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【初心者からOK!】Pythonでデータ分析をしたい方へおすすめの本を紹介します【厳選4冊】

2022年8月3日

【初心者からOK!】Pythonでデータ分析をしたい方へおすすめの本を紹介します【厳選4冊】

こんにちは。TATです。

今日のテーマは「【初心者からOK!】Pythonでデータ分析をしたい方へおすすめの本を紹介します【厳選4冊】」です。

 

悩んでいる人

Pythonでデータ分析がしたいです。

おすすめの本を教えてください。

 

上記のような方におすすめの本をご紹介します。

Pythonでデータ分析をするためには、Pythonの基礎的な文法はもちろんですが、データ分析でよく使われるライブラリの理解や、統計学などの知識も必要です。

ここでは初心者の方からでも手の取れるものから上級者向けのものまで幅広くご紹介していきます。

 

【初心者からOK!】Pythonでデータ分析をしたい方へおすすめの本を紹介します【厳選4冊】

【初心者からOK!】Pythonでデータ分析をしたい方へおすすめの本を紹介します【厳選4冊】

本記事では僕が独断と偏見でチョイスした本4冊をご紹介します。

データ分析に関心のある方は是非ともお試しください。

 

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!

 

1冊目に紹介するのが「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!」です。

タイトルから想像できるように、こちらは初心者向けの本になります。

 

この本の著者である森 巧尚(もり・よしなお)の本は、初心者向けの解説本として評判です。

登場人物(動物?)であるヤギ博士&フタバちゃんが対話形式で話が進んでいきます。

対話形式なので、内容が理解しやすいのが特徴です。

 

優しそうなタイトルですが、データ分析に必要な基礎的な知識はきっちりと網羅されています。

データ分析の際に必要な前処理(データ整形)や、グラフの作成方法やデータの見方など、基礎的な内容がバランスよくまとめられた一冊です。

 

データ分析に関心がある方の中でも特に初心者におすすめです。

 

Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書

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次におすすめするのが「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」です。

こちらも比較的初心者の方向けの本になりますが、1冊目の本よりは内容が少し難しくなります。

ボリュームも大きくなります。

 

Pythonのインストールから丁寧に解説されており、なぜデータ分析が注目されているのか、その背景についても説明があります。

基礎的な内容から始まり、最終的には機械学習の実装まで解説されているので、この1冊でデータ分析に必要な知識の大部分が網羅できます。

さらに応用編としてスクレイピングや自然言語処理などについても触れられているの、データ分析以外の分野にも触れることができます。

 

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

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オライリー・ジャパン
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3冊目にご紹介するのが「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」です。

こちらは技術書として定番のオライリーから出版されている本になります。

 

オライリーの本の特徴は、本当に基礎の基礎から懇切丁寧に解説している点です。

その結果、辞書のようは分厚さになってしまい、値段も少々高くなってしまうのですが、その分内容の充実度は他の本とは別格です。

 

元々英語で出版されたものが日本語訳されたものがほとんとで、アメリカの参考書は内容がとても体系的にまとめられており、初心者から経験者まで、いろいろな人が学べるような構成になっていることが多いです。

とても内容も濃いので読破するのは大変ですが、その分得られるものも多いです。

 

基礎からみっちり勉強したいという方には、オライリーの本はお勧めです。

 

ちなみにこちらの一冊が完了したら、「Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習」もおすすめです。

 

Python 実践データ分析 100本ノック 第2版

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最後にご紹介するのが、「Python 実践データ分析 100本ノック 第2版」です。

こちらは実践的な内容になっているので、ある程度の基礎知識を身につけた方におすすめです。

 

タイトルの通り、データ分析に関する問題が100個用意されています。

データの加工から機械学習、画像処理や言語処理まで、幅広い分野の問題が用意されています。

 

汚いデータをきれいにして分析できる状態にするとか、データから顧客の行動を予測するとか、より実践に近いデータ分析が体験できます。

将来的にデータ分析関連の仕事に就きたい方などにはとてもおすすめです。

 

ただし、最初の一冊としては少し難しいので、上記で紹介した3冊のうちどれか1つを読んで基礎的な内容を理解した上で挑戦することをお勧めします。

 

書籍による独学で挫折してしまっても諦めるのはまだ早いです

書籍による独学で挫折してしまっても諦めるのはまだ早いです

ここまでで、Pythonでデータ分析をしたい方に向けて、おすすめの本をご紹介してきました。

これらの本に挑戦して、途中で挫折してしまっても、すぐに諦めないでください。

 

是非とも別の本を試してみてください

最初に購入した本で挫折してしまったら、別の本も試してみてください。

買った本が自分に合っていないということはよくあります。

 

人によって説明方法は変わってくるので、本をかえるとすんなりを理解できてしまうこともあります。

僕個人としては、いろいろな本を試してきた結果、今ではオライリーの本を最優先で購入しています。

自分に合う本が見つかると学習が継続しやすいです。

 

内容が難しいと感じたらPythonの基礎から学び直すのもあり

また、いずれの本も内容が難しいと感じたら、Pythonの基礎的な知識が不足している可能性もあります。

その場合は初心に戻って基礎的な内容をあらためて勉強してみるのも良いかもしれません。

 

こちらの記事ではこれからPythonを学びたいという方に向けたおすすめの入門書をご紹介しています。

よろしければ参考にしてみてください。

【まとめ】Python初心者やこれから学びたい方、Python入門書としておすすめの書籍4選
【まとめ】Python初心者やこれから学びたい方、Python入門書としておすすめの書籍4選

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書籍が無理なら他の方法も試してみましょう

色々と試した結果、それでも書籍による勉強が難しいと感じたら、別の勉強方法を試してみるのが有効かもしれません。

今の学習方法(書籍)が最適であるとは限りません。

 

内容うんぬんというよりかは、学習方法があってなくて挫折してしまうというケースは結構あります。

自分に合った学習方法が見つかれば、学習を継続できるかもしれません。

 

書籍以外の学習方法だと次のようなものが挙げられます。

ポイント

プログラミング学習サイトProgateRecursionなど

動画学習サイトUdemyなど

プログラミングスクールキカガクAidemy(アイデミー)など

 

書籍で挫折してしまったら、上記のような方法を試すのもありです。

色々トライしてみて、自分に合う学習方法が見つかれば無理なく継続することができます。

 

独学で全滅したらプログラミングスクールも検討の余地あり

また、独学で全滅したらプログラミングスクールも検討の余地があります。

プログラミングスクールは、いつでも講師に質問できる環境だったり、コーチからマンツーマンレッスンが受けられたり、オリジナル教材が利用できたり、初心者には至れり尽くせりの環境が整っています。

 

プログラミングスクールの最大のデメリットが料金の高さです。

数十万円とかの費用がかかる場合が多いですが、その分たくさんのメリットを享受することができるので、独学が厳しそうであるならば検討してみるのも良いと思います。

 

また、最近ではサブスク型でリーズナブルな料金で利用できるプログラミングスクールもあります。

月額数千円から利用できるのでとてもお得です。

 

昨今はたくさんのプログラミングスクールが乱立していて、スクールによって特徴は様々です。

したがって、学習方法と同じようにここでも自分に合ったプログラミングスクールを見つけることが大切です。

無料体験レッスンなどを受講して、自分に合っているのかを確認しつつ、不安要素をなるべく取り払ったうえで選ぶようにしましょう。

決して安い料金ではないので、慎重になりすぎるくらいでちょうどいいです。

【まとめ】Pythonが学べるおすすめプログラミングスクール4選

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まとめ

本記事では、「【初心者からOK!】Pythonでデータ分析をしたい方へおすすめの本を紹介します【厳選4冊】」というテーマでお話してきました。

 

データ分析に関心のある方にとって、少しでも参考になれば幸いです。

また途中で挫折してしまってもすぐに諦めないでください。

 

別の本を購入してみたり、あるいは他の学習方法を試してみたり、いろいろと挑戦してみてください。

今やってることが最適とは限らないので、諦めてしまう前に色々と試してみることが大切です。

最終的に成功すれば、それまでの挫折なんて誤差になります。

 

ここまで読んでくださり、ありがとうございました。

 

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