アイデミー（Aidemy）のE資格対策講座を受けてE資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER）を取得
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【Python】おすすめの本を紹介
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Python の学習におすすめの本を紹介します。また、Python 関連以外にも役に立つおすすめ書籍についても取り上げ、各書籍の概要について私の見解を交えながら紹介していきます。Python の学習を始める際の参考にしていただければと思います。
Python 入門におすすめの本
Python の基本となる文法やプログラミングの考え方等を学ぶための入門書籍としておすすめの本を紹介します。個人的なおすすめ順で紹介します。
シリコンバレー一流プログラマーが教える
Pythonプロフェッショナル大全
Python の学習をこれから始める方におすすめの入門書として「シリコンバレー一流プログラマーが教える Pythonプロフェッショナル大全」を紹介します。
著者の酒井潤さんは、シリコンバレーでエンジニアとして活躍されている方です。この本は、Udemyのベストセラー講座をもとに作成されています。私が、最初に Python を学んだのは酒井さんの Udemy 講座でした。
この書籍は入門編と応用編に分かれており、Python における重要な文法を十分に学ぶことができます。なお、Udemy 講座に含まれるデータベースやテスト、非同期処理などは含まれません。これらを学びたい方は Udemy 講座の受講も検討してください。
プログラミング学習において最初は上手な人のコードを真似することが大事です。シリコンバレーの現役エンジニアの酒井さんのコードはよいお手本となると思います。
本書のレビュー記事はこちら：「【シリコンバレー一流プログラマーが教える Pythonプロフェッショナル大全】Pythonの勉強におすすめの良書」
独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで
Python の文法だけでなく、プログラマーとしての仕事の全体像やチーム開発についてもあわせて学びたい方は「独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで」がおすすめです。
この書籍では、Python の文法の基本から、オブジェクト指向プログラミングの概念、Bash の使用方法、Git および GitHub を用いたバージョン管理など、実際に仕事でプログラミングをする際に役立つ知識を幅広く学ぶことができます。
本書のレビュー記事はこちら：【独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで】Pythonの基本だけでなく幅広くプログラマーの知識を学べる良書
独習Python
サンプルコード、例題、練習問題が豊富に掲載されており、読みやすい入門書としては「独習Python」がおすすめです。
この書籍はプログラミングの書籍として有名な独習シリーズの Python 版です。Python の基本的な文法を学ぶには十分な内容となっています。
入門Python3
「入門Python3」は、Python 技術の広範囲な文法をカバーしており、情報量も豊富です。複素数に関する情報など、他書籍ではあまり取り上げられない内容も含みます。
C/C++ や Java など他の言語での経験があり、プログラミングに関する基本的な知識がある人には、豊富な情報源として役立つと思います。
Python 応用におすすめの本
Python 応用編としておすすめの本を紹介します。
エキスパートPythonプログラミング
Python のプログラミングの文法の基本を理解し、より良いソースコードを書きたいと考え始めた際には「エキスパートPythonプログラミング」がおすすめです。
この書籍では、優れた Python コードを書くためのベストプラクティスが紹介されています。並行処理、イベント駆動プログラミング、メタプログラミング、拡張モジュール、テスト駆動開発、パッケージ配布、最適化など、モダンで幅広い内容をカバーしており読みごたえがあります。
Python の上級向けの概念や最新機能を学びたいエキスパート向けの内容であるため、Python 入門者がいきなり読み始めるには少し難しいと思います。実際の開発現場の人だけでなく、趣味でプログラミングを楽しむ人にも興味深い内容です。
本書のレビュー記事はこちら：【エキスパートPythonプログラミング】Pythonを深く極めるための良書
Python によるデータ分析におすすめの本
Python は、多岐にわたる分野で使用できる言語ですが、機械学習等のデータ分析領域が代表例です。Python を用いたデータ分析を学ぶのにおすすめの本を紹介します。
Pythonデータサイエンスハンドブック
Python では、データサイエンスを扱うための様々なライブラリとして「Jupyter」「NumPy」「pandas」「Matplotlib」「scikit-learn」が有名です。これらライブラリを学ぶには「Pythonデータサイエンスハンドブック」がおすすめです。
Python の文法は理解していることが前提のため、Python の基本を知らない人は先に紹介したような入門書で学んでからにしましょう。また、ディープラーニング領域は含まないため、ディープラーニングについては後述する書籍を参考にしてください。
本書のレビュー記事はこちら：【Pythonデータサイエンスハンドブック】Jupyter, Numpy, pandas, Matplotlib, scikit-learnの学習に最適な良書
Pythonによるディープラーニング
ディープラーニング実装では、ディープラーニングフレームワークの使い方を学ぶのが効果的です。ディープラーニングのフレームワークとしては、TensorFlow や PyTorch が特に有名です。
TensorFlow に関する書籍としては「Pythonによるディープラーニング」がおすすめです。この書籍は、中～上級者向けの内容を扱っています。TensorFlow や、その高水準 API である Keras の各種 API の使い方の詳細まで記載されており、本質を理解するのに役立ちます。
CNN（畳み込みニューラルネットワーク）、RNN（再帰的ニューラルネットワーク）、Transformer、GAN（敵対的生成ネットワーク）といった高度なトピックも取り上げられています。E 資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER）の資格取得をしたい人の参考書籍としても役立ちます。
本書のレビュー記事はこちら：【Pythonによるディープラーニング】TensorFlow/Kerasによるディープラーニング実装力を向上させる
E資格取得時の体験記事はこちら：アイデミー（Aidemy）のE資格対策講座を受けてE資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER）を取得
scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習
先に紹介した「Pythonによるディープラーニング」では、TensorFlow を中心の書籍となっています。機械学習ライブラリである scikit-learn も含めて幅広く機械学習、ディープラーニングを学びたい人には「scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習」もおすすめです。
ゼロから作るDeep Learningシリーズ
ディープラーニングでは、TensorFlow や PyTorch といったフレームワークを使用することが一般的です。しかし、その理論的な背景を深く理解したい場合には「ゼロから作るDeep Learning」シリーズがおすすめです。
| 書籍名 | 主に扱う内容 |
|---|---|
| ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 | ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークについて、基本となるパーセプトロンから段階的に実装し、理解を深めます。 |
| ゼロから作るDeep Learning 2 ―自然言語処理 | RNN、Attentionといった自然言語処理に関連する技術を中心に扱います。 |
| ゼロから作るDeep Learning 3 ―フレームワーク編 | ディープラーニングフレームワークの基礎から自分で最小限のフレームワークを実装することで理解を深めていきます。 |
| ゼロから作るDeep Learning ４ ―強化学習編 | 強化学習を中心に扱います。 |
| ゼロから作るDeep Learning 5 ―生成モデル編 | 生成モデルを扱い、最終的には「Stable Diffusion」のような画像生成 AI を作ります。 |
私が E 資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER）を取得した際には、コード穴埋め問題に、これら書籍の内容に似た問題が多く取り上げられていました。E 資格の取得を目指す方にも参考書としておすすめできます。
Python 公式ドキュメント
Python書籍について紹介してきましたが、最新のPythonの情報を取得するために公式ドキュメントは重要です。Python安定版の最新ドキュメントは「Python 3 ドキュメント」を参照してください。
また、Python 標準ライブラリのページでは、Python の標準ライブラリーの使い方が記載されています。標準ライブラリは、Python プログラミングの中心となるため、使い方に困ったらまずはドキュメントを確認するようにしましょう。
その他 おすすめな本
Python 関連書籍を紹介してきましたが、優秀なエンジニアになるためには幅広く知識を深めていく必要があります。参考になる書籍を紹介しますので興味があれば、ぜひ読んでみてください。
Clean Architecture 達人に学ぶソフトウェアの構造と設計
Python をはじめ、プログラミング言語の文法を理解することは重要ですが、実際の開発ではそれだけでは不十分です。長く使われる優れたソフトウェアを作るには、ソフトウェアアーキテクチャの考え方が欠かせません。
その中心的な考え方として知られているのがクリーンアーキテクチャです。クリーンアーキテクチャは、ソフトウェアを「柔軟で変更に強く、テストしやすい構造」に保つための設計原則を体系的にしたものです。
この分野をしっかり学びたい方には、「Clean Architecture 達人に学ぶソフトウェアの構造と設計」がおすすめです。本書は、依存方向をビジネスルールに向けてシステムを詳細から独立させるというクリーンアーキテクチャの本質を丁寧に解説しており、実践的な設計力を身につけたい開発者に最適です。
オブジェクト指向でなぜつくるのか
Python はオブジェクト指向プログラミングに対応したマルチパラダイム言語です。オブジェクト指向の基本を学びたい方には「オブジェクト指向でなぜ作るのか」をおすすめします。
Python は、int や str といった型を無意識に使用していますが、これらもクラスとして定義されています。オブジェクト指向は、初心者に理解しづらいとよく言われます。本書ではオブジェクト指向がなぜ理解しづらいのかも含めて説明がされています。
オブジェクト指向を既に理解している方も、自分の知識の再確認に読んでみていただけると良いかと思います。
達人に学ぶDB設計 徹底指南書／達人に学ぶSQL 徹底指南書
Python を学んでいる方にはデータ分析に興味を持っている方も多いでしょう。企業では多くのデータをリレーショナルデータベース（RDB）で管理されています。そのため、DB 設計の考え方や SQL について理解しておくことは役に立ちます。
これらの技術の理解には「達人に学ぶDB設計徹底指南書」や「達人に学ぶSQL徹底指南書」がおすすめです。
「達人に学ぶDB設計 徹底指南書」では、正規化や ER 図の説明に加え、DB 設計の重要なポイントを理解できます。また、「達人に学ぶSQL 徹底指南書」は、中級者向けの SQL プログラミング入門と位置付けられており、効率的なデータ抽出の方法を理解するうえで役立ちます。
「達人に学ぶDB設計 徹底指南書」のレビュー記事はこちら：DB設計時のポイント ~達人に学ぶDB設計 徹底指南書を参考に~
DXを成功に導くデータマネジメント／
マスタデータマネジメント
Python における技術力があったとしても、データ分析・活用が企業で進まないということはよくあります。
例えば「必要な情報がすぐ手に入らない」「データ加工にすごく時間がかかる」「組織間、システム間でデータの意味が統一されていない」「データモデリングの考え方に統制が取れていない」などです。これらに対応するためには「データガバナンス」や「データマネジメント」について学び、組織化やルール化をしていくことが重要です。
これらの考え方や実践方法を学ぶには、データ総研から出版されている「DXを成功に導くデータマネジメント データ資産価値向上と問題解決のための実務プロセス75」や「DXを成功に導くマスターデータマネジメント データ資産を管理する実践的な知識とプロセス43」がおすすめです。
データマネジメント知識体系ガイド
データマネジメントで重要となるのが「データマネジメント知識体系ガイド」です。
これは DMBOK（Data Management Body of Knowledge）と呼ばれており、第二版まで発行されていることからDMBOK2 と呼ばれます。データマネジメントに関わる実務者にとってバイブルのような存在です。
この書籍では、データマネジメントに関する幅広い知識領域について体系立ててまとめた書籍となっています。全 17 章で非常にページ数の多いので手元に置いて興味のある章を読むというのがいいかと思います。各章イントロダクションを読むだけでも非常に勉強になります。
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ABOUT ME
はじめまして。当サイトをご覧いただきありがとうございます。
私は製造業のメーカーで、DX推進や業務システムの設計・開発・導入を担当しているシステムエンジニアです。これまでに転職も経験しており、以前は大手電機メーカーでシステム開発に携わっていました。
プログラミング言語はこれまでC、C++、JAVA等を扱ってきましたが、最近では特に機械学習等の分析でも注目されているPythonについてとても興味をもって取り組んでいます。これまでの経験をもとに、Pythonに興味を持つ方のお役に立てるような情報を発信していきたいと思います。どうぞよろしくお願いいたします。
※キャラクターデザイン：ゼイルン様
プログラミング言語はこれまでC、C++、JAVA等を扱ってきましたが、最近では特に機械学習等の分析でも注目されているPythonについてとても興味をもって取り組んでいます。これまでの経験をもとに、Pythonに興味を持つ方のお役に立てるような情報を発信していきたいと思います。どうぞよろしくお願いいたします。
※キャラクターデザイン：ゼイルン様
