Python データ分析についてはどの本を買えばよいでしょうか?

Python はシンプルで学びやすく、無料のオープンソースで移植可能でスケーラブルであるため、人気が急上昇しています。さらに、Python には非常に豊富なライブラリがあるため、データ分析の分野でもますます広く使用されています。 Python データ分析を学ぶことに決めたものの、これまでにプログラミングの経験がない場合は、これらの 6 冊の本が最適です。

「Python Scientific Computing」 (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル)

From本書では、ディストリビューション版のインストールから始まり、numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、tvtk、mayavi、opencvなど科学技術計算や可視化のための共通関数ライブラリをより詳しく紹介しています。対象範囲が広すぎるため、単一の関数ライブラリとしては十分に詳しくないかもしれませんが、この本はすぐに使い始めて、科学計算で使用される一般的な関数ライブラリを包括的に理解するのに役立ちます。これに基づいて、詳細な検討に必要な関数ライブラリを選択するのが比較的簡単です。

《NumPy 初心者向けガイド 第 2 版》/《PPython データ分析の基本チュートリアル: NumPy 学習ガイド (第 2 版)》

初心者向けの Numpy 入門ガイド。本全体は短く簡潔でよくまとまっており、Numpy の基本的な内容を明確かつ明確に説明していると言えます。この本の著者は「NumPyCookbook」/「NumPy Guide: Python Scientific Computing and Data Analysis」という本も書いていますが、前者に比べると本書の構成は少々雑で、内容も今ひとつです。 par. If you want 読みたい場合は、これを読む前に最初の作品を読むことをお勧めします。ここで、この二冊の本の中国語タイトルの翻訳についても文句を言いたい。いまや一部の書籍で必ずクラウドとビッグデータについて触れられているように、出版社はより多くの部数を売るために、あらゆる手段を講じてデータ分析と結びつけようと懸命に努力している。また、SciPyの入門チュートリアルとして利用できる書籍「LearningSciPy for Numerical and Scientific Computing」もあります（中国語版はまだないようです）。

「データ分析のための Python」/「データ分析のための Python の使用」

この本も numpy から始まり、データ分析に焦点を当てています。データアクセス、整理、可視化などのさまざまなプロセス。なお、本書ではpandas libraryについても取り上げていますので、興味のある方はぜひご覧ください。

《実際の機械学習》/《実際の機械学習》

Python 機械学習のホワイト ボックス入門チュートリアル。主に、機械学習の基礎 一般的に使用されるさまざまなアルゴリズムと、それらを Python で実装する方法。これは車輪の作り方を教える本ですが、作った車輪はあまり使いやすそうではありません。しかし、車を作りたいと考えている人にとっては、車輪の構造や原理を理解する必要があります。また、この本を読む前に、高度な数学的線形代数の確率論をほとんど忘れてしまった場合は、最初に復習しておいた方がよいでしょう。

《Python による機械学習システムの構築》/《機械学習システム設計》

Python 機械学習のブラック ボックス入門チュートリアル。前の本がホイールの組み立て方を教えてくれたなら、この本はホイールの回し方とより上手に回す方法を直接教えてくれます。なぜ車輪が回転するのかについては、前著を参照してください。さらに、書籍「Learning scikit-learn: Machine Learning in Python」(中国語版はまだありません) と一緒に読むこともできます。本書はPythonの機械学習ライブラリscikit-learnを特別に解説した約100ページで、公式ドキュメントの精読としてもお使いいただけます。

「Python for Finance」

Python を使用して財務データを処理する方法を教える本。中国人によって書かれ、Packt から出版されているはずですが、中国語版はまだないようです。これまでの書籍と比較して、この本はより専門的であり、財務データの分析に焦点を当てています。私はこの本をあまり読んでいないので、これ以上詳しい紹介は書けません。なぜ挙げるかというと、情報を調べてみると、オライリー社が年末に「Python for Finance」という本を出版する準備をしているらしいからです。 Python の人気はますます高まっているようです。

Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。

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