【2022年最新】初心者が学ぶ目的別Pythonおすすめ書籍18選|プログラミング・数学・データ分析・機械学習

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Python
初心者に人気のプログラミング言語Pythonは独学可能か?
Pythonは非常に人気のあるプログラミング言語で、まったくの初心者でも独学が可能と言われています。 Pythonはさまざまな目的に使える、汎用性のあるプログラミング言語です。 プログラミングは「独学が難しい」と言われていま...
ゼロ知識の初心者がデータサイエンスを完全無料で学習する方法5選
データサイエンスの知識や技術、またはPythonについて学びたい。でも「大学に行くほど本気度がない」、「スクールに行くほどお金がない」、なんせ「時間がない」という方も多いはずです。というよりほとんどの方がそうだと思います(当然わたし...

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。

【初心者】プログラミング学習、独学かスクールか問題

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

  1. プログラミング
    1. 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
    2. スッキリわかるPython入門 (スッキリわかる入門シリーズ) 
    3. 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
    4. 入門 Python 3 第2版
    5. 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
  2. 数学
    1. 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
    2. 文系プログラマーのためのPythonで学び直す高校数学
    3. 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
    4. 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
  3. データ分析
    1. 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! 
    2. 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
    3. Python実践データ分析100本ノック
    4. Python 実践データ加工/可視化 100本ノック
  4. 機械学習
    1. 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!
    2. 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) 
    3. [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) 
    4. scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第2版 
    5. 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

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

知識がゼロの方を対象にした、Python の超入門書です。
簡単で楽しいサンプルを作りながら、会話形式で、Python のしくみを理解できます。
初めての方でも安心してPython プログラミングが学べます。

スッキリわかるPython入門 (スッキリわかる入門シリーズ) 

書籍紹介には「プログラミングの基礎を丹念に解きほぐし、楽しいストーリーとともに、つまずくことなく最後まで読み通せる入門書を目指しました」とあります。
「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。
また、「スッキリ」シリーズで好評の楽しみながら知識の確認ができる練習問題と、よく陥りがちなエラーや落とし穴の対策をまとめた「エラー解決・虎の巻」も収録しており、挫折せずに着実に学びやすいです。

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

プログラムは一人のためのものではなく、チームで共有することがほとんどです。なので、自分の書いたプログラムが他者にもわかるようにしないといけません。
本書ではきれいなコード(Clean Code)を書くために、コマンドライン、コード整形、型チェッカー、リンター、バージョン管理 などのその道のプロが利用しているツールを詳解し、Pythonプログラミングスキルを向上させる方法を学びます。

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

本書は徹底して直線だけを学び直します。数学としてはまさに一歩目。中学一年生に戻ったつもりで、“わかるところ”からやり直しましょう。数学が苦手ならなおさら「急がば回れ」がお薦めです。
本書ではまず、直線に絞って数学の基礎知識を固め直すことを目指します。
数式を作れれば、必ずPythonで答えを計算するプログラムが作れて、解を求められることを実感してください。
これは、将来的に高度な数値計算をするプログラムを開発するときに、必ず役立つ基礎になります。

文系プログラマーのためのPythonで学び直す高校数学

プログラマー向けの数学書はどれも高校レベルは飛び越えた、難易度の高いものばかり。
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。
自分のレベルに合わない参考書では結局何も身に付きません。
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。
理論を学んで、Pythonで試す。読むだけでなく手を動かすことで、数理計算のコーディングの勘所を養うこともできます。

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

こちらは、数学のレベルも少し上がります。
とはいえ、文系でも十分に理解できるように解説してくれています。
数学の視点からプログラミングを眺め、また逆にプログラミングの視点から数学を眺めることで、退屈な計算問題は、さまざまな工夫が可能なプログラミングの課題になります。
プログラミングの文法は、数学の問題を解く上での強力な武器となり、それぞれの新たな魅力に気づかされるきっかけとなります。
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

AIやデータサイエンスの世界で必要とされる数学的な知識を、数式ではなく図やチャートによって直感的に理解でき、実際にシンプルなプログラミングを行うことで、体験しながら身につけることができます。

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! 

スクレイピングなどで集めた大量のデータ。
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

本書は少し古いですが、Pythonを使ったデータ分析で必須となる、Numpyやpandasの操作方法を詳しく学べます。
こちらも信頼のオライリーですね。

Python実践データ分析100本ノック

実際のビジネスの現場を想定した100の例題を解くことで、現場の視点が身につき、技術を現場に即した形で応用できる力をつけられるように設計した問題集です。
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。
実践を通して学習していきます。

Python 実践データ加工/可視化 100本ノック

データの基本を学び、様々な特徴のデータを練習すれば、どんなデータが来ても怖くありません。
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!

「最近よく耳にする人工知能と機械学習について知りたい」
「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) 

機械学習の世界は、数学理論、モデル、ライブラリ、プログラミングなど、学ぶべき分野が多岐に及びます。
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) 

世界各国で翻訳された機械学習本ベストセラーの第3版!
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。
この本をマスターできれば、簡単なものであれば、とりあえず機械学習を実践で使えるレベルになると思います。

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。

深層学習以外の機械学習にはscikit-learnを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。深層学習にはTensorFlowとKerasを使い、ニューラルネットワークの構築と訓練、ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにTensorFlowの分散処理のメカニズムや実装までを幅広く解説します。

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

こちらは、深層学習(ディープラーニング)を学ぶ上でバイブルとなっている書籍です。もう少し理論も学びたい人向けです。
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。
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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