2022.06.11 2025.11.04

【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

naoki-hn

Python のデータ分析では、Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnといったライブラリが有名です。これらのライブラリについての学習におすすめな良書として「Pythonデータサイエンスハンドブック」を紹介します。

1 Pythonデータサイエンスハンドブック
2 まとめ

Pythonデータサイエンスハンドブック

データサイエンスとは、統計学、コンピュータサイエンス、データの対象分野の専門知識が重なりあって成り立つ技術領域で、広範な知識・経験を必要とします。

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」といったライブラリが有名で非常によく使用されています。

これらのライブラリを学ぶための書籍として非常におすすめできるのが「Pythonデータサイエンスハンドブック」です。日本語版の初版は2018年に出版されており、新しい版が出ていませんでしたが2024年2月に第2版が出版されています。

この記事では、本書籍のおすすめポイントについて紹介します。

Pythonデータサイエンスハンドブック第2版

posted with ヨメレバ

Jake VanderPlas/菊池彰オライリー・ジャパン 2024年02月17日頃

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目次と概要

Pythonデータサイエンスハンドブックは、Ⅰ部からⅤ部までの構成となっています。各部の概要を簡単に紹介します。

Ⅰ部：Jupyter：Pythonより優れたPython

IPython と Jupyterについて学びます。IPython は強力な拡張機能を持つ Python のインタプリタで、Jupyter は Web ベースで IPython を利用できる環境で、Jupyter Notebook が有名です。Jupyter は、IPython だけでなく、R や Julia などの言語もサポートしています。

Ⅱ部：NumPyの基礎

NumPy は、Python の数値計算ライブラリで、大規模な数値演算を効率的に処理することができます。これは NumPy の多くの処理がC言語で実装されているためです。ここでは、NumPy の基本を習得することができます。

Ⅲ部：pandasによるデータ操作

pandas は、データのラベル付けや欠損値処理などデータ処理を柔軟に行えるライブラリです。pandas でデータの前処理をしてから、NumPy 配列へ変換して効率的に処理するというのが代表的なデータ分析の流れの 1 つです。

Ⅳ部：Matplotlibによる可視化

データの可視化によって、新しい知見を引き出す方法を学びます。豊富な使用例を通じて、効果的な可視化技術を身につけることができます。

Ⅴ部：機械学習

scikit-learn を使って機械学習の基本概念やデータ表現、API の使い方を理解し、機械学習の実践的なスキルを習得することができます。

Pythonデータサイエンスハンドブックのおすすめポイント

ここからは、Pythonデータサイエンスハンドブックのおすすめポイントについて紹介します。

データサイエンスの広範な分野を学ぶことができる

本書は、Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnといったデータサイエンスで非常によく使われる Python ライブラリを扱っています。

この1冊あればデータサイエンスの全体像を学ぶことができるというのが特徴です。既に各種ライブラリの経験がある人も、手元に置いておくと非常に役に立ちます。

各種ライブラリについてしっかりと学ぶことができる

各種ライブラリについてしっかりと学びたい人に非常におすすめできます。

NumPy

NuｍPy については、NumPy 配列（ndarray）とPython 組み込みのリストの違いにも触れられており、NumPy が大量のデータ解析に適していることを理解できます。

また、ユニバーサル関数、ブロードキャスト、ファンシーインデックスといった特徴的な機能についてもしっかり説明がされているため、NumPy についてはこの書籍で基本的な内容は十分カバーできます。

pandas

pandas は、Series や DataFrame、Index といった重要なデータ構造から、欠損値の扱いを含めた各種データ操作について幅広く扱われており、基本的な内容を十分に理解できる内容となっています。

Matplotlib

Matplotlib は、非常に豊富なサンプルを見ながら学ぶことができます。近年他にも多くの可視化ツールが登場しているため Matplotlib は昔風のツールと感じられることがありますが、クロスプラットフォームで動作する Matplotlib について学んでおくことは有益です。

scikit-learn

scikit-learn を用いた機械学習については「ナイーブベイズ分類」「線形回帰」「サポートベクターマシン」「決定木とランダムフォレスト」「主成分分析」「多様体学習」「k平均法クラスタリング」「ガウス混合モデル」「カーネル密度推定」といった伝統的な各種手法について使い方をしっかりと学ぶことができます。

さらに、機械学習のベースとなる概念、考え方についても説明がされているため、機械学習についてしっかりと理解したい人にとてもおすすめできます。