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Pythonでデータ分析をする場合に読んでおきたいおすすめの書籍5選

Pythonでデータ分析をする場合に読んでおきたいおすすめの書籍5選

コンピューターの大容量化や通信の高速化に伴い、多くの業界でビッグデータの活用が求められるようになりました。様々な大企業がビッグデータの活用やデータサイエンティストの育成、採用を強化するという方針を打ち出しています。企業でもビッグデータの活用とまではいかなくても、データ分析の積極的な活用をおこなっているところもありますよね。

このように今では一般的な性能のパソコンでもPythonなどのプログラムを利用してデータ分析を行う環境を簡単に構築できるようになり、経験がない人でもデータ分析を始められるようになりました。一方で知識、経験がない人がいきなりデータ分析にチャレンジすると結果の解釈を誤ったり、解析プログラムの作成に苦しんでしまうことが多々あります。

もちろんウェブで検索したらそのときに困っている問題に対する解決案はすぐに見つかります。しかし長期的に考えるとこれからデータ分析を行う予定の人は参考書を用いてまとまった知識を習得したほうが後々役に立つことは間違いありません。

そこでPythonに着目してデータ分析の参考書をご紹介しますが、このPythonは良質な日本語の参考書が多く出版されており、初心者の人でも基礎から学びやすく、またデータ分析の業務で用いる言語としてPythonを選択している企業が多いため、Pythonを使える技術者の市場価値は今後高くなることが予想されます。

今回はPythonを用いたデータ分析の流れ、そしてレベルに応じたPythonの参考書を紹介します。

Pythonでデータ分析をする流れ

Pythonでデータ分析をする流れ

はじめにPythonでデータ分析を行うときの流れを簡単に紹介します。

  1. データ分析を行うための環境構築
  2. データの前処理
  3. データ分析
  4. データの出力
環境構築とはPythonでデータ分析を行うために必要なライブラリのインストールなどの作業です。
Pythonで数値計算を行うときによく使われるNumPyやpandas、グラフなどでデータを可視化するMatplotlibなどを導入します。もちろんPython自体の導入やJupyter Notebookの導入なども必要です。
データの前処理とはデータ分析を行うためにデータの形を整えること。
例えばデータが欠けている部分(欠損値)の処理、有効数字の統一、データの標準化、あとは表記の統一化などが挙げられます。これらの前処理はPythonでデータを読み込む前にエクセルなどで行うこともあれば、Pythonで読み込んだ後に行うこともあります。
データ分析、データ出力は実際にデータを分析、出力する作業です。
データ分析の際は自分で解析コードを書くこともあれば、ライブラリに含まれた関数を利用することもあります。Pythonの一つの利点は多種多様なライブラリをユーザーが作成、公開していることであり、ライブラリを導入するだけでデータ分析を行うことが可能になる場合も多々あります。

Pythonデータ分析でおすすめの書籍その1:みんなのPython 第4版

Pythonデータ分析でおすすめの書籍その1:みんなのPython 第4版

それでは早速Pythonデータ分析でおすすめの書籍をご紹介しましょう。

「みんなのPython 第4版」はPython未経験の人向きの本です。

この本はPythonの導入方法から説明されており、イラストも多く使われているため、プログラムに慣れていない人でも読みやすく書かれています。またリストやディクショナリ(辞書)、セット(集合)といったPythonにおけるデータの集合体に関する説明があったり、if文やループ構文、関数の使い方などPythonの基本的な構文の説明があるなど、初心者がまず押さえておくべきことが書かれている参考書。

この本はオブジェクトやモジュールなどプログラミング経験がない人にとっては馴染みがない用語についても説明しています。

これらの用語は初心者にとって理解が難しいかもしれませんが、重要な用語なので知っておく必要はありますよね。また後半にはNumPyやpandasを用いたデータ分析についても軽く書かれているため、本格的にデータ分析を行う前にこの本を読んでおいても損はありません。

Pythonデータ分析でおすすめの書籍その2:入門 Python3

Pythonデータ分析でおすすめの書籍その2:入門 Python3

「入門 Python3」は、コンピューターサイエンスの分野で昔から有名な出版社であるオライリー社が出版したPythonの入門書の定番です。

この本は初心者が知っておきたいPythonの項目について網羅的、かつ分かりやすく説明しています。ただしこの本は600ページとかなり分厚く、全て読むのはなかなか大変かもしれません。一方でこの本は分厚いだけあって、数値や文字列の扱い方、リストやディクショナリなどデータの集合体の扱い方、関数の作り方やパッケージやオブジェクト、データの読み込みや出力など、かなり幅広い内容を押さえています。

本の内容を全て理解したときにはPythonの基礎を理解したと言ってもいいでしょう。データ分析に限らず、本格的にPythonを使い続ける人は確実に読んでおきたい一冊です。

Pythonデータ分析でおすすめの書籍その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

Pythonデータ分析でおすすめの書籍その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

アメリカの著名な現役データサイエンティストが書いた参考書「[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」。

タイトルにあるように主題は機械学習ですが、回帰分析やクラスタ分析など定番のデータ分析法もこの本には書かれています。またこの本はデータ分析には不可欠であるデータの前処理や次元の削減なども説明しています。
なお、この参考書にはPythonの基礎に関する説明はほとんどありません。代わりにデータ分析で使われている数学的な理論の説明や実際のデータ分析のコードが豊富に書かれています。

従ってこの本はPythonを使うことには慣れていて、データ分析のスキルを上げていきたいという人に向いている本です。

Pythonデータ分析でおすすめの書籍その4:Pythonによるデータ分析入門 第2版 ――NumPy、pandasを使ったデータ処理

Pythonデータ分析でおすすめの書籍その4:Pythonによるデータ分析入門 第2版 ――NumPy、pandasを使ったデータ処理

「Pythonによるデータ分析入門 第2版 ――NumPy、pandasを使ったデータ処理」はPythonにおける定番のデータ分析用ライブラリであるNumPy、pandasを用いた、数値的なデータの解析法を説明した本です。

NumPy、pandasでは幅広いデータ解析が可能ですが、一方で体系立てた知識を持っていなければその幅広さを上手く使いこなすことができません。この本はpandasの開発者が自ら書いた本であり、NumPy、pandasにおけるデータの取り扱い方からデータ分析の結果の可視化、データの前処理などが書かれています。

NumPy、pandasをデータ分析で使う方はぜひ一読しておきたい参考書です。

Pythonデータ分析でおすすめの書籍その5:Python実践データ分析100本ノック

Pythonデータ分析でおすすめの書籍その5:Python実践データ分析100本ノック

最後にこれまでに紹介した参考書とは異なり、Pythonの実践に特化した本を紹介します。

「実践データ分析100本ノック」はタイトルの通り100のテーマを取り上げ、Pythonを用いたデータの前処理、分析、可視化などを行います。実際に企業でデータ分析を行うときは教科書のようなきれいなデータセットがあるとは限りません。そのような「汚い」データでどのようにデータ分析を行っていくか、という点をこの本では学びます。

Pythonの参考書を読み終わり、実際にデータ分析を行いたいという人におすすめの参考書です。

データ分析に関するスキルを高めるにはデータ分析を実践することが非常に重要です。一方でデータ分析をどのように業務で実践したらよいかわからないという人も多いかもしれません。

そのような人はまずこの本でデータ分析を実践してみてください。

 

まとめのイメージ

今回はPythonを用いたデータ分析に関する参考書を紹介しました。

今は企業が収集できるデータの量が多く、質も多様になっています。一方でそのようなデータから有益な情報を引き出すことができなければ、データは宝の持ち腐れとなってしまいます。だからこそデータを分析し、有益な情報を引き出すことができる技術者の需要は今後さらに高まっていくことでしょう。

それどころか今後はデータ分析という技術が当たり前のものになっていくかもしれません。

このような時代で今からPython、そしてデータ分析に習熟するとあなた自身の市場価値を高めることに繋がります。最初に述べた通り、Pythonを用いたデータ分析に関する参考書は多数販売されており、初心者の人でもゼロから学ぶことが可能です。

ぜひ今回紹介した参考書を読んで、Pythonでデータ分析ができるようになりましょう。

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