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【2024年最新】pandasの独学におすすめの本5選を現役エンジニアが紹介

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  • pandasについて体系的に学びたい…。
  • pandasのわかりやすい書籍は…?

このように思われている方向けに本記事ではpandasの独学におすすめの本を5冊ご紹介いたします。記事を読むことでpandasの良書を把握することができるはずです。

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【2024年最新】pandasの独学におすすめの本5選

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本章では早速、pandasの独学におすすめの本を紹介いたします。どの書籍も良書なので、中身の雰囲気を確認して自身に合いそうな書籍を実際に手に取ってみてください。

おすすめ本①Pythonによるデータ分析入門

1冊目のおすすめ本は『Pythonによるデータ分析入門』となります。

本書はPythonの代表的なデータ分析ツール、pandasの開発者Wes McKinneyによる、データ分析を行うための基本を網羅しています。すべてのサンプルコードはダウンロード可能で、Jupyter Notebookで対話的に試し、実際に手を動かしながら知識を確実なものにすることが可能です。出典:Amazon

当書はpandasの開発者であるWes McKinneyさんがPythonを使ったデータ分析のイロハについて解説した書籍です。

書籍内のサンプルコードは全てダウンロード可能で、Jupyter Notebookで対話的に試しつつ、実際に手を動かしながらpandasはもちろん、Pythonによるデータ分析全般の知識を得ることができる構成となっております。

pandasの開発者自身が解説している書籍なので当然ながら内容も濃いです。

おすすめ本②pandasライブラリ活用入門

2冊目のおすすめ本は『pandasライブラリ活用入門』となります。

本書では、pandasなどを使ったデータ分析全体の基本手法を体系的・網羅的にカバー。
巻末の付録では、Python環境のインストールや文法などPythonの基本事項も確認できます。出典:Amazon

当書ではデータ取り込み・整備・集約から、可視化、モデル化、正規化、高速化など、データ処理の基本作法を学ぶことができます。また、付録にてPythonの基本について解説されているので、Pythonの知識に不安のある方でも安心して書籍を読み進めることができるでしょう。

おすすめ本③現場で使える! pandasデータ前処理入門

3冊目のおすすめ本は『現場で使える! pandasデータ前処理入門』となります。

本書は、機械学習やデータサイエンスの現場では、データ処理に必要な定番のライブラリ「pandas」を用いて、前処理の基本と様々な前処理手法について、あますところなく解説した書籍です。出典:Amazon

当書では初学者向けにシンプルでわかりやすいサンプルを用いて、pandasの基本操作方法やデータ構造、さらに前処理の基本について解説されております。

現場で使えるレベルのデータ前処理スキルを実際に手を動かしながら習得することができるので、データ分析初学者から中級者レベルまで幅広い層におすすめできる書籍です。

おすすめ本④pandasデータ処理ドリル

4冊目のおすすめ本は『pandasデータ処理ドリル』となります。

pandasを使ったプログラミングの腕試しができるように、9つのトピックについて全部で51個の問題を用意しました。各問題にはメインとなる模範解答以外にも「別解」を用意し、なるべくいろいろな考え方に触れられるよう構成しています。出典:Amazon

当書はオンライン学習サービス「PyQ」の人気コンテンツを書籍化したもので、Pythonとpandasの基本的な学習を終えた方向けにpandasによるデータ処理の実践的な問題が用意、そして解説がなされております。

ドリル形式ゆえPythonとpandasの基礎を身につけた上で自身の腕試しをしたいという方に最適な書籍と言えるでしょう。

おすすめ本⑤pandasクックブック

5冊目のおすすめ本は『pandasクックブック』となります。

Pythonによるデータ解析を支援する機能を提供する必須のライブラリ pandas の使い方を解説する「レシピ本」出典:Amazon

当書ではpandasの実践的な使用方法が約100例紹介されております。分析の目的から探せるレシピ本として2冊目以降に持つ書籍として当書はおすすめと言えるでしょう。

先に紹介した『pandasデータ処理ドリル』と比較して自身の肌感に合いそうな書籍を選ぶことを個人的にはおすすめいたします。

pandasを本で学習する3つのメリット

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本章ではpandasを本で学習するメリットをお伝えします。結論、以下の3点がpandasを本で学習する大きなメリットと言えるでしょう。

  1. 情報が体系的にまとまっている
  2. 手書きのメモを取りやすい
  3. 専門家による情報を得られる

その【1】情報が体系的にまとまっている

ネットで手に入る情報は情報同士の繋がりが見えづらいことも少なくありません。本であれば、情報に一貫性があるため目的の知識を体系的にインプットすることができます。情報を体系的かつ網羅的に学習する際に特に書籍での学習は役立つと言えるでしょう。

その【2】手書きのメモを取りやすい

電子化が進んだ現代においても手書きのメモは記憶に定着させるのに役立つ効果的な学習法です。紙の本であれば読みながら直接メモを取れるため効率的に学習を進めることができるでしょう。ただし、メモを取ることが目的とならないよう注意が必要です。

その【3】専門家による情報を得られる

書籍として出版されるものの多くは、専門家が著者として書き、編集が加えられたものとなります。そのため、ネットで転がっている情報より正確で品質が高いと言えるでしょう。ただし、出版年から日が経っていると掲載情報の鮮度が落ちてしまう点には注意が必要です。

書籍での学習であれば情報を体系的かつ網羅的にインプットしやすい。また、専門家による高品質な情報にアクセスできる。

pandasを本で学習する2つのデメリット

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本章ではpandasを本で学習するデメリットをお伝えします。結論、以下の2点がpandasを本で学習する大きなデメリットと言えるでしょう。

  1. 情報が古い可能性がある
  2. 手を動かしながら学習しづらい

その【1】情報が古い可能性がある

ITに関するノウハウは「日進月歩」、どんどん進化していきます。紙の本は出版された時点の情報しか含まれていないため、掲載されている情報が古くなってしまっているケースが往々にしてあるでしょう。そのため、書籍を購入する際は出版年を必ずチェックするようにしてください。また、最新のトレンドを学ぶのであればオンライン学習がおすすめです。

その【2】手を動かしながら学習しづらい

ITのスキルを習得するのに座学だけでは不十分といえます。読書だと手を動かしながら学習するのが難しいのが大きな欠点と言えるでしょう。そのため、本を読んで満足するのではなく、適切にアウトプットする機会を自身で設けましょう。

出版年によっては掲載されている情報が古い可能性があるため、最新のトレンドをキャッチアップするのには向かない。また、読書するだけでなくアウトプットする機会を自身で設けないと使えるスキルが身につきづらい。

pandasを効率的に学ぶために大切なこと

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本章ではpandasを効率的に学ぶために大切なことを現役エンジニア目線でお伝えいたします。結論、以下の3点を意識するようにしましょう。

  1. アウトプット量を増やす
  2. わからない点は質問する
  3. オンラインリソースも活用する

その【1】アウトプット量を増やす

単に暗記するのではなく理解した上でアウトプットし現場で使えるスキルをモノにすることが何より重要です。エンジニアに求められるのは「知っている」ではなく「使える」スキルだということをくれぐれも忘れることなく、学習にあたっていただければと思います。

その【2】わからない点は質問する

学習を進めていると、一人ではなかなか解決できない問題と遭遇することがあります。そういった際に効率的に学習するために質問できる人を作ることが大切です。

あなたの周りに優秀なエンジニアがいるならその人を頼ってみるのも一つ。もし周りにいないのであればMENTAのようなオンラインでメンターを見つけることができるサービスやteratailのようなITエンジニア特化型のQ&Aサイトを活用してみると良いでしょう。

その【3】オンラインリソースも活用する

また、書籍での学習だけで不十分と感じたらUdemyをはじめとしたオンラインリソースも積極的に活用していくことをおすすめします。先述の本での学習のデメリットを補うことができるので二刀流での学習が個人的にもおすすめです。

pandasを本で学習したら案件を探してみよう

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良書でpandasの学習を済ましたら、以下の案件獲得サイトから案件を獲得してみることをおすすめいたします。週1,2の副業案件からフリーランス向けの案件まで幅広く掲載されております。一度サイトを覗いてみると良いでしょう。

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【2024年最新】pandasの独学におすすめの本|まとめ

summary

本記事ではpandasの独学におすすめの本を紹介してきました。今回紹介した書籍はどれも良書なので、自身の趣向に合った書籍を手に取って読んでみることをおすすめいたします。本記事がpandasの良書を知る上であなたのお役に立てたのなら幸いです。

「YesNoCode」では、他にも現役エンジニア目線でITに関する記事をたくさん公開しているので気になる記事がないか併せてチェックしてみてください。
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