びぼーろく。

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【どうPythonの学習したらいいんだっけ?】 データサイエンティストへの長い道のり

 

# 想定対象者:文系出身者

データサイエンティストスキルの獲得・向上を目指している僕がしてきた&しているPythonとそれを使ったデータ分析の勉強の進め方を簡単なメモとともに備忘録するだけです。(Webを除いて書籍について)

これから勉強する方々の参考になれば幸いです。諸先輩方には恥ずかしくてお見せできませんので、そっと閉じて頂ければと。

 

Pythonの基礎

Pythonスタートブック>

僕はPython以前にプログラミング経験がなかったわけなので、かなり基本的な本が良いと思っていた。以下の本はまさにPythonが初めて学ぶプログラミング言語になる人向けの本で、非常に分かりやすかった。

Python入門>

リファレンスとして以下の本も使った。

ここまでで、自分で適当に何かプログラムを作って遊んでみると良い。プログラミング経験がある人は、ガンガンいったら良いかと。

 

Python(Pandas)によるデータハンドリング・分析 

Pythonによるデータ分析入門>

主にPandasの勉強に非常に参考になった。

 <IPythonデータサイエンスクックブック>

IPythonの活用とデータ分析の実装コード作成に大いに活用した。Githubにコードがあるのも便利。

Python機械学習プログラミング>

全部質量の大きめの本で、値段もそれなりですがその価値はあると思う。実際にコードを書きながら読むと良いかと。あと、web上に沢山いいスクリプトが転がっているので見よう見まねでやればおk。 

統計解析・統計モデルなど

言うまでもなく、いくらPythonが出来ても統計解析の知識がないとお話にならない。統計の勉強を1mmもしたことがない人は、まずは本屋に行って簡単そうな本を30分くらい立ち読みすれば良い(適当)。

統計学が最強の学問である>

細かいことはあまりなく、総論の読み物として読みやすかった。

統計学が最強の学問である[実践編]>

基本的な統計量の考え方や多変量解析を体系的に紹介。

上記に加えて、何冊か数式よりの本も読むと良いかと。

<データ解析のための統計モデリング入門>

にわかにとっては「これが入門・・・?」という感じ。でも入門なんだよなー。分からないところは何度も読みつつ、調べながら・実装しながら進めればよいかと。

 

文系の数式苦手マンへ

統計学のための数学教室>

正直この本は簡単すぎた。

統計学のための数学入門30講>

そして、この本は僕には難しすぎるという。中間の本を探している。。

積んである本(未読)

<はじめてのパターン認識

 <岩波データサイエンス vol1>

<確率思考の戦略論>

 到達度のチェック

www.slideshare.net

Excel版のチェックシートはこちら(すぐダウンロードが始まります)

 

ひとまず以上。文系人としては数式が一番のハードルです。。。

 

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