【入門から実践まで】Pythonを勉強する上でオススメな本を徹底的にまとめていく！

こんにちは！

データサイエンティストのウマたん(@statistics1012)です！

Pythonを勉強するのにおすすめな本について簡単にまとめていきたいと思います・・・が、

結論から言うと、Python勉強初期はそれほど書籍で勉強するのはオススメしません。

本当に概略だけ書籍で掴んだ後は、Udemyなどの動画やサービスを利用した方がよいというのが僕の持論です。

そしてある程度Pythonが書けるようになってきたらまた書籍に戻って学んでいくという学び方をオススメします。

中途半端な状態で書籍に手を出すと難しくて挫折しかねませんので注意してください。

この記事では初期に全体を把握するために読んでほしい書籍、その後に利用してほしい講座、そして最後にさらに深めるために読んでほしい書籍を紹介していきたいと思います。

【入門】Pythonの概要を掴むのにオススメな本

まず最初にPythonの概要を掴むのにオススメな本を紹介していきます！

Pythonスタートブック

Pythonについて非常に分かりやすく解説してくれています。

プログラミング初心者にも優しい内容になっているので、Pythonがはじめてのプログラミング言語という方は是非読んでみるとよいでしょう。

逆に他のプログラミング言語をある程度書けるという人にとっては退屈な内容になっています。

【入門】Pythonを覚えてエリートリーマンへ！落ちこぼれリーマンの逆転劇

手前味噌なのですが、僕自身がPythonで出来ることを小説形式でまとめた書籍を執筆しています。

ストーリー形式でPythonを使ってどんなことができるかまとめていますので、最初にこの本に目を通していただけると学習がスムーズに進むかと思います。

価格は300円ちょっとですし、Kindle unlimitedであれば無料で読めるのでぜひチェックしてみてくださいね！

【実践】Pythonを手を動かして慣れていくのにオススメな講座

続いてPythonを手を動かして慣れていくのにオススメな講座を紹介していきます。

このタイミングでは、本を読むよりも動画の講座などで学ぶことをオススメします。

PyQ

公式サイト：https://pyq.jp

PyQはPythonに特化したサービスです。

実際に手を動かすことをかなり重視しているので、楽しくモチベーションを保ちながら進めることが可能です。

インターフェイスが使いやすくてサクサク進められます。

Pythonの勉強してる時いろんな書籍とかProgateとか試したけど、PyQが一番よかったなぁと思う。料金もそんなに高くないし。最短で学びたいならPyQがオススメ

— yukisuzu (@yukisuzu66) January 11, 2020

正直Pythonを素早く身に付けて実装してみたい！かつお金も安く済ませたい！ならPyQ一択です。

以下の記事でPyQの体験を基に詳しくレビューしています。

【体験談】PyQの評判は？3か月本気でPythonを勉強してみたので徹底レビュー！PyQはPythonを学ぶ上で非常にオススメで評判の高いサービスです。ただ、他のサービスとの違いが分かりにくいのも事実。そこで当サイト【スタビジ】では、実際にPyQを3か月体験した僕がPyQのメリット・デメリット・評判について徹底的にレビューしていきます！

スタアカ（スタビジアカデミー）

公式サイト：https://toukei-lab.com/achademy/

データサイエンティストとしての自分の経験をふまえてエッセンスを詰め込んだのがこちらのスタビジアカデミー、略して「スタアカ」！！

当メディアが運営するスクールです。

月額1,280円のライトプランで、統計学から機械学習・生成AIまで全コースが受講し放題です！

プレミアムプランでは、24時間以内の質問対応と現役データサイエンティストとの1on1（30分×4回）を実施します！

カリキュラム自体は、他のスクールと比較して圧倒的に良い自信があるのでぜひ受講してみてください！

Pythonだけではなく、実務で使うことの多いSQLや機械学習のビジネス導入プロセスの理解などもあわせて学べるボリューム満点のコースになっています！

ウォルマートのデータを使って商品の予測分析をしたり、実務で使うことの多いGoogleプロダクトのBigQueryを使って投球分析をしたり、データサイエンティストに必要なビジネス・マーケティングの基礎を学んでマーケティングプランを作ってもらったりする盛りだくさんの内容になってます！

【応用】Pythonを活用していく上で読みたい本

最後に実務でのPythonを活用した機械学習実装やディープラーニングの実装をスコープに実践的な内容に踏み込んでいます。

この領域では非常に書籍が有用になってきますので、以下の書籍で是非勉強してみてください。

仕事ではじめる機械学習

この本は、ビジネス観点から機械学習について教えてくれる良書です。

個人的には、機械学習の書籍なのに、「機械学習を使わないで解決できる方法を考えよう！」と書いてある点が非常に好感を持てます。

そう、機械学習はあくまで手段であり目的ではないんです。

機械学習を導入することが目的になってしまうプロジェクトは失敗しやすいです。

・何のために機械学習を導入するのか
・機械学習を導入しないで解決できる方法はないのか

について考えておきましょう！

目次はこのようになっています。

第1章から第6章までで機械学習をビジネスに活用する基礎知識について学び第7章以降で具体的な事例とともに手を動かしながら学ぶケーススタディ式の構成になっています。

以下の動画で詳しく書籍について解説していますのでよければチェックしてみてください！

Kaggleで勝つデータ分析の技術

Kaggleで勝つデータ分析の技術は名著中の名著。

データの前処理、特徴量作成、モデリング、評価などを学ぶのに非常にオススメな書籍なんです。

この書籍の章立ては以下のようになっています。

Kaggleというのは世界的に有名なデータ分析コンペで世界中のデータ分析の猛者が日々しのぎをけずっています。

コンペとはいっても参加するのには複雑な手続きなどはいらず誰でも簡単に参加できるので、初心者の方がデータ分析のスキルを身に着けていくのにうってつけの場です。

そんなKaggleには称号というものがあり、コンペで優秀な成績をおさめると一定の基準でグランドマスターやマスターなどの称号が与えられます。

それらの称号を得ている人たちが共著で執筆したのが、この「Kaggleで勝つデータ分析の技術」なんです。

ただ注意しておいて欲しいのがこの書籍はあくまでKaggleコンペでのデータ分析に特化しているということ。

コンペではある程度整形されたデータが提供され、分析課題も決まっています。

実務のデータ分析では、そもそも課題の洗い出しからデータ分析に値する課題設定と目的の明確化、そしてデータ取得、現場への導入など、前処理・モデリング・モデル評価以外の工程もたくさんあるんです。

実務でのデータ分析のプロセスについては以下の記事でまとめています。

【5分で分かる】「CRISP-DM」の流れをデータサイエンティストが徹底解説！本記事では、データ分析において非常に重要なプロセスである「CRISP-DM」について簡単に解説していきます。この言葉自体を覚える必要はありませんが、CRISP-DMのフレームワークをしっかり体に刷り込んでおくことがデータ分析においては重要…

そこをしっかり理解した上で読みましょう！

以下の動画でより詳しく解説していますのでチェックしてみてください！

ゼロから作るディープラーニング

ディープラーニングについてなんとなーく分かってるつもりだけど、詳しいアルゴリズムはよくわからない・・・そんな人に超おすすめなのがこの書籍「ゼロから作るディープラーニング」！！

ディープラーニングをなんとなく知っているレベルから、アルゴリズムを理解して0から実装できるレベルまでレベルアップさせてくれるのがこの本なんです！

この書籍の構成は以下のようになっています。

この書籍では、文字通り0からPythonを使ってディープラーニングを実装していきます。

ライブラリを用いた実装などは触れられておらず、あくまでディープラーニングの基礎のアルゴリズムを0から手を動かして実装することで本質から理解することを目的としています。

以下の動画で内容については詳しく解説しています！

Pythonを勉強するのにおすすめな本　まとめ

ここまでご覧いただきありがとうございました！

本記事では、Pythonのおすすめ本についてまとめてきました！

ここで紹介した書籍以外にもたくさんのPython本はありますので是非比較検討してみてください！

ただ冒頭でも述べたとおり、Pythonは手を動かさないと学べないので初期段階では書籍よりもUdemyなどの動画やサービスなどを利用しながら学ぶことをオススメします！

以下の記事でPythonの勉強法について詳しく解説していますのでこちらも参考にしてみてください！

【Python独学勉強法】Python入門を３ヶ月で習得できる学習ロードマップ当サイト【スタビジ】の本記事では、過去僕自身がPythonを独学を駆使しながら習得した経験をもとにPythonを効率よく勉強する方法を具体的なコード付き実装例と合わせてまとめていきます。Pythonはできることが幅広いので自分のやりたいことを明確にして勉強法を選ぶことが大事です。