用意、基本的なプログラムの書き方に始まり、リスト、辞書、クラス、関数といった基礎的な知識からエラー処理、テストコードの書き方までを演習問題を交えながら、わかりやすく解説しています。
随所にプログラマーとしての心構えなども触れられており、読みやすく整理されたコードの書き方も身につきます。これから初めてPythonを学ぶ人も、学び直したい人も、必読の書籍です。
入門 Python 3 第2版
こちらはオライリーの書籍です。オライリーは外国の書籍を日本語に翻訳しています。なので、海外の情報を仕入れるには最適です。しかし、翻訳が分かりにくい場合があるとよく言われています。
プログラミングおよびPythonの基礎から、ウェブ、データベース、ネットワーク、並行処理といった応用まで、実践を見据えたPythonプログラミングをわかりやすく丁寧に説明します。
レベルも少し上がりますので、上に紹介した書籍を読んでからチャレンジした方が良いでしょう。
きれいなPythonプログラミング ~クリーンなコードを書くための最適な方法
数学
Pythonはデータ分析や機械学習にも使いやすい言語です。
データ分析や機械学習には数学の理解が必要になってきます。
これを見ている人も数学が苦手な方が多いことでしょう。
数学もPythonを使って勉強できます。中学レベルから学習できるような書籍から紹介します。
文系でも必ずわかる 中学数学×Python 超簡単プログラミング入門
文系プログラマーのためのPythonで学び直す高校数学
数学に自信がないのなら、高校レベルの数学からもう一度しっかり学び直すのはいかがでしょう。
高校数学からしっかり足元を固めていきませんか?
本書は単に数学理論を説明するだけでなく、計算や証明、理論の検証をPythonを使ったプログラムで解説しています。
Pythonではじめる数学の冒険 ―プログラミングで図解する代数、幾何学、三角関数
代数、幾何学、三角関数などの高校レベルの数学を使った数多くの例題を盛り込み、実際にPythonプログラムを動かしながら、AI時代に求められる数学の能力を磨いていきます。
AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング
データ分析
Pythonはデータ分析も得意分野の一つです。
データ分析はデータサイエンティストを目指す上で基本となります。
初心者から社内データサイエンティストになるためには、紹介する書籍が必要となるでしょう。
素人がデータサイエンティストになるための近道｜社内データサイエンティスト
Python2年生 データ分析のしくみ 体験してわかる! 会話でまなべる!
どうやって分析してたらよいか、困っていませんか？
「数式があって難しそう」
「プログラムも大変そう」
と思っている方も多いはず。
本書は、そうした方に向けて、サンプルを元にやさしく
データ分析の方法を解説しています。
Pythonによるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理
Python実践データ分析100本ノック
本書の100本ノックを解くだけですぐに現場で活躍できるわけではありませんが、現場の感覚を身につけることで、ビジネスの現場に自然に入っていけるような力をつけられるはずです。
Python 実践データ加工/可視化 100本ノック
システムデータの加工・可視化から、機械学習の前処理まで。
Excel・時系列・言語・画像・音データ・特殊な加工・可視化。
―ビジネス現場で即戦力になれる「基礎力」を身につけましょう。
機械学習
Python3年生 機械学習のしくみ 体験してわかる! 会話でまなべる!
「機械学習ってどのようなことをするの？」
と思っている方は多いと思います。
本書はそうした方に向けて「機械学習」について、いちからやさしく解説します。
スッキリわかるPythonによる機械学習入門 (スッキリわかる入門シリーズ)
各分野は1つでさえ十分奥深く、初学者にとっては「何を」「どこから」「どのように」「どこまで」学べば、データサイエンティストへの一歩を踏み出せるのかわからず、途方に暮れてしまうことも少なくありません。
本書は、この広大な世界に対して、真正面から、しかしスムーズかつスッキリと学び進めていただくための入門書です。
[第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)
分類/回帰問題から、深層学習/強化学習まで、機械学習コンセプト全般をカバー。
理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。
第3版で敵対的生成ネットワーク、強化学習の各章を新たに追加し、scikit-learnやTensorFlowなどなど新規のPython環境に対応。
scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第2版
この本も上の「[第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 」とほぼ同じか、少しだけ高いレベルです。
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。
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