Pythonの勉強におすすめの入門本ランキング34選【初心者〜上級者まで】

2019-09-06

Pythonの勉強におすすめの入門本ランキングまとめ10選【初心者〜中級者】
mono
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こんにちは、monoです。

近年急速に需要が高まりつつあるPython。

これを期に自分もPythonの勉強を始めようかなーという人も多いのではないでしょうか。

当記事では、

Pythonの勉強におすすめの入門本ランキング

というテーマで解説します。

Pythonの勉強におすすめの入門本ランキング13選

Pythonの勉強におすすめの入門本を13冊紹介します。

いちばんやさしいPythonの教本


入門者御用達の「いちばんやさしい」シリーズで、やさしく書かれたPythonの教本です。

まずは小さなプログラムから始めて、徐々に大規模なプログラムの実装に移っていきます。

徐々にステップアップしながら、理論を学びつつ手を動かしつつPythonの勉強をしたい人におすすめの本です。

スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング


Pythonの基本を身につけたい人におすすめの本です。

過去に他のPython入門書で挫折しまった人や、とにかく優しい内容の本から始めたい人のために作られた1冊です。

本の中で紹介しているサンプルコードの意味や読み方についてすべて解説されてるので、プログラムの1行1行が何を意味していて、どう動くのかが理解しながら読み進めることができます。

独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで


これからPythonを始める人に限らず、プログラミングを始めたい人、プログラマーになりたい人全般におすすめしたい1冊です。

この本は「Pythonだけ」を学ぶ本というよりは、Pythonを使ってプログラミングを学習する本という表現が適切です。

Pythonだけでなく、他のプログラミング言語も含めた「プログラミング全般の基礎」を学ぶことができます。

入門Python3

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¥4,070 (2021/04/15 05:19:50時点 Amazon調べ-詳細)

オライリー出版のPython入門書です。

オライリーと言えばプログラミング中級者以上みたいなイメージがありますが、本書はプログラミングが初めてという人を対象に書かれているのでご安心ください。

前提とする知識は特にありませんが、プログラミングおよびPythonの基礎から、Webを動かす技術、データベース、ネットワーク、並行処理といった応用技術まで、Pythonプログラミングをわかりやすく丁寧に解説した贅沢な1冊です。

Python実践入門 言語の力を引き出し、開発効率を高める


他言語で開発経験のある人が、これからPythonを始める際に適した1冊です。

レベル的にはオライリーの「入門Python3」が近いですが、本書の方が出版が新しく、より現場向けの内容になっています。

開発経験はあるもののPythonは初めてという人におすすめの本です。

退屈なことはPythonにやらせよう


Pythonで業務効率化したい人におすすめの1冊です。

ノンプログラマーでも日々の手作業だと膨大な時間がかかる業務を、Pythonで自動化する方法を多数紹介しています。

かなり分厚いですが、環境構築から丁寧に解説されているので、プログラミングが初めてのノンプログラマーでも自動化プログラムを作れるようになります。

Pythonによるデータ分析入門

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オライリー・ジャパン
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データ分析にPythonを活用したい人におすすめの本です。

numpyやPandasなど、データ分析でよく使うPythonライブラリの使い方を学ぶことができます。

掲載されているサンプルコードはすべてダウンロード可能のため、実際に自分の環境で動かしてながら学ぶことで、よりスキルとして定着しやすくなっています。

Python機械学習プログラミング


Pythonで機械学習を始めてみたい人におすすめの本です。

機械学習の手法や原理の解説からPyhtonで用意されているライブラリの紹介まで、Pythonで機械学習プログラムを実装するのに必要な技術を幅広く網羅した1冊です。

数式やPythonの基礎は知っている前提となっているので、Python中級者以上向けの本といえるでしょう。

Pythonではじめる機械学習


オライリーから出版されているデータサイエンティスト向けのPyhton入門書です。

本書では現場で実際に使えるよう「特徴量エンジニアリング」や「モデル評価」など、「現場で使える機械学習」を意識した1冊です。

趣味だけでなく、実際の現場でPythonを使った機械学習プロジェクトに携わる人におすすめの本です。

前処理大全


こちらは少々マニアックな本で、多くのデータ分析者の頭を悩ませる「前処理」の攻略について書かれた本です。

データサインエンティストの仕事の8割は前処理と言われるように、データを分析して新たな知見を得たり、かっこいい機械学習や統計モデルを考えたりするのは全体業務の2割以下と言われています。

しかしながら本書は「業務の8割もずっと前処理をするのは嫌だ!」という人のために、その8割を極限まで削るための前処理ノウハウを体系的に紹介した1冊です。

Python実践データ分析100本ノック

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秀和システム
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理論は学んだものの、実践の場数は今ひとつという人のためのPython練習本です。

100個の実践データを使って、Pythonを使ったデータ分析の練習ができます。

実際に手を動かしながら分析していくので、100個全部やりきったときにはそれなりの実力にはなっているのではないでしょうか。

Pythonプロフェッショナルプログラミング


Pythonできっちり開発したい人におすすめの本です。

GithubやCircleCIなどのツールを駆使しながら、機械学習を推進するための開発・管理技法について解説されています。

もはや上級者向けの本ですが、この内容ができたら一端のPythonエンジニアなのか…と中級者が読むのも良いでしょう。

エキスパートPythonプログラミング

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KADOKAWA
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Python本の完全版とも言える本です。

Pythonエンジニア目指す人であれば、必ず一度は目を通しておくことをおすすめします。

Pythonの基礎的な言語仕様から、普段は使わない、知らないようなマニアックな内容まで幅広くかつ深く解説した1冊です。

【テーマ別】Pythonの学習におすすめの本21選

ここからは、学習したいテーマ別にPythonのおすすめ本を21冊ご紹介していきます。

自分が学習したいテーマがないか探してみてください。

Pythonスクレイピングの学習におすすめの本

PythonによるWebスクレイピング

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オライリー・ジャパン
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オライリー社出版のPythonスクレイピング本です。

本書ではBeatifulSoupを用いた基礎的なWebスクレイピングだけでなく、JavaScript実行、Seleniumによる自動化、OCRを含めた自然言語処理など、より高度なWebスクレイピング技術について解説しています。

本格的にWebスクレイピング技術を身につけたい人におすすめの本です。

Pythonクローリング&スクレイピング


PythonでクローラーやWebスクレイピングをしたい人におすすめの本です。

スクレイピングの基礎から始まり、便利なAPIや、スクレイピングで多くの人がつまずくポイントの解決策など、本書を読むことで解決できる問題は多岐に渡ります。

また、仮想環境やLinuxコマンドのやり方についても触れており、非エンジニアでもクローラーシステム開発に挑戦できる1冊です。

Webスクレイピングの勉強におすすめの本7選【Python・VBA・Ruby】

Numpy・Scipyの学習におすすめの本

NumPyによるデータ分析入門

NumPyによるデータ分析入門」は、NumPyの基礎から効率化の追求までを解説した本。

線形代数についてNumPyを使った基本的な演算や、実データを使ったデータ分析で機械学習の基礎など、数値計算用ライブラリNumPyについて詳しく解説されています。

NumPyとそれに関連するPythonの配列と演算についての知識とスキルをコンパクトにまとめているので、NumPyを勉強中な人におすすめの本です。

エレガントなScipy Pythonによる科学技術計算

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オライリー・ジャパン
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エレガントなScipy Pythonによる科学技術計算」は、Scipyの使い方とその威力を紹介するだけでなく、エレガントなコードの書き方を学ぶことができる本。

数学的計算の基礎となるデータ構造のNumPy配列を使いこなし、科学技術計算の明確かつ簡潔かつ効率的でエレガントなコードの書き方について詳しく解説されています。

多くの科学技術分野で使われているPythonの使い方からコードの書き方まで学べるので、Pythonについて学び始めたいというような人におすすめの本です。

Numpy・Scipyのおすすめ入門本ランキング7選!【2021年】

pandasの学習におすすめの本

pandasライブラリ活用入門

pandasライブラリ活用入門」は、Python環境のインストール、Pythonの文法 などを確認の本。

Python環境のインストールや、Pythonの文法などPythonの基本について詳しく解説されています。

最初の基本的な部分がわかりやすく書いてあるので、Pythonについてなにも知らないような人におすすめの本です。

pandasのおすすめ入門本ランキング5選!【2021年】

scikit-learnの学習におすすめの本

scikit-learnデータ分析実践ハンドブック

scikit-learnデータ分析実践ハンドブック」は、実データに合わせて最適な予測モデルを作ることのできるPythonライブラリのscikit-learnを解説した本。

不動産価格の予測やワイン品種の分類で使用する典型的なデータセットや、タイタニック、気温、MovieLensのデータセットなど、より実践的なデータ分析について詳しく解説されています。

機械学習アルゴリズムを数式と図解を多用して丁寧に解説し、わかりやすいサンプルを使ってデータ分析の手法を紹介してくれているので、Pythonユーザーでデータ分析が初めてのような人におすすめの本です。

Python機械学習ライブラリscikit-learn活用レシピ80

Python機械学習ライブラリscikit-learn活用レシピ80」は、Python機械学習ライブラリを使いこなすための解説本。

機械学習の基本的な枠組みや、距離指標によるモデル構築など、Python機械学習ライブラリについて詳しく解説されています。

Python機械学習ライブラリを使いこなすためのテクニックを幅広く解説しているので、Pythonを使いこなすため勉強中な人におすすめの本です。

scikit-learnのおすすめ入門本ランキング6選!【2021年】

深層学習(ディープラーニング)の学習におすすめの本

深層学習(MLP)

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講談社サイエンティフィク
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深層学習(MLP)」は、いま最も注目されている機械学習手法である深層学習(ディープラーニング)を、トップ研究者が解説した本。

基礎からSGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンまで詳しく解説されています。

軽快な語り口で無理なく理解できるので、深層学習(ディープラーニング)を学び始めたいというような人におすすめの本です。

ゼロから作るDeepLearning

ゼロから作るDeepLearning」は、DeepLearningを、作って学ぶ、手で覚えることが重要であることについて書かれている本。

ディープラーニングを理解するために必要な知識が、詳しく解説されています。

DeepLearning は、実戦で学ばないと身につかないので、DeepLearning を作って学ぶ、手で覚えたいような人におすすめの本です。

深層学習(ディープラーニング)のおすすめ入門本ランキング12選!【2021年】

TensorFlowの学習におすすめの本

TensorFlow機械学習クックブックPythonベースの活用レシピ60

TensorFlow機械学習クックブックPythonベースの活用レシピ60」は、『TensorFlow Machine Learning Cookbook』を翻訳した本。

変数/プレースホルダといったTensorFlowの基本や、さまざまなオープンデータを扱う方法が詳しく解説されています。

TensorFlowとPython3を使ったさまざまな手法について具体的に知れるので、機械学習やPythonプログラミングについてある程度経験のあるというような人におすすめの本です。

TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門

TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門」は、TensorFlowの機能を組み合わせて実践的な深層学習モデルの構築が学べる本。

ニューラルネットワークの基礎や、転移学習を用いたキャプション生成など、データ整形からモデル構築について詳しく解説されています。

Pythonによる基本的なプログラミング知識を前提としているので、深層学習のチュートリアルに掲載されているものよりも詳細な内容を知りたいような人におすすめの本です。

【Python】TensorFlowのおすすめ入門本ランキング16選!【2021年】

Chainerの学習におすすめの本

Chainerv2による実践深層学習

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Chainerv2による実践深層学習」は、Chainerのバージョン2でディープラーニングのプログラムを作る事に書かれた本。

Chainer を使ってディープラーニングのプログラムの作り方など、複雑なネットワークで表現された関数の回帰の問題をこのような問題は勾配法で解く事について詳しく解説されています。。

Chainerのバージョン2でディープラーニングのプログラムを作成の仕方について解説されてるので、IT系のエンジニアの様な人におすすめの本です。

Chainerのおすすめ入門本ランキング4選!【2021年】

Kerasの学習におすすめの本

TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶディープラーニングの仕組み

TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶディープラーニングの仕組み」は、ニューラルネットワークの原理を理解することと、その原理をどのようにコードとして書くかの両方がバランスよく学べる本。

ディープラーニングの仕組みやプログラムについて詳しく解説されています。

コードを根本から理解できるので、現場に出てからも長く使える基礎力が必要な人におすすめの本です。

PythonとKerasによるディープラーニング

PythonとKerasによるディープラーニング」は、ディープラーニングを一から学習したいと考えている人のために書かれている本。

ディープラーニングとは何か、適用できるのはどのような状況か、コンピュータビジョンから自然言語処理、画像分類、時系列予測、感情分析、画像/ テキスト生成に至るまで詳しく解説されています。

基礎から応用まで、数式を使わずにコードを使った定量的な概念により説明されているので、現実の幅広い問題にKerasを応用できるよう集中的に学習したい、数学の苦手な人におすすめの本です。

【Python】Kerasのおすすめ入門本ランキング8選!【2021年】

GANの学習におすすめの本

実践GAN敵対的生成ネットワークによる深層学習

実践GAN敵対的生成ネットワークによる深層学習」は、敵対的生成ネットワークの初歩から理解できる本。

敵対的生成ネットワークを学びたい方のために入門から実装までや、Python、Keras言語による実装方法について詳しく解説されています。

実物と区別ができない程のリアル画像を生成するGAN(敵対的生成ネットワーク)の事に書かれてるので、機械学習とニューラルネットワーク、Pythonプログラミングの経験がある様な人におすすめの本です。

GANディープラーニング実装ハンドブック

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GANディープラーニング実装ハンドブック」は、PythonによるGAN学習本。

GANの基礎についてや、画像生成など応用まで、GANについて詳しく解説されています。

GANの基礎から応用まで網羅された本なので、GANについて一から勉強する熱心な人におすすめの本です。

【Python】GANのおすすめ入門本ランキング3選!【2021年】

PyTorchの学習におすすめの本

PyTorch実践入門

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PyTorch実践入門」は、ディープラーニングの重要な基礎概念と、PyTorchを用いたディープラーニングの実装方法について、細部まで掘り下げて解説している本。

限られたデータでニューラルネットワークを訓練する方法や、訓練済みモデルのデプロイ方法など、『ディープラーニング・プロジェクトのベストプラクティス』について詳しく解説されています。

PyTorchで実際にどのように組み込まれて実現されているのか、細部まで掘り下げた解説がされているので、ディープラーニングの活用を目指している開発者や詳しく知りたい中級者以上な人におすすめの本です。

PyTorchによる発展ディープラーニング

つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング」は、ディープラーニングの発展・応用手法を楽しく学べる本。

転移学習や物体検出、異常検知、動画分類などについて詳しく解説されています。

順番にタスクに取り組むことで応用的な手法が身につくので、段階的に知識を学びたい堅実な人におすすめの本です。

PyTorch(パイトーチ)のおすすめ入門本ランキング8選!【2021年】

PyStan・PyMCの学習におすすめの本

いまさら聞けないPythonでデータ分析多変量解析

いまさら聞けないPythonでデータ分析多変量解析」は、基礎的事項の解説本。

多変量解析や、ベイズ分析など、Pythonで行うデータ分析について詳しく解説されています。

基礎的事項を解説しているので、実用的なデータ分析を学びたいような人におすすめの本です。

Pythonによるベイズ統計モデリング

Pythonによるベイズ統計モデリング」は、確率プログラミングのライブラリPyMC3を使ったベイズ統計モデリングの基本をシンプルなデータを使って実践的に解説している本。

PythonのインストールからPyMC3による統計モデルの実装、チェック、拡張まで、特にベイズ流の回帰分析の考え方について詳しく解説されています。

高度な話題についても入門的な解説がされているので、ベイズ統計モデリングの概念や、ベイズ統計のデータ分析への応用についての実践的知識が必要な人におすすめの本です。

PyStan・PyMCのおすすめベイズ本ランキング4選!【2021年】

Kaggleの対策におすすめの本

Kaggleで勝つデータ分析の技術

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Kaggleで勝つデータ分析の技術」は、Kaggleの最新のものを整理してまとめた本。

特徴量の作り方や、バリデーション、パラメータチューニングなど、Kaggleのより深いところまで詳しく解説されています。

Kaggleの解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されているので、これからデータ分析の知識をより深めるべく勉強中な人におすすめの本です。

Kaggleのおすすめ入門本ランキング8選!【2021年】

まとめ

今回は「Pythonの勉強におすすめの入門本ランキング」というテーマで解説しました。

入門者から中級者向けのはずが、熱が入って上級者向けの本まで紹介してしまいました。

Pythonは機械学習や統計モデリングなどデータ分析に適したプログラミング言語です。

今後も需要は拡大していく見通しですので、まずは今回ご紹介した本の中から1冊選んで、勉強を始めてみてはいかがでしょうか?

では、また。

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mono

26歳♂️関東在住のサイドFIREを目指すブロガー/座右の銘は「知識は誰にも奪われない」/ゆるく稼いで楽しく暮らすライフハック情報をお届けします/アイコンは黎(クロイ)さん。

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