こんにちは！薫です。
今回はPythonを用いたデータ分析を学ぶのにおすすめの参考書を3冊紹介します。
昨今のAIブームで、Pythonによるデータ分析や機械学習モデル実装の技術は大変注目されていますよね！
しかしプログラミング初心者の方やPythonを学び始めたばかりの人に中には「Pythonでどのようにデータ分析するのだろう？」と疑問に思っている人も多いと思います。
今回はそのような悩みを解消できる参考書を3冊厳選して紹介したいと思います！
Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書
最初に紹介するのは「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」という参考書です。
ちょうど最近第2版が発売になりました。
おすすめポイント
この参考書は特にPythonでのデータ分析を学び始めた初学者の方のおすすめです。
データ分析の分析手法、Pythonのライブラリに関する知識など満遍なく網羅されていますし内容も理解しやすいです。
何より、データの見方から分析結果を可視化する工程まで「体系的に学べる」ということが本書の最大のポイントです。
ただ実際の業務でこの本を参考にすることはあまりなく、あくまで知識を整理するための本として利用するのが良いと思います。
資格の勉強にもなる
この本はPython3エンジニア認定データ分析試験という資格の公式教科書にもなっています。
データ分析の基礎を習得しながら資格の勉強にもなるので一石二鳥ですよね！
なお、Python3エンジニア認定データ分析試験の対策はこちらの記事で詳しく解説しています。気になる方は是非チェックしてみてください。
Python実践データ分析100本ノック
続いては「Python実践データ分析100本ノック」という参考書です。
おすすめポイント
この参考書はデータ分析の実践的な手順を学ぶことができます。
データの前処理や機械学習実装をPythonでプログラミングして行う方法など、実際の業務でも使うような技術を学ぶことができます。
本の中にコードがついているので実際に手を動かしながら習得していくのがおすすめです！
コードを書きながら本書で学ぶことで、仕事で使えるレベルのPython技術が身につくと思います。
Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
最後に紹介するのが「Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎」というこちらの参考書です。
おすすめポイント
この参考書は機械学習ライブラリであるscikit-learnについて深く学べる内容になってます。
Pythonで機械学習プログラムを実装する際にscikit-learnは欠かせない定番のライブラリです！
なので本書の内容を習得することで、かなり実践的なスキルが身につくと思います。
本書はサンプルコードも充実しています。
手を動かしてプログラムを実装しながら処理の流れを追うことで、プログラミング能力も向上していくのではないかと思います。
scikit-learnとは
続いてscikit-learnについて少し解説をしておきます。
scikit-learnはPythonの機械学習ライブラリで、教師あり学習、教師なし学習に関するアルゴリズムを一通り利用することができます。
また、トイデータセットと呼ばれるサンプルのデータセットが豊富に揃っているのも特徴です。
なお、scikit-learnはオープンソースで公開されており誰でも無料で利用することが出来るので、初心者が機械学習のプログラミングを勉強し始めるのにも適しています。
ちなみにこちらが公式ページになります。英語のサイトですが、気になる方は翻訳しながらチェックしてみてください。
補足：時系列分析を学べる参考書紹介
最後に、補足として時系列分析を学べる参考書について紹介します。
時系列分析とは、一定の時間間隔で観測された過去のデータをもとに未来の値を予測する分析です。
おすすめの参考書は以下の2冊です！
なお、こちらの記事ではそれぞれのおすすめポイントを詳しく紹介しているので気になる方は是非チェックしてみてください！
まとめ
いかがでしたか？
今回はPythonを用いたデータ分析を学ぶのにおすすめの参考書を3冊紹介しました。
また、補足として時系列分析の参考書を2冊紹介しました。
これらを参考にしながら手を動かしてPythonのプログラムを実装してみると、かなり勉強になると個人的に思います。
この記事が皆さんの参考になりましたら幸いです。最後に商品リンクをまとめて貼っておきます。
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