【おすすめ】Pythonの独学で必要な書籍

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Python






わたしは、底辺サラリーマンで、Pyhton学習歴は半年、R(フリーの統計解析ソフト)学習歴半年、学習方法は独学です。

ここでの独学とは、体系的な学習カリキュラムがなく、強制力がない学習方法のことを指します。

わたしのような、他人に強制されることを嫌う方は、独学の方がマイペースで学習できると思います。

ちなみに、アイキャッチ画像(上の画像)は、わたしが読んだデータ解析に関する書籍です。サラリーマンをしながら1年間(RとPython合わせて)では、意外と多い? 量じゃないですよね。内容が理解できたか。汎用性があるか。ですよね。

対象者

  • Python初心者
  • 勉強は強制されたくない方
  • Pythonの書籍のレベルやレヴューを知りたい方

効能効果

  • Pythonの独学に必要な書籍が分かる
  • 初心者がPythonを学習するための書籍が分かる
  • 書籍による学習のステップアップが分かる

データを解析して問題を解決したい方は、私の学習過程や失敗体験を踏まえて、あなたの学習の効率を高めていけるための、一助として欲しいです。

独学は BEST ではない?

スクールやインターンを使ったほうがよいように思います。わたしの意見と矛盾していますが、現役プログラマーと接する機会があること、質問できることなど、非常に効率的な学習ができると思います(なんせ、利用したことがないので分かりませんが)。というのは、Pythonでコードを書いていると、初心者は特にエラーが頻発します。エラーの解決に1、2時間を費やすことはよくあります。ときには、1日費やすことや解決しない場合もあります(あきらめて、違い方法を模索する)。その点スクールなどは質問すれば、即解決します。これを効率的だといわずになにを効率的だといいますか。あえて、けちをつけるなら、エラーの解決手段もプログラムを学ぶ上で重要ということですね(スクールなどでも教えると思いますが)。ちなみに、エラーメッセージをググれば、たいてい解決方法が分かります。または、QiitaやGitHubなどがプログラムの解決に有用かと思います。

でも、スクールにお金をかけたくない強制されたくない。という方は多いと思います。そこで、わたしの独学で学習した書籍を紹介し、あなたの独学に必要な書籍の参考にしてみて下さい

書籍の評価基準

レベル:わたしが呼んだ書籍のなかで、一番簡単なものを1、一番難しいものを5

理論:解析方法の理論が説明されているか

数式:数学的に説明されているか(わたしは苦手です)

分かりやすさ:これから説明する順に、書籍で学習した場合に理解しやすいかどうか

コード:コードが理解しやすい、またはコピーでも汎用性がある

おすすめ度:わたし個人の印象、総合得点、ただし紹介の順で学習するなら

訳本は、「訳が悪い」などのレヴューがありますが、今回紹介した書籍は訳が悪いとは思いません。多少ぎこちない表現が散見されますが、十分に書籍の情報は理解できます。わたしは、訳が悪いのは些末なことだと考えていますので、今回のレヴューに訳は考慮していません。訳本に慣れていない方はどうかわかりません、ご了承ください。

書籍紹介

レベル   :★

理論    :★

数式    :★

分かりやすさ:★★★★

コード   :★★★

おすすめ度 :★★★

非常に読みやすく、簡単です。サラリーマンが、はじめてのPythonの学習には悪くないと思います。ただ、この書籍だけではなにも分かりません。しかし、Pythonのおおざっぱな概要を知るには悪くない書籍だと思います。

 

レベル   :★★★

理論    :★★★

数式    :★★★★

分かりやすさ:★★★

コード   :★★

おすすめ度 :★★

データ分析と書籍名にありますが、基本的な内容が多く、あまり面白くありません。データ解析に必須である、NumpyやPandas、データの可視化に必要matplotlibの説明を中心に基本的な内容に終始しています。まったくの初心者にはちょっとしんどいかもしれません。でも、基礎を固めたいかたは有益かと思います。

 

レベル   :★★★

理論    :★★★★

数式    :★★

分かりやすさ:★★★★

コード   :★★★★

おすすめ度 :★★★★★

書籍名はRとPythonとありますが、有益な内容はほとんどRです。Rはフリーの統計解析ソフトで、わたしも愛用しています。データ解析に統計学は必須だと思うので、この本でチャレンジしてみてはいかがでしょうか。Pythonの内容は最後のほうに、少しだけあります。機械学習についての内容ですが、なんとなくイメージできるようになるかな?といったレベルです。この書籍は、わたしにとって、Rによるデータ解析の勉強に有益でした。

 

レベル   :★★

理論    :★★

数式    :★

分かりやすさ:★★★

コード   :★★★

おすすめ度 :★

この書籍はあまりおすすめしません。決して悪いというわけではありません。データ解析に必要な開発環境であるJupyter labについての書籍です。わたしのPythonの開発環境はこのJupyter labで、すでに使用して使い方はある程度分かっていたので、この本の内容では満足できませんでした(ちなみに私が学習したのは1版のほうです、リンクは最新の2版です、内容が違ったらごめんなさい)。

 

レベル   :★★★

理論    :★★★

数式    :★★★

分かりやすさ:★★★

コード   :★★★★

おすすめ度 :★★★★

この本も「Pythonによるデータ分析の教科書」と同様に、NumpyやPandas 、matplotlibなど、データ解析には必須だが、基本的な内容が多く、あまり面白くありません。しかし、基礎的な内容で今後の学習にも影響しそうなので、この本はがんばって読み進めてほしいです。だいたの書籍はコードがGitHubにありコピペできますが、この本では自分でコード入力してコードの書き方を学習してほしいですね。

 

レベル   :★★★

理論    :★★★★

数式    :★★★

分かりやすさ:★★★★★

コード   :★★★★

おすすめ度 :★★★★★

amazonのレヴューでも高評価で、わたしも絶賛おすすめです。Pyhtonによる機械学習ではトップクラスの分かりやすさではないでしょうか(ここに紹介した書籍しか読んでいませんが。すいません)。応用力なある方は、この書籍にあるコードで機械学習が実用レベルになるのではないでしょうか。この書籍もコピペせずに、自分でコードを模写したほうが勉強になるかと思います(ネットでは写経と呼ばれているみたいです。お経の模写と同じようだからですね)。

 

レベル   :★★★

理論    :★★★★

数式    :★★★★

分かりやすさ:★★★★

コード   :★★★★

おすすめ度 :★★★★★

わたしが読んだのは2版です。読んで2か月ほどで、3版が出ました(もう少し待っていれば...)。非常におすすめです。Pythonによる機械学習の書籍のなかで、わたしが一番好き本です(感想はどうでもいいですか)。今までの書籍より、数式や理論が多くなりますが、これまで書籍を読んでくれば理論も知りたくなります。1冊目にはまったく向きませんが、もう少し理論も知りたい方には超おすすめです。

 

レベル   :★★★

理論    :★★★

数式    :★★

分かりやすさ:★★★★

コード   :★★

おすすめ度 :★★★

ここで、番外編として、Rの統計学の書籍の紹介です。ガチガチの統計学というより、書籍名にもあるようにデータサイエンティストよりですね。つまり、機械学習をメインで、モデルの説明よりモデルの予測精度を重要視した内容になっています。統計と機械学習のどっちつかずといった印象が残ります。どちらかに寄った書籍の方がよかったかも。この書籍も1版しか読んでおらず、最新の2版を紹介しています。

レベル   :★★★★

理論    :★★

数式    :★★★

分かりやすさ:★★★

コード   :★★★

おすすめ度 :★★

Kaggleとはデータ解析のコンペティションです。上位になると賞金がもらえます。賞金が欲しいので、 データ解析の予測精度に特化した内容かと思い購入しました。コードは多少参考になりますが、この書籍がなのを伝えたいか分かりませんでした。あまり参考にならないので、全部読んでいません。わたしは、流し読みか目次で知りたい項目を読んで、参考にならなければそれ以上は読みません。

 

レベル   :★★★★★

理論    :★★★★

数式    :★★

分かりやすさ:★★

コード   :★★

おすすめ度 :★★★

データ解析は自分のデータでしていますが、Web上のデータも収集したいと思い、購入しました。今現在読んでいる最中です。今までの書籍とは畑が違うためか、コードが理解できません。HTMLや正規表現が理解できたら有用な気がしますので、学習を続けていきます。Web上のデータを収集できたらデータ解析の幅が広がると思いますので、みなさまも読んでみてはいかがでしょうか。

 

レベル   :★★★★

理論    :★★★★

数式    :★★

分かりやすさ:★★★★

コード   :★★★★

おすすめ度 :★★★★

この書籍も今現在読んでいます。この書籍はわたしも最新の2版で学習しています(発売を待って購入しました)。1版もamazonで高評価、立ち読みでも面白そうでしたが、深層学習で必要なTensorFlowのバージョンが1でした。わたしはバージョン2なので、コードが動かなかったり、compat.v1を書くのが面倒だと思い、2版を待ちました。2版はTensorFlowのバージョン2で、ニューラルネットワークの内容も豊富になっているので、楽しみです。今のところ前半までしか読んでいませんが、理論もしっかりしていて、コードも読みやすいです。

まとめ

いかがだったでしょうか。わたしの書籍による学習遍歴を書籍レヴューとおすすめを紹介しました。

Pyhton初心者だが、理解力があり、機械学習に特化したいなら

  1. Pythonによるデータ分析入門
  2. Pythonではじめる機械学習
  3. Python 機械学習プログラミング

この3書籍が最短ルートかもしれません。わたしには到底無理です。のろのろ学習していきます。

機械学習を基礎から学びたい方

Udemy

キカガク

などがおすすめです。わたしも少し使っていました(これでも独学になると思います)




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