こんにちは！ぼりたそです！
今回はデータサイエンス・データ分析関連の参考書を厳選して3冊ご紹介したいと思います。
紹介する参考書は以下の通りです。
- Python2年生 データ分析の仕組み
- Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書
- Python 実践データ分析100本ノック
初学者にもやさしい入門書から実践レベルの参考書まで揃えてありますので、自分のレベルや目的に合わせて購入を検討されてはいかがでしょうか。
それでは順に紹介していきます。
Python2年生 データ分析の仕組み
この書籍はデータ分析を学ぶ入門書としては最適だと個人的には思っています。データ分析について知識ゼロから勉強を始めようと思っている方がいれば、本書をオススメします。
逆にデータ分析の知識がある程度あり、ステップアップしたい人には物足りないかもしれません…
本書籍の推しポイントは以下の通りです。
- 会話形式や図説が多くてわかりやすい
- データ分析の基礎がしっかりと学べる
- Pythonを使った簡単なデータ分析が実行できる
順に説明していきます。
会話形式や図説が多くてわかりやすい
本書は初学者の目線に立って問題提起などが会話形式で行われたり、図説も多いため非常に理解しやすいです。
特にデータ分析はデータの扱い方や解釈が重要となってきますが、説明が丁寧であり、数学的な説明も式の意味をしっかりと解説してくれているので、理解できないことはほとんどないと思います。
読んだ体感として、数学のレベルは高校数学をある程度理解できていればまず問題ないと思います。
データ分析の基礎がしっかりと学べる
次に本書ではデータの前処理からデータ分析、結果の解釈まで基礎的なことは一から十まで全て学ぶことができます。
しかも、データ分析についてただ漠然と書いてあるのではなく、なぜ必要なのか？どういったメリットがあるのか？など道筋立てて教えてくれるので、自分の中でしっかり理解しながら読み進めることができます。
また、要所で数学的な補足知識も書いてあるので、挫折することはないと思います。
Pythonを使った簡単なデータ分析が実行できる
最後に本書ではデータ分析の解説をしつつ、それを実行するPythonのコードが記載されています。
データの前処理や回帰分析などを学んだ後にすぐ実行できるため、非常にありがたいです。
また、Pythonの実行環境がないという人でも、本書では環境構築からしっかりとわかりやすく手順が記載されているので、問題なく実行できると思います。
Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書
本書はデータ分析の手法を幅広く学び、それをPythonで実行できるようになりたい人には非常にオススメの書籍となっております。
読者のレベルとしてはPythonについてある程度理解できる初学者〜中級者向けの書籍となっています。具体的にはPythonの公式チュートリアルを読んで理解できるレベルだそうです。
また、Pythonエンジニア認定データ分析試験の試験の主教材として指定されており、この書籍の内容から試験問題が出題されます。
この書籍の推しポイントは以下の通りです。
- 数学の基礎から学べる
- 主要なPythonライブラリの解説
- 各種データ分析手法が学べる
数学の基礎から学べる
本書では基礎的な数学の基礎的な解説も含まれており、数式だけ記載されているのではなく、式にどのような意味があるのかまでしっかりと解説されています。
数学のレベルとしては高校〜大学初等レベルの知識があれば問題なく読めると思います。
本書を読んで数式を見たときに式の意味をきちんと把握できればバッチリ学習できていることになります。
主要なPythonライブラリの解説
本書ではデータ分析に必要なPythonライブラリ（NumPy, pandas, Matplotlib, scikit-learn）について基本的な使い方が解説されています。
それぞれのライブラリについてよく使用される機能をピックアップし、実践を意識して基礎知識からわかりやすい順番で解説しています。
もちろんPythonコードもついていますので、すぐに実行できるので覚えやすいです。
各種データ分析手法が学べる
本書では回帰分析をはじめ、クラスタリングなどの分類問題や画像処理まで幅広いデータ分析手法を学ぶことができます。
各種手法について理論的な背景から使用する用途やメリット、デメリットまで書かれてあるため、使用する場面が非常にイメージしやすいです。
実際にデータ分析をする際にどの手法が適しているかは、しっかり吟味する必要があるため、本書はその手助けになると思います。
Python 実践データ分析100本ノック
この書籍は実際にデータサイエンティストを目指す方や実践レベルのデータ分析を学びたい方にオススメの書籍となっております。
Pythonの基礎はマスターした状態で読むのをオススメしており、中級者〜上級者向けの書籍になります。
本書の推しポイントは以下の通りです。
- 環境構築が容易
- 基礎から実践レベルでスキルが身に付く
- データサイエンティストの現場感覚がわかる
環境構築が容易
本書ではGoogle Colaboratory上での実行を仮定しており、Googleアカウントさえ持っていればすぐに実行できるようになっているため、環境構築が非常に簡単となっています。
簡単に操作方法なども載っているので、コードの実行環境で戸惑うことはほとんどないかと思います。
基礎から実践レベルでスキルが身に付く
本書はデータサイエンティストとして現場で即戦力として活躍することを目指して作られたデータ分析の実践書となっています。
本書は全10章で構成されていますが、全て顧客からの依頼を前提としており、どのようにして解決するか学ぶことができます。
そのため、データ処理、可視化、データ分析など実践レベルでどう取り組むべきかということが身につくと思います。
データサイエンティストの現場感覚がわかる
先ほどと内容が被りますが、本書は顧客からの依頼を仮定して章立てされているためデータサイエンティストの現場感覚が少しわかるようになります。
顧客からどのような依頼が寄せられるのか、渡されるデータの汚さなど結構リアルだなと感じました。
私はデータサイエンティストではありませんが、他の人がまとめた資料を使ってデータ分析しようとするとデータが汚くて前処理などで苦労するので共感できました。
終わりに
以上がオススメのデータサイエンス・データ分析の参考書3選となります。初心者の方は1冊目→2冊目→3冊目の順で読み進めていただくと着実にレベルアップできるのかなと思います。個人的には1冊目の「Python2年生 データ分析の仕組み」の読みやすさに感銘を受けましたね。
