初心者におすすめのPython書籍を紹介します。
プログラミングやIT系の勉強するときはKindleや電子書籍で勉強するのがおすすめです。
Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 第2版[Amazon]
統計学の基礎から統計モデリング、機械学習の入り口までしっかり学べる！
- 第1部 統計学をはじめよう
- 第2部 PythonとJupyter Notebookの基本
- 第3部 記述統計
- 第4部 確率と確率分布の基本
- 第5部 統計的推定
- 第6部 統計的仮説検定
- 第7部 統計モデルの基本
- 第8部 正規線形モデル
- 第9部 一般化線形モデル
- 第10部 統計学と機械学習
Kaggleで磨く 機械学習の実践力[Amazon]
Kaggleは誰でも気軽に参加できるデータ分析の競技コンペです。
コンペで試した技を、実務に応用する――そのシナジーにより、みるみる実力が付きます。
- 第I部 分析実務とKaggle
- 第1章 実務に必要なスキルとは
- 第2章 Kaggleの概要
- 第3章 Kaggleを学習ツールに
- 第II部 機械学習の進め方
- 第4章 ベースライン作成
- 第5章 特徴量エンジニアリング
- 第6章 モデルチューニング
- 第III部 実践例
- 第7章 2値分類のコンペ
- 第8章 回帰問題のコンペ
- 第9章 データサイエンティストの未来
Python自動化簡単レシピ[Amazon]
ビジネス現場では、様々な業務でPythonが利用され始めています。
Pythonを利用すれば、非常に短いコードで、日々の業務を劇的に効率化できます。
日常業務でもよくありがちな面倒な業務をPythonを利用して自動化する手法をまとめています。
- Chapter1 Pythonで仕事を自動化
- Chapter2 Pythonの基本
- Chapter3 アプリの作成
- Chapter4 ファイルの操作
- Chapter5 テキストファイルの検索・置換
- Chapter6 PDFファイルの検索
- Chapter7 Wordファイルの検索・置換
- Chapter8 Excelファイルの検索・置換
- Chapter9 画像のリサイズ・保存
- Chapter10 音声や動画の再生時間
- Chapter11 Webデータの取得
実践Data Scienceシリーズ ゼロからはじめるデータサイエンス入門[Amazon]
RとPython両方学べる。コスパ最強の一冊！
- 第1部 データサイエンスのための準備
- 1章 コンピュータとネットワーク
- 2章 データサイエンスのための環境
- 3章 RとPython
- 4章 統計入門
- 5章 前処理
- 第2部 機械学習
- 6章 機械学習の目的・データ・手法
- 7章 回帰1（単回帰）
- 8章 回帰2（重回帰）
- 9章 分類1（多値分類）
- 10章 分類2（2値分類）
- 11章 深層学習とAutoML
- 12章 時系列予測
- 13章 教師なし学習
- 付録A 環境構築
実践Data Scienceシリーズ Pythonではじめるテキストアナリティクス入門[Amazon]
基礎技術と分析アプローチがわかる入門書の決定版！
- 第I部 テキストアナリティクスの基礎
- 第1章 テキストアナリティクスことはじめ
- 第2章 プログラミングの補足知識
- 第3章 環境構築
- 第4章 基礎技術
- 第II部 テキストアナリティクスの実践
- 第5章 データ収集
- 第6章 観光テキストの解析
- 第7章 金融・経済テキストの解析
- 第8章 ソーシャルメディアテキストの解析
- 第III部 応用技術・発展的な内容
- 第9章 実践的なテクニック
- 第10章 深層学習技術
- 第11章 環境構築の要らないテキストアナリティクス
- 付録 本書で利用するPythonライブラリ
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