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
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。
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
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
＞＞【Python】おすすめ書籍20選（入門～AI・機械学習）
＞＞【初心者向け】Pythonの基礎を学べるおすすめ本5選
＞＞【Python入門】書籍による学習でプログラミングは身に付くか
＞＞【初心者必見】プログラミング本の選び方（4つのポイント）と効率的な学習方法（3ステップ）
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
リンク
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
リンク
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
リンク
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
リンク
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
リンク
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／
＼スキルアップを目指したい方におすすめのオンライン学習サービス／
コメント