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pythonでデータ分析をしたい方にオススメの本を紹介【厳選6冊】

こんにちは、TAKです。
今回は、「pythonでデータ分析をしたい!」という方向けにオススメの本を紹介していきたいと思います。

最近では、データサイエンティストやAIエンジニアに興味を持ち、pythonの学習を始めた方も多いのではないでしょうか?今回は、「これからpythonを使ったデータ分析を出来るようにしていきたい!」という方のためにオススメの本を「6冊厳選 」して紹介していきます。

【こんな人に読んで欲しい記事です】

● pythonを使って「データ分析」を出来るようにしたい方

● これから効率的に勉強するにあたって、オススメ本の概要をレベル感と合わせて知りたい方

この記事では、「pythonは触ったことあるけど、データ分析は初めて」という方を想定し、入門レベルの本から徐々にステップアップする形で中上級者向けの本まで紹介していきます。そのため、既にpythonを使ってデータ分析をしているという方も、ご自身のレベルや習得度に応じて参考にしてみてください。

ちなみに、これからpythonを使ったデータ分析をするにあたっては、基本の理解がとても重要となるので「一度もpythonを使ったことがない」という方は、まずは以下の記事で紹介している本を参考にしてみてください。

【python】データ分析にオススメの本「6冊」を紹介

「データ分析」の全体ロードマップ

本を紹介していく前に、「pythonを使ったデータ分析」のロードマップを簡単に紹介しておきます。
既にpythonを使ったデータ分析を熟知している方は読み飛ばして頂いて構いません。

データ分析の学習を始めるにあたって、これから多くのことを学んでいくことになりますが、ざっくり「どんな論点を学んでいくのか」を知っておいた方が良いと思います。なぜなら、pythonを用いたデータ分析(主に機械学習)は非常に論点が広範囲であり、「今何やっているのか」がわかりにくくなるためです。

これから扱っていく内容をざっくりまとめた図が以下となります。

「pythonデータ分析」を学習する前に知っておきたい全体イメージ

枝葉部分に書いてある詳細内容は、学習を進める過程で理解出来るようになるのでここでは省略しますが、赤枠で囲われた2つの部分だけ把握しておいてください。pythonを用いたデータ分析では、最初に「データを扱いやすくするためのライブラリ」を学習し、その次に「機械学習におけるモデルの構築や予測」を学習する流れが望ましいということです。

この基本的な流れを知らないと、「機械学習の本を買って勉強始めてみたけど、numpyとかよくわからない」みたいな事態に陥ることになってしまいます。このことを踏まえた上で、オススメ本を紹介していきたいと思います。

オススメ本①|「pythonによるデータ分析入門」

まず最初に紹介するのが、「pythonによるデータ分析入門」という本です。
これは、先ほどの全体フローでいうところの「論点①:データ分析用ライブラリ」に主眼を置いた本となっています。具体的には、「numpy」や「pandas」といったデータ分析をするには必須のツールや、データを可視化するために必要となる「matplotlib」について紹介されています。

そのため、「pythonを使って初めてデータ分析する」方が最初に手に取る本としてはオススメです。
辞書代わりにも使える本なので、わからない時に何度も繰り返し見返すことで、データ分析の基礎が飛躍的に高まるはずです。

オススメ本②|「pythonではじめる機械学習」

続いて紹介するのが、「pythonで始める機械学習」という本です。
これは、先ほどの全体フローでいうところの「論点②:モデルの構築と予測」に主眼を置いた本となっています。この本では、「scikit-learn」と言われる機械学習用のライブラリの使い方をステップを踏んで解説しています。

モデルの構築や予測といった、機械学習の基本的な流れを抑えたい方にはオススメの一冊となります。
コードを追うことでpythonを使った機械学習の基本を理解出来ますが、「pandas・numpy」などのライブラリ知識を前提として書かれている点には注意してください(そのために、2冊目として紹介しています)。

オススメ本③|「データサイエンスハンドブック」

3冊目に紹介するのは、「データサイエンスハンドブック」という本です。
これは、先ほどの全体フローでいうところの「論点①:データ分布用ライブラリ」をメインとしつつ、「機械学習」についても触れている本となっています。

データ分析用のライブラリを網羅的に学びたい方や、論点を体系的に復習したい方にオススメの一冊となります。 機械学習についても触れている本ですが、これだけで機械学習の論点すべてを理解したと言うには弱い気がするので、そこは別の本に委ねた方が良いかなと個人的には思っています。

オススメ本④|「実践データ分析100本ノック」

4冊目に紹介するのは、「実践データ分析100本ノック」という本です。
これは、先ほどの全体フローでいうところの「論点①(ライブラリ)」と「論点②(機械学習)」をアウトプット形式で扱っている本と言えます。

「100本ノック」という言葉からも想像出来るように、実際のビジネス現場を想定した100の例題が用意されているのがこの本の特徴です。これまでに紹介してきた3冊がどれほど理解出来ているかを「アウトプットベース」で確認したい方やビジネス現場をイメージしたい方にオススメの本です。

オススメ本⑤|「Kaggleで勝つデータ分析の技術」

5冊目に紹介するのは、「Kaggleで勝つデータ分析の技術」という本です。
これは、先ほどの全体フローでいうところの「論点②(機械学習)」に主眼を置いている本と言えますが、今回紹介している6冊の中では特殊な部類に入ります。

というのも、データ分析コンペ「Kaggle」でより良いモデルを構築するための方法論や考え方を紹介している ためです。「Kaggleをやったことないけど始めてみたい」という方や、「Kaggleでより良いモデルを構築出来るようになりたい」といった方にオススメの一冊となります。

オススメ本⑥|「達人データサイエンティストによる理論と実践」

最後に紹介するのは、「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」という本です。これは、先ほどの全体フローでいうところの「論点②(機械学習)」に主眼を置いている本で、今回紹介している6冊の中で最も難しい上級者向けの本となります。

これまで紹介してきた本は、わかりやすさを優先していたために、「数式」や「理論的な背景」を多少なりとも割愛していることが多いです。しかし、この本はタイトルからわかるように、機械学習に関する理論部分を数式を含めてガッツリ説明しているのが特徴的です。

「機械学習を極めたい!」という方や「数式含めたアルゴリズムの背景を知っておきたい」という方にはオススメの本と言えます。もちろん辞書代わりにも使えるので、一つ一つの論点は今まで紹介した本で学びつつ、背景部分をこの本で抑えていくといった使い方も出来ます。

まとめ

いかがだったでしょうか?

今回は、「pythonでデータ分析をしたい」という方向けにオススメの本を6冊ほど紹介させて頂きました。
機械学習を始めとしたデータサイエンスの注目度も高く、関連書籍も非常に多くなっていますが、「今自分はどこを勉強していて、これから何をすればいいのか」といった全体イメージを持っておくことがモチベーション維持の観点からも重要になると思います。

今回の記事がデータ分析向上の参考になれば幸いです。
では今回はこのへんで。