Pythonでデータ分析する方法を学べるおすすめ本5選

プログラミング

Pythonの基礎を学んで、次はデータ分析に取り組みたいけど、どうやって学習すればいいだろう。何かいい方法はないかな。

こんな悩みにお答えします。

データ分析は書籍で学ぶことができます。

なぜなら、データ分析などの特定の分野は深く学習する必要があるため、専門書を用いた学習が効率的だからです。

今回は、Pythonでデータ分析する方法を学習できる書籍 5選をご紹介します。

この記事を読み終えると、あなたの目的に合った書籍を検討することができるでしょう。

この記事の信頼性

ひよこ
ひよこ

私は、大学時代にプログラミングを学び、PHPなどのWeb系言語からAIに用いられるPythonまで幅広く経験してきました。

現在はデータサイエンティストとして大企業で活動しています。

また今ではほぼ不労所得として月10万円以上の収益を継続的に達成しています。

Pythonでデータ分析する方法を学べる書籍5選

Pythonでデータ分析する方法を学べるおすすめの書籍です。

項番表紙タイトル参考価格
1

Python実践データ分析100本ノック

2,640円
2

Kaggleで勝つデータ分析の技術

3,608
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

4,400円
4

Pythonによるデータ分析入門 第2版

4,180円
5

Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書

2,728円

そして、それぞれの難易度および対象(基礎/実務)は以下の図の通りです(※著者の独断と偏見)。

ひよこ
ひよこ

難易度と記載しましたが、いずれも大差はありません。あなたの目的に合った書籍を選びましょう!

■関連記事:Python学習本
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データ分析

データ分析とは膨大なデータから、目的に沿った情報を抽出すること

詳細説明は割愛しますが、主なデータ分析の流れは以下のとおりです。

要件定義:顧客の要件をヒアリング
データ分析:実データを分析、データを高付加価値化
可視化:データ分析から得られた情報をグラフ化
システム化:継続的な情報抽出やダッシュボードによるレポート

    データ分析に関する書籍には、「要件定義フェーズを考慮したもの」や「可視化にも力を入れているもの」、「データ分析のみにフォーカスしているもの」など様々です。

    この記事が、あなたの目的に合った書籍を見つける参考になれば幸いです。

    ① Python実践データ分析100本ノック

    対象・ビジネス現場で使えるデータ分析スキルを身に付けたい方
    特徴・ビジネス現場を想定した100の例題
    章立て
    第1部 基礎編:データ加工
      第1章 ウェブからの注文数を分析する10本 ノック
      第2章 小売店のデータでデータ加工を行う10本 ノック
    第2部 実践編①:機械学習
      第3章 顧客の全体像を把握する10本 ノック
      第4章 顧客の行動を予測する10本 ノック
      第5章 顧客の退会を予測する10本 ノック
    第3部 実践編②:最適化問題
      第6章 物流の最適ルートをコンサルティングする10本 ノック
      第7章 ロジスティクスネットワークの最適設計を行う10本 ノック
      第8章 数値シミュレーションで消費者行動を予測する10本 ノック
    第4部 発展編:画像処理/言語処理
      第9章 潜在顧客を把握するための画像認識10本 ノック
      第10章 アンケート分析を行うための自然言語処理10本 ノック

    Amazonで300以上のコメントにも関わらず、評価4.2のレビューを獲得しているデータ分析の良書

    ビジネスの現場に求められるデータ加工のノウハウや課題発見・解決のためのデータ分析ノウハウ、そして機械学習(画像認識や自然言語処理)による潜在的な需要の把握まで例題を通して学習します。

    顧客の依頼や前提条件なども考慮されており、データサイエンティストの実務を体験したい方におすすめです。

    Python実践データ分析100本ノック  詳細はこちら>>

    ② Kaggleで勝つデータ分析の技術

    対象
    ・Kaggleをはじめたい方、データ分析者、データサイエンティスト
    ・実務で予測モデルの精度を上げたい方
    特徴・特徴量の作り方、バリデーション、パラメータチューニングなどについて、一般的な書籍ではあまり言及されない暗黙知やポイントについても記述
    章立て
    第1章 分析コンペとは?
    第2章 タスクと評価指標
    第3章 特徴量の作成
    第4章 モデルの作成
    第5章 モデルの評価
    第6章 モデルのチューニング
    第7章 アンサンブル

    データ分析コンペティションの中でも最も有名なKaggleを題材としたデータ分析本。

    Kaggleでは実データを利用するため、実務に近いデータ分析・モデル構築を学ぶことができます。

    近年、Kaggleは日本企業の中でも影響力を強めており、多くのメリットがあります。

    • Kaggleランクが採用や賞与に繋がることがある
    • Kaggleを通してデータサイエンティストと交流ができる
    • 自分のスキルレベルを知ることができる
    このように、Kaggleに取り組むことは一石二鳥以上の効果があるため、一度挑戦してみることをおすすめします。

    Kaggleで勝つデータ分析の技術  詳細はこちら>>

    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

    対象
    ・Pythonの基礎を理解している方
    ・データ分析/機械学習を行いたい方
    特徴
    ・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コーディングの実例を解説
    章立て
    第1章 「データから学習する能力」をコンピュータに与える
    第2章 分類問題―単純な機械学習アルゴリズムの訓練
    第3章 分類問題―機械学習ライブラリscikit-learnの活用
    第4章 データ前処理―よりよいトレーニングセットの構築
    第5章 次元削減でデータを圧縮する
    第6章 モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
    第7章 アンサンブル学習―異なるモデルの組み合わせ
    第8章 機械学習の適用1―感情分析
    第9章 機械学習の適用2―Webアプリケーション
    第10章 回帰分析―連続値をとる目的変数の予測
    第11章 クラスタ分析―ラベルなしデータの分析
    第12章 多層人工ニューラルネットワークを一から実装
    第13章 ニューラルネットワークの訓練をTensorFlowで並列化する
    第14章 TensorFlowのメカニズム
    第15章 画像の分類―ディープ畳み込みニューラルネットワーク
    第16章 系列データのモデル化―リカレントニューラルネットワーク
    第17章 新しいデータの合成―敵対的生成ネットワーク
    第18章 複雑な環境での意思決定―強化学習

    機械学習プログラミングの人気書籍の第3版。理論から機械学習を学びたい方におすすめの1冊。

    機械学習について網羅的に解説されており、デスクに置いてあると安心できること間違いなしです(わたしは第1版から持っています!)。

    第3版になり、敵対的生成ネットワークなど比較的新しい技術まで含まれているため最新論文を読むことも容易になるでしょう。

    Python 機械学習プログラミング  詳細はこちら>>

    ④ Pythonによるデータ分析入門 第2版

    対象
    ・Pythonの基礎を理解している方
    ・データ分析を行いたい方
    特徴
    ・pandasの開発者Wes McKinneyによる、データ分析を行うための基本を網羅
    ・Jupyter Notebookで対話的に学習できる
    ・サンプルコードのダウンロード可

    章立て
    1章 はじめに
    2章 Pythonの基礎、IPythonとJupyter Notebook
    3章 Python組み込みのデータ構造と関数、ファイルの扱い
    4章 NumPyの基礎:配列とベクトル演算
    5章 pandas入門
    6章 データの読み込み、書き出しとファイル形式
    7章 データのクリーニングと前処理
    8章 データラングリング:連結、結合、変形
    9章 プロットと可視化
    10章 データの集約とグループ演算
    11章 時系列データ
    12章 pandas:応用編
    13章 Pythonにおけるモデリングライブラリ入門
    14章 データ分析の実例

    O’REILLY人気書籍の第2版。Pythonライブラリ(特にPandas)の使い方を中心に実際に手を動かしながら学ぶことができます。

    もちろんデータ分析の実例も含まれているため、応用が利く内容になっています。

    Pythonの基礎を身に付け、これからデータ分析や機械学習を学んでいきたい方におすすめの1冊です。

    Pythonによるデータ分析入門  詳細はこちら>>

    ⑤ Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書

    対象・データ分析エンジニアを目指す方
    特徴
    ・プログラミング言語Pythonを活用し、データ分析エンジニアになるための基礎を身に付ける
    章立て
    Chapter 1 データ分析エンジニアの役割
    Chapter 2 Pythonと環境
    Chapter 3 数学の基礎
    Chapter 4 ライブラリによる分析の実践
    Chapter 5 応用:データ収集と加工

    Pythonの基礎から機械学習によるモデル構築まで学ぶことができる、初心者の方におすすめの書籍。

    主に以下の内容を学びながら、データ分析エンジニアになるために必須となる技術を身につけていきます。
    • Pythonの基本的な文法
    • データフォーマットについて
    • データの前処理技術
    • データの可視化技術
    • 既存アルゴリズムでの機械学習の実装

    一方で、基礎部分が多く実務への応用が難しいことが欠点

    Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書  詳細はこちら>>

    まとめ

    今回は、Pythonでデータ分析する方法を学習できる書籍 5選をご紹介しました。

    ご紹介した5冊はそれぞれレベルや内容が異なります。①実務に沿ったデータ分析、②データ分析コンペ、③機械学習の理論、④Pythonの数値計算ライブラリ、⑤Pythonの基礎から機械学習モデル構築までの全般。

    この記事があなたの目的に合った書籍を見つけるための手助けになれば幸いです。

    また、データ分析は奥が深く、特に機械学習アルゴリズムは常に情報がアップデートされていくため一度の学習ですべてを把握しきることは不可能です。継続して学習することが必須になりますが、考え方や基本的な学び方を理解していれば今後の取り組みが楽になるでしょう。

    データサイエンティストとして活動している姿をイメージしながら、まずはあなたのスキルを磨いてみてはいかがでしょうか。

     

    \現役エンジニア厳選!Pythonでデータ分析する方法を学べるおすすめの書籍5選/

    項番表紙タイトル参考価格
    1

    Python実践データ分析100本ノック

    2,640円
    2

    Kaggleで勝つデータ分析の技術

    3,608
    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

    4,400円
    4

    Pythonによるデータ分析入門 第2版

    4,180円
    5

    Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書

    2,728円

     

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    この記事を書いた人

    現役データサイエンティスト
    【投資×プログラミング】に関するブログを運営しています。

    ■発信内容
    ・・・プログラミング(Python)、銘柄分析、株価予測など
    ■投資対象
    ・・・インデックス投資、米国ETF、米国個別株

    普段は1万人規模の大企業で世にコンテンツを生み出してます。

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