AI（人工知能）技術の発達にともなって、データサイエンスの分野が脚光を浴びています。それはなぜかというと、AI（人工知能）の機械学習にはデータが欠かせないからです。
AI（人工知能）開発に用いられるプログラミング言語として人気の「Python」や、統計解析向けの「R」言語など、データ分析に適したプログラミング言語もあります。なかでも、今回は「Python」をクローズアップ。「Python」を使って独学でデータ分析を行うために必要な情報をお伝えしていきます。
とはいえ、独学で「Python」によるデータ分析のスキルを習得するのはなかなか骨の折れることですよね。そこで今回は、「Python」でデータ分析を学ぶ時におすすめの参考本をまとめてご紹介しましょう。
Pythonでデータ分析を行うとこんなにたくさんいいことが!?
そもそも、数あるプログラミング言語の中でなぜPythonがデータ分析にこれほどまでに用いられているのでしょうか。
もちろんPythonでデータ分析を行うと何らかのメリットを享受できるからですよね。まずは、そのメリットからご紹介することにしましょう。
Pythonは、実はこの一連の流れのすべてに対応しているのです。ですから、データ分析のすべてがPythonだけで完結してしまうということ。これは、Pythonでデータ分析を行うことの一番のメリットといっても過言ではないでしょう。
このようにさまざまなメリットがPythonには存在するのです。Pythonがデータ分析向けのプログラミング言語として人気を得ていった理由が、お判りいただけたのではないでしょうか。
人気の高まりに伴って参考本も続々出版!!
ですから大型書店の専門書コーナーに行くと、Pythonやデータ分析関連の書籍が数多く陳列しているのを目にすることができますし、Amazonなどネット通販で、「Python」や「データ分析」などのキーワードで検索するとたくさんの関連書籍が結果に表示されます。
このようにPythonの人気の高まり、データ分析の重要性の認識の広まりに伴って、関連する参考本は今続々と出版されているのです。
そこでここからは、数ある参考本の中でもとくにおすすめの参考本をいくつかご紹介しましょう。
「スラスラわかるPython」（著者：岩崎圭、北川慎治 監修：寺田学）
2017年に翔泳社から出版された「スラスラわかるPython」は、入門書として人気の高い参考本のひとつです。
また、本書ではPythonで絶対に必要となる内容に特化して書かれているので、「せっかく勉強したのに、こんな機能使わないじゃないか」といったこともありません。
初学者には絶対おすすめの入門編参考本のひとつです。
「みんなのPython 第4版」（著者：柴田淳）
つづいては、2016年にSBクリエイティブから出版された「みんなのPython 第4版」です。
こちらもやはり入門書ということで、Pythonの基礎の基礎から順に、データ分析に必要な概念をしっかりと学ぶことができる内容となっています。
未来を担うPythonプログラマ、データ分析技術者を養成するための一冊と言っても過言ではないでしょう。
「独習Python入門−1日でプログラミングに強くなる！」（著者：湯本堅隆）
「独習Python入門−1日でプログラミングに強くなる！」は2016年に技術評論社から出版されました。こちらはやや実践チックな内容となっており、オブジェクト指向からWebに入るのに最適な参考本となっています。
本書は基礎から実践まで、幅広い範囲を網羅しているので、初学者でもあって、コーディング方法や文法に慣れるところから始めて、オブジェクト指向やテスト方法などを理解しながら、最終的にはWebアプリケーションを作る方法までを一気に習得することが可能です。
「Pythonによるデータ分析入門−NumPy、pandasを使ったデータ処理」（著者：Wes McKinney 翻訳：小林儀匡、鈴木宏尚、他）
2018年に第2版がオライリージャパンから出版された「Pythonによるデータ分析入門-NumPy、pandasをつかったデータ処理」は、やや実践的データ分析が中心の内容となります。前述の３つの著書である程度Pythonの基礎を学んだあとで、読み進めていくのがいいのではないでしょうか。
また、本書に登場するサンプルコードはすべてWeb上からダウンロードが可能。実際に頭と手を動かしながら、身に付けた知識を確実なものにすることができます。
これまでご紹介した3冊に比べると、よりデータ分析の部分にシフトした内容となってるため、Pythonの学習には適しませんが、Pythonをマスターした次のステージの学習書としては最適な一冊といえるでしょう。
今回は、Pythonを用いたデータ分析を独学で学ぶ際におすすめしたい参考本をいくつかご紹介してきました。
自分にピッタリな1冊は見つかりそうですよね。プログラミング初学者にとってはやはり、Pytonだ、データ分析だ、といきなりあれこれ手を付けるよりまずは、プログラミングの基礎、Pythonの基礎から学習するのがベストではないでしょうか。
Pythonが十分に使いこなせるようになったら、NumPyやpandasなどの数学・科学計算用ライブラリを使いながらデータ分析を学ぶとよいでしょう。今大注目のPythonとデータ分析、書籍も今後ますます充実していきます。
これらの書籍を十二分に活用して、この先10年のデータサイエンス分野を担うデータサイエンティストを目指してみるのも良いかもしれませんよね。
