Python初心者がデータサイエンティストになるために必要な書籍

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Python
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データサイエンティストに必須のプログラミング言語であるPythonですが、初心者にとってはハードルが高いです。

初心者がPyhtonを勉強するためには、書籍が手っ取り早いです。しかし、書店やECサイトには多くのPython書籍があり、どれが自分に合った書籍かが分からなくなります。

一言にPyhtonと言っても、レベルや目的によって、勉強になる書籍には違いがあります。間違って購入しては、時間やお金の無駄になってしまいます。

今回は、Python初心者がデータサイエンティストになるために必要な書籍をレベル別に紹介します。まったくの初心者は「レベル0」から読み進めて下さい。

レベル0|Pythonってなんですか?

独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで

この書籍はPythonに特化した内容ではありません。プログラミングを通じて仕事の効率化をするための考え方が書かれています。そのプログラミングがPythonを例にしているだけです。なので、プログラミング全般に興味があれば、勉強になります。

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

その名の通り、Pythonの1年生のための書籍です。Pythonの第一歩目にはちょうど良いです。実際にPythonを使って勉強することができます。図が多く、マンガで説明しているので、分かりやすさに重点を置いて書かれています。なので、他のプログラミング言語の経験者にはお勧めできません。初心者を対象としています。

Excel×Python最速仕事術

これは、Pythonを実際に使ってエクセルを効率化するための書籍です。仕事でエクセルを使う方は、Pythonの勉強だけでなく、仕事に生かすことで、さらなる学習意欲に繋がります。プログラミング言語は目的ではなく、方法なので、仕事の効率化を目的にして学習できます。だた、「マクロは古い」と書かれていますが、やはりエクセルの効率化や簡単な自動化程度はマクロで十分です。なので、エクセルをPythonで使うのは、ステップ程度と認識した方が良いです。

レベル1|Pythonの基礎を知りたい!

スッキリわかるPython入門 (スッキリわかる入門シリーズ)

Python未経験者や、Pythonを始めてみたはいいがまったく意味が分からない人にちょうどいいと思います。本格的にPythonを学び始めに最適です。Amazonでもベストセラーになっています。Pythonの最低限が理解できると思います。この書籍も分かりやすさ優先で書かれているので、初心者でも抵抗なく読めます。

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

ここからは、Pythonを全く知らないと少ししんどいかもしれません。レベル0の中で1冊か、上で紹介した「スッキリわかるPython入門」を読んだ後の方が良いかもしれません。とはいえ、1冊目でも理解できるようには書かれていると思います。

入門 Python 3 第2版

プログラミング言語を学ぶための書籍では有名なオライリーです。訳書なので、説明文に少し気になる方がいるみたいですが、わたしはまったく問題なく理解できました。入門と書いてありますが、少し説明が不親切なので、ある程度Pythonを理解できていた方が読みやすいでしょう。その代わり、今まで紹介した書籍より詳しく書いてあります。

レベル2|Pythonを使ってデータ分析してみたい!

データ分析はPythonの力を発揮できる領域です。しかし、データ分析は最低限の知識が必要になります。統計学が代表的なものです。以下に紹介する書籍には簡単な統計やデータ分析に必要な知識も学べますが、統計やデータ分析の知識を持っておいた方が読み進めやすいでしょう。

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

【2021年】ゼロから統計学を独学したい人が読むべき書籍10冊

【初心者】Rと統計学をいっぺんに学ぶ最初の5冊

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!

Pythonを使ってデータ分析するための書籍のなかでは一番簡単といってもいいと思います。すらすら読み進めて、データ分析の基礎が分かるでしょう。でも、少し物足りないかもしれません。

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

これもわたしが好きなオライリーの書籍です。結構地味ですが、データ分析するには必要な内容が多いです。データを手足のように扱うことは難しいですが、この書籍はデータの扱い方だけでなく、データの可視化(グラフ)なども詳しく解説しています。

Python実践データ分析100本ノック

100本ノックシリーズは、命令が100本あります。その命令を自分でコードを書いて答えていく方式です。ドリルもたいなものでしょうか。
ビジネスによく用いられるデータの例をもとに、Pythonの動きを確認しながら勉強できます。難しい分析は行っていませんが、実際に自分で考えてコードを書くことは、意外と難しいです。いままで、コードを理解せずに、コピペで勉強した方には良いべんきょうになります。

レベル3|Pythonを使って機械学習してみたい!

Pythonの本領発揮ですね、機械学習や深層学習、強化学習などAIの領域になってきました。ここまで、くれば勉強も楽しくなってきたはずです。

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

2017年に出版された結構古い本です。訳書なので、元の書籍はさらに2年ほど古いと思います。しかし、機械学習の基本的なことが書いてあるため、今でも勉強になります。機械学習に必要な特徴量エンジニアリング(データを学習しやすいように加工すること)や教師あり学習、教師なし学習などが、コードとともに解説してあります。Pythonがある程度できるなら、機械学習の1冊目でも問題ないでしょう。

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

「Pythonで始める機械学習」よりもう一層深く機械学習について解説されています。AIの真骨頂である深層学習(ディープラーニング)についても解説されています。この書籍について理解できれば、機械学習初心者卒業でもいいと思います。

scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第2版

前半は、scikit-learnについて書かれています。他のレベル3の書籍を読まれた方は無視してもいいです。でも、後半のKerasやTensorFlowについては、この書籍で学習した方が良いでしょう。上で紹介した「Python機械学習プログラミング」より深層学習に特化しています。

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

AI関連の書籍では必ずと言っていいほど紹介されていますね。これは、Pythonを使ってAIを実行するというより、深層学習についての理解を深めるための書籍です。Pythonnoコードでの深層学習は対して難しくないですが、深層学習の理論は難しいです。その理論を非常に分かりやすく解説しています。名著たる所以ですね。ただ、出版年が古い(2016年)ことが気がかりです。AI分野は発展速度が速いです。第2版が待ち遠しいですね。

まとめ

とりあえずここまでくれば、「Python使えます」といえると思います。なので、まずは今いる会社で、社内データサイエンティストになってみてはいかがでしょうか。

社内データサイエンティストで成果を出すことができれば、「データサイエンティスト経験者」として、新たなキャリアが開けるかもしれません。

楽しんでPythonを勉強して、価値のある分析をしていきましょう。

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