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【初級中級データアナリスト向け】Pythonのオススメ書籍



# 想定対象者:プログラミング経験がなく、主にデータ分析を目的にPythonを学びたいという素敵な方

データサイエンティストスキルの獲得・向上を目指している私がしてきた&しているPythonとそれを使ったデータ分析の勉強の進め方を簡単なメモとともに紹介します。
これから勉強する方々の参考になれば幸いです。諸先輩方には恥ずかしくてお見せできませんので、そっと閉じて頂ければと思います。。



※それぞれの本を以下の評価軸で定量化しています。

  • レベル感:★が少ないほど初心者向けの内容という意味です
  • データ業:★が少ないほどPythonの全般的な内容、★が多いほどデータアナリスト/データサイエンティスト向けの本という意味です

  • 1.Pythonの基礎


    <Pythonスタートブック>

  • レベル感:★☆☆☆☆
  • データ業:★☆☆☆☆
  • 私はPython以前にプログラミング経験がなかったわけなので、かなり基本的な本が良いと思っていたです。
    以下の本はまさにPythonが初めて学ぶプログラミング言語になる人向けの本で、非常に分かりやすかったです。


    <Python入門>

  • レベル感:★☆☆☆☆
  • データ業:★☆☆☆☆
  • リファレンスとしてこちらの本も使いました。

    ここまでで、自分で適当に何かプログラムを作って遊んでみると良い。プログラミング経験がある人は、ガンガンいったら良いかと思います。



    2.Python(Pandas)によるデータハンドリング・分析 


    <Pythonによるデータ分析入門>

  • レベル感:★★☆☆☆
  • データ業:★★★☆☆
  • 主にPandasの勉強に非常に参考になりました。ペラペラ見てると「お、こんなことも出来るのか!」という気づきが得られます。


    <IPythonデータサイエンスクックブック>

  • レベル感:★★☆☆☆
  • データ業:★★★★☆
  • IPythonの活用とデータ分析の実装コード作成に大いに活用しました。Githubにコードがあるのも便利です。


    <退屈なことはPythonにやらせよう>

  • レベル感:★★☆☆☆
  • データ業:★★☆☆☆

  • <Python機械学習プログラミング>

  • レベル感:★★★☆☆
  • データ業:★★★★☆
  • 全部質量の大きめの本で、値段もそれなりですがその価値はあると思います。実際にコードを書きながら読むと良いです。
    あと、web上に沢山いいスクリプトが転がっているので見よう見まねでやると良いです。 



    3.統計解析・統計モデルなど

    言うまでもなく、いくらPythonが出来ても統計解析の知識がないとお話にならないですよね。
    統計の勉強を1mmもしたことがない人は、まずは本屋に行って簡単そうな本を30分くらい立ち読みすれば良いと思います。


    <統計学が最強の学問である>

  • レベル感:★☆☆☆☆
  • データ業:★☆☆☆☆
  • 細かいことはあまりなく、総論の読み物として読みやすかったです。


    <統計学が最強の学問である[実践編]>

  • レベル感:★★☆☆☆
  • データ業:★★☆☆☆
  • 基本的な統計量の考え方や多変量解析を体系的に紹介しています。

    上記に加えて、何冊か数式よりの本も読むと良いかと思います。


    <大学4年間のデータサイエンスが10時間でざっと学べる>

  • レベル感:★☆☆☆☆
  • データ業:★★★☆☆
  • データサイエンスの概要と分析モデルが綺麗にまとめられています。概要レベルとしては網羅的ですし、データサイエンティストの入門書として良書かと思います。知ったかぶるには最適な本です。


    <データ解析のための統計モデリング入門>

  • レベル感:★★★★☆
  • データ業:★★★★★(Rですが・・・)
  • にわかにとっては「これが入門・・・?」という感じです。分からないところは何度も読みつつ、調べながら・実装しながら進めればよいかと思います。


    <pythonで体験するベイズ推論>

  • レベル感:★★★★☆
  • データ業:★★★★★
  • Pythonを使いながらベイズを学べる希少な本です。



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