【2025年最新】Pythonによるデータ分析のおすすめ本5選を現役エンジニアが紹介

Pythonによるデータ分析について体系的に学びたい。
Pythonによるデータ分析について解説されている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Pythonによるデータ分析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Pythonによるデータ分析について解説された良書を把握することができるはずです。

今すぐ収入UPを実現する！

【公式HP】https://www.bigdata-navi.com/

AIやデータ分析案件を豊富に取り扱っている
高単価案件で収入アップを目指すことができる
週2,3日稼働のリモート案件で柔軟な働き方を実現できる
業界に精通した担当者による副業・独立のサポートを受けられる

＼最短30秒で登録可能！／
完全無料
案件を探す

【2025年最新】Pythonによるデータ分析の独学におすすめの本5選
Pythonによるデータ分析を本で学習する3つのメリット
Pythonによるデータ分析を本で学習する2つのデメリット
- その【1】情報が古い可能性がある
- その【2】手を動かしながら学習しづらい
Pythonによるデータ分析を効率的に学ぶために大切なこと
Pythonによるデータ分析について本で学習したら案件を探してみよう
【2025年最新】Pythonによるデータ分析のおすすめ本｜まとめ

【2025年最新】Pythonによるデータ分析の独学におすすめの本5選

本章では早速Pythonによるデータ分析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手に取ってみてください。

おすすめ本②Pythonによるデータ分析の教科書

Ｐｙｔｈｏｎによるあたらしいデータ分析の教科書第２版/翔泳社/寺田学

posted with カエレバ

楽天市場

Amazon

Yahooショッピング

2冊目のおすすめ本は『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書』になります。

本書はデータ分析エンジニアに必要な
以下の基礎技術を丁寧に解説しています。
・データの取得・加工
・データの可視化
・プログラミング
・基礎的な数学の知識
・機械学習の流れや実行方法
出典：Amazon

当書ではデータ分析エンジニアに必要となる知識について網羅的に解説されております。データ分析の基本からPythonを使ったデータ処理・分析手法までタイトル通り教科書的にわかりやすく解説されているのが特徴です。

Pythonによるデータ分析を本で学習する3つのメリット

本章ではPythonによるデータ分析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Pythonによるデータ分析を本で学習する大きなメリットと言えるでしょう。

情報が体系的にまとまっている
手書きのメモを取りやすい
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。

Pythonによるデータ分析を本で学習する2つのデメリット

本章ではPythonによるデータ分析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Pythonによるデータ分析を本で学習する大きなデメリットと言えるでしょう。

情報が古い可能性がある
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。

Pythonによるデータ分析を効率的に学ぶために大切なこと

本章ではPythonによるデータ分析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。

アウトプット量を増やす
わからない点は質問する
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。

Pythonによるデータ分析について本で学習したら案件を探してみよう

良書でPythonによるデータ分析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。

今すぐ案件を探す！

今すぐ案件を探すなら、以下の3社が非常におすすめなので、無料登録して自身に合う案件がないか探してみると良いでしょう。

【No.1】 BIGDATA NAVI	機械学習エンジニア・データサイエンティスト専門の案件情報サイト。週2,3日や土日を使った在宅ワークなど柔軟な働き方も可能な案件を保有しておりサポートも充実している。
【No.2】レバテックフリーランス	業界最大級の案件を保有。業界トップクラスの高単価報酬・低マージンを実現しておりサポートが非常に充実しているため、エンジニアであればまず第一に登録しておくべきエージェント。
【No.3】 Remogu	リモート案件のみを扱っている。週2日や夜間OKの案件が豊富。エージェントによる手厚いサポートを受けることができる。