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- データサイエンティストになるためにはどう勉強すればいい？
- データ分析のプログラミングってどうやって学べばいいの？
- データ分析のプログラミングにオススメの書籍を教えて！
データ分析に必要なプログラミングを学びたいと思っているけど、なにから始めていいかわからない・・・といった悩みはよく聞きます。
そこで今回はデータ分析を学ぶためにオススメの書籍3選を紹介します。
筆者は約500名が在籍する会社で長らくデータサイエンティストとして働いています。いまではデータサイエンティストとして活躍できているものの、スタートは未経験からの転職でした。
実際に筆者が学んだ方法を基に未経験からデータ分析のプログラミングにオススメの書籍、学び方を紹介します。
この記事では未経験からデータ分析を学ぶためにオススメの書籍を紹介します。
この記事を実践すると、未経験からデータ分析に必要なスキルが身に付き、データサイエンティストとしてスタート地点に立つことができます。
下記、本記事のまとめです。
- データサイエンティストにプログラミングって重要なの？
→超重要！プログラミングができないと仕事ができない！ - データサイエンティストに必要なプログラミング言語ってなに？
→「Python」！データ分析に必要なライブラリが豊富だから！ - どうやってプログラミングを学べばいい？
→スクールを活用するか書籍で独学する！ - 学習する時に大切なことは？
→学習したい領域を決めてから取り組もう！Pythonをすべて学ぶ必要はない！ - データ分析のプログラミングを学ぶためにどんな本がオススメ？
→「Pythonの基礎を学ぶ本」「データ分析を学ぶ本」「機械学習を学ぶ本」の3つ！ - 書籍の独学だと大変。。続かない。。。
→スクールを活用しよう！挫折しそうならスクールの活用がオススメ！ - Pythonを学んでデータサイエンティストのスタートに立とう！
では、本題に移ります。
データサイエンティストにプログラミングは超重要
データサイエンティストにプログラミングは超重要です。その理由は下記の2点です。
- プログラミングはデータサイエンティストの業務に必須だから
- データサイエンティストの最初の仕事はプログラムを使った「データ加工」
プログラミングはデータサイエンティストの業務に必須だから
データサイエンティストがデータの収集・整理・解析をするために、プログラミングスキルが必要不可欠です。
データ分析には大量のデータを処理する必要があり、手作業で処理することは不可能です。そこで、プログラミングを使ってデータを処理し、分析する必要があります。
また、機械学習やディープラーニングなどの技術もプログラミングを使って実装されるため、プログラミングスキルはデータサイエンティストに欠かせないものとなっています。
ビッグデータを扱うにはそんな簡単にはいかないよ。プログラムを作ってコンピューターにお願いしないといけなんだ。データを操作するためにはプログラミングが必須だよ。
データサイエンティストの最初の仕事はプログラムを使った「データ加工」
データサイエンティストの最初の仕事はプログラムを使った「データ加工」です。
データ分析を行うためには、最初にデータの前処理が必要です。データの前処理とは、データを整形し、欠損値や異常値を除去するなど、データ分析に適した形にすることです。
データ加工は指示通りにプログラムを作成する仕事になるので、データサイエンティストになりたての最初の仕事になることが多いです。
そのため、データサイエンティストとして仕事を進めていくために、最初に必要なのがプログラミングスキルになります。
新米は作業を任せられることが多いからね。まずはデータ加工のプログラミングを任されることが一般的だよ。データサイエンティストの仕事ができるようになるために最初に必要なのがプログラミングスキルなんだよ。
データ分析に必要なプログラミング言語は「Python」
データ分析に必要なプログラミング言語は「Python」です。なぜなら、Pythonはデータ分析を効率的に実施できる豊富なライブラリがあるからです。
ライブラリとは、ある程度まとまった汎用性の高い処理（関数・クラス・その他）を他のプログラムから読み込むことで、使うことが出来るようにしたファイルです。
AI Academy Media：【初心者向け】モジュール・パッケージとは何か？
これらのライブラリを使用することで、データの読み込み、前処理、可視化、モデリングなど、データ分析に必要な機能を簡単かつ効率的に実行することができます。
また、Pythonは多くのデータ分析コミュニティで広く使われており、問題解決のための情報やサポートが豊富にあります。これらの要素が組み合わさって、Pythonはデータ分析に適した言語となっています。
そのため、データ分析を行うためには、Pythonの学習が必須です。Pythonを使いこなせば、データ分析のスキルを高めることができます。
他にも「SQL」や「R」など聞くと思うけど、最先端のデータ分析をやるなら「Python」一択だよ。いまどき「SQL」や「R」だけで分析している企業は将来性がないから入る必要がないよ。「Pyrhon」をまずは学ぶことが最善だよ。
未経験からPythonを学ぶ方法
未経験からPythonを学ぶ方法は下記の2つです。
どちらの方法を選ぶかは、自分の環境やスタイルに合わせて選ぶと良いでしょう。未経験者でも、スクールや書籍でしっかりと学べば、Pythonをマスターすることができます。
- スクールを活用する
- 書籍で独学する
スクールを活用する
スクールに通うことで、プログラミング初心者でも体系的に学ぶことができます。
スクールではわからないことがあればすぐに質問することができるため、効率的に学ぶことができます。また、同じ目標を持つ仲間と一緒に学ぶことができるので、モチベーションを保つことができるというメリットがあります。
しかし、スクールに通うには一定の費用が必要です。スクールによって必要な費用は変わります。自身で必要かどうかを検討した上で、決定するとよいでしょう。
お金を払う分、効率的に学べることがメリットだよ。また、自分に強制力が生まれるから、モチベーションの維持ができるよ。挫折しそうな人にはオススメだよ。
書籍で独学する
書籍で学ぶ場合は独学になることが多いでしょう。
メリットは比較的安価に学習ができることです。書籍は比較的安価に購入できるため学習コストは低くなります。
一方で、モチベーションを保つことは難しいです。独学すると周りに人がおらず、サポートもないため、学び続けることが難しいです。疑問点も1人で解決しなければなりません。
学ぶ目的が明確であり、モチベーションが維持できる自身がある方にはオススメです。
書籍で学習は安価で済むことが最大のメリットだよ。自分を律することができる人は向いているよ。まずは書籍で学習してから、挫折しそうになったらスクールを検討してもいいよね。
【重要】データ分析に必要なスキル”のみ”学ぶべき
「Python」を学ぶ時に重要な点は「データ分析に必要なスキル”のみ”学ぶ」ことです。
Pythonでできることはものすごく多いです。そのため、Pythonを目的なく学ぼうとすると非効率です。
学習する領域を明確にしてから取り組もう
学習する領域を明確にしてから取り組みましょう。
データ分析に必要な処理は非常に多岐にわたります。例えば、データ収集、データの前処理、データの可視化、機械学習、統計解析などです。
初心者が全てを一度に学ぶことは難しいため、学習する領域を明確にしてから取り組むことが重要です。
例えば、データ収集に必要なWebスクレイピングを学びたい場合は、Webスクレイピングに特化するなど学習の領域を明確にすると効率的です。
目的を明確にし、必要な処理に特化して学ぶことで、学習効率を高めることができます。
なんのために学ぶかを明確にできればモチベーションも続くよ。学ぶ目的を決めてから学習することが超重要だよ。
データ分析に必要な処理に特化して学ぼう
「データ分析」に必要な処理に特化して学ぶことが大切です。
Pythonは汎用的なプログラミング言語なので、アプリ開発、Web開発など様々なことができます。しかし、Pythonを学ぶ目的は「データ分析」のためです。
例えば、Pythonには、NumPy、Pandas、Matplotlibなど、データ分析に必要なパッケージが豊富にあります。初心者がすべてのパッケージを網羅して学習することは難しいため、データ分析に必要な処理に特化して学ぶことが重要です。
必要な処理に特化して学ぶことで、学習効率を高めることができます。
目的が明確であれば、学ぶ領域も自然と決まるよ。そこだけ集中的に学べるから効率が高くなるね。データサイエンティストになりたければ「データ分析」に特化して学ぶべきだよ。
未経験からデータ分析のプログラミングを学ぶオススメの書籍3選
未経験からデータ分析のプログラミングを学ぶには下記の3つのSTEPを踏むと効率的に学習ができます。
- 「Pythonの基礎」を学ぶ
- 「Pythonを使ったデータ分析」を学ぶ
- 「機械学習の基礎」を学ぶ
この3つのSTEPにオススメの書籍3選を紹介します。
「Pythonの基礎」を学ぶための本
「Pythonの基礎」を学ぶためのオススメ本です。
Pythonを触るにはまずは一度購入すべき本になります。「入門Python 3」はPythonの基礎を学びます。Pythonの入門内容としては非常に網羅的にまとまっているので、これ一冊でPythonの基礎は十分です。
一見、ボリュームは多いですが、学習すべき重要な箇所のみを下記でまとめているので、ぜひご覧ください。
⇒【未経験から】Pythonの基礎を学ぶオススメ書籍！「入門Python 3」の使い方
まずはPythonの基礎を学ぼうね。この一冊でPythonの基礎は十分だからまずは「Python入門 3」を購入することをオススメするよ。
「Pythonを使ったデータ分析」を学ぶための本
「Pythonを使ったデータ分析」を学ぶためのオススメ本です。
データ分析に特化したPython書籍になっています。データ分析でよく用いる処理を中心にPython処理がまとまっています。
「Pythonによるデータ分析入門」を学ぶと「データ加工」の約8割を学べるため、今後のデータサイエンスの勉強が非常にはかどります。
こちらに関しても「必ず学ぶべき章」を下記で詳しく解説しているので、ぜひご覧ください。
⇒【未経験から】Pythonでデータ分析を学ぶ！「Pythonによるデータ分析入門」の使い方
「データ加工」は「Pythonによるデータ分析入門」で十分だよ。ここまでくれば、今後のデータサイエンスの勉強がすごくはかどるから、頑張って学ぼうね。
「機械学習の基礎」を学ぶための本
「機械学習の基礎」を学ぶためのオススメ本です。
基本的な機械学習の理論・実装方法が網羅的にまとまっています。「[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」を学べば、データサイエンティストの基礎スキルは十分についた状態になります。
下記に学び方を詳しくまとめているので、ぜひご覧ください。
⇒【未経験から】機械学習の実装を学ぶオススメ本を紹介！学び方まで徹底解説！
機械学習まで学べれば、データサイエンティストに必要なスキルは身に付いたよ。ここまでくればデータサイエンティストになれるから転職活動を始めようね。
書籍の学習で挫折しそうならスクールを活用しよう
書籍の学習で挫折しそうならスクールを活用しましょう。
データ分析や機械学習の分野は、学ぶことが多いため、初学者にとってはなかなか大変なものです。そのため、書籍学習だけで学び続けるのは大変で、途中で挫折してしまう人も少なくありません。
そこで、書籍の学習で挫折しそうなら、スクールを活用することをオススメします。スクールには、専門的な知識を持った講師が教えてくれるため、自習よりも効率的に学習できます。
また、講師などの人的サポートがあるため、学習のモチベーションを維持することも比較的容易でしょう。
ただし、スクールに通うことには費用がかかるため、自身の環境を見つめなおして、決断には慎重な検討が必要です。
間違いなくスクールを活用する方が効率的だよ。書籍で学習して、挫折しそうになったらスクールを検討すればいいよ。まずは小さく始めることが大事だよ。
【まとめ】Pythonを学んでデータサイエンティストのスタートに立とう！
データ分析に必要なPythonを学んでデータサイエンティストのスタートに立ちましょう。
本記事で解説した一連の学習をすれば、データサイエンティストの業務ができるようになります。そのため、この記事を実践すればデータサイエンティストのスタート地点に立つことができます。
データサイエンティストを目指したい方はまず行動することが大切です。
まずは書籍を購入して少しでも行動をしてみることをオススメします。
以下、本記事のまとめです。
- データサイエンティストにプログラミングって重要なの？
→超重要！プログラミングができないと仕事ができない！ - データサイエンティストに必要なプログラミング言語ってなに？
→「Python」！データ分析に必要なライブラリが豊富だから！ - どうやってプログラミングを学べばいい？
→スクールを活用するか書籍で独学する！ - 学習する時に大切なことは？
→学習したい領域を決めてから取り組もう！Pythonをすべて学ぶ必要はない！ - データ分析のプログラミングを学ぶためにどんな本がオススメ？
→「Pythonの基礎を学ぶ本」「データ分析を学ぶ本」「機械学習を学ぶ本」の3つ！ - 書籍の独学だと大変。。続かない。。。
→スクールを活用しよう！挫折しそうならスクールの活用がオススメ！ - Pythonを学んでデータサイエンティストのスタートに立とう！
今回は以上になります。
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