「改訂新版 前処理大全〜SQL/pandas/Polars実践テクニック」（技術評論社）の評判・価格・レビュー
SQLを学ぶための教材の基本情報・価格・レビュー。
PR・広告を含みます
SQLをスクールで学ぶなら、教育訓練給付で最大80%OFF。
対象講座なら受講料の最大80%（給付区分・上限・要件あり）が後日戻り、実質負担を抑えられます。独学の本＋スクールの併用も。
▶ あなたの講座でいくら戻るか試算（無料・30秒）
無料相談で適用条件を確認できます
無料相談で適用条件を確認できます
無料相談で適用条件を確認できます
はじめての方へ：教育訓練給付のしくみと損しない選び方 ／ 申請手順5ステップ
学んだ後に「作って公開する」ための環境例です。サーバー・ツールは教育訓練給付／補助の対象外です。
※給付率・実質額は区分（一般20%／特定一般40%／専門実践 最大80%）と要件で変わり、即時値引きでなく後日支給です。最終可否はハローワーク・厚労省でご確認ください。掲載はPR（送客手数料を受領）。
この本について
BigQuery、Pandas、Polarsを使った実用的なモダン前処理を学びましょう！
データ分析において前処理が重要かつ多くの時間をとられる業務であることは広く知られてきました。同時に前処理を実現するためのライブラリは大きく改善されてきています。また、機械学習モデルの進化によって、求められる前処理の内容も変わってきています。本書は、初めて学ぶ方にも昔学んでから知識をアップデートしていない方にも、悪いサンプルコードと良いサンプルコードを紹介しながら丁寧にデータ分析の前処理を学べる技術書です。
本書は、第一版の前処理大全から大きく構成や内容を変更しています。SQLはBigQuery準拠に変更し、Pandasは最新バージョンの思想に沿い新機能を使ったコードに変更しました。Rの代わりにR同様にパイプラインで書きやすくかつ処理エンジンがRustベースで書かれているため高速なPolarsに変更しました。また、前処理内容も大きく変更し、より現在よく使われる処理を実用ケースとともに解説しています。また、新たな試みとしてコラムとして少しマニアックだけど役立つプログラムの裏側の解説や分析テクニックを紹介しており、中級者の方にとっても有用な知識をお届けしています。 Part1 前処理の基礎知識 第1章 前処理とは 第2章 SQL 第3章 pandas 第4章 Polars
Part2 データの構造を対象とした前処理 第5章 抽出 第6章 集約 第7章 結合 第8章 分割 第9章 整形
Part3 データの内容を対象とした前処理 第10章 数値 第11章 カテゴリ 第12章 日時 第13章 文字列 第14章 ウィンドウ関数
Part4 実践前処理 第15章 演習問題
判型：単行本
SQLとは
SQLはStructured Query Language（構造化照会言語）の略で、データベースを操作するための共通的な文法体系です。表形式で保存されたデータの取得、追加、更新、削除を命令で表現できます。複数の表を関連付けて必要な情報を導き出す場面で力を発揮します。
こんな人向け：対象は、業務や資格学習でデータを扱う必要がある人、開発・分析の基礎を作りたい人です。プログラミング経験がなくても、表や検索の発想がつかめれば始めやすいですが、英数字が読める基本的なPC操作は前提になります。
独学ロードマップでの位置
SQLはデータベースの基本理解と、アプリ・分析・運用の橋渡しとなる学習領域です。最初に読み取り系を確実にし、その後に結合・集計・更新・設計と広げる順序が理解しやすく、定着しやすいです。
- データベースの構造（表、行、列、キー）と実行環境にまず慣れる
- SELECT/WHERE/ORDER BYなどの基本命令で読み取りを繰り返す
- JOINと副問い合わせで複数表の関連を扱えるようにする
- GROUP BYや集計関数で分析的な問いに答える
- INSERT/UPDATE/DELETEと制約、トランザクションの考え方で更新処理も確認する
独学で足りる？体系的に学ぶ選択肢
独学では1冊を読み切るより、実データを用いた実行練習を継続する量が成果を分けます。教材は「平易な説明」「段階的な演習」「解説と答え合わせの明瞭さ」の3点を軸に選ぶと、自己学習でも効率が安定しやすいです。わからない構文は、実行結果と意図との対応を追い、同じテーマを少しずつ反復することが上達の近道です。
独学で進度管理が難しい、期限内に到達したい場合は、体系化された学習プログラムで進める選択肢が有効です。進捗確認・質問対応・添削の支援がある形を選ぶと、理解の抜けや不安を早めに埋めやすくなります。 ▶ 給付でいくら戻るか試算
よくある質問
Q. SQLはプログラミング経験がないと難しいですか？
経験がなくても学び始めることは可能です。まずはデータの表現と検索条件から入ると理解しやすく、SELECT中心の文法から始めるのが定番です。難しさは文法量より、テーブル間の関係を文章で説明できるかどうかが鍵です。
Q. SELECTだけ分かれば十分ですか？
基礎としてはSELECTが入口ですが、実務や資格学習ではJOIN、集計、更新系の理解も求められます。全種類を一度に覚える必要はありませんが、業務要件に応じて使い分ける力を段階的に増やすのが確実です。苦手分野を定義し、少しずつ追加していく進め方が効果的です。
Q. 1日どのくらい勉強すればよいですか？
必要時間は目的や前提で変わるため一律の目安は避けるのが無難です。短時間でも毎日継続し、実際にクエリを書いて結果を確認する習慣を作るほうが習熟に結び付きます。答えを丸暗記するより、なぜその結果になるのか説明できる状態を目安に進めると安定します。
次の一冊：次はデータベース設計（正規化、制約、インデックス）の基礎を学ぶと、SQL文の意図がさらに明確になります。あわせてデータ分析向けSQLやBI・ETLの基礎に進むと、取得したデータをどう活用するかまで視野が広がります。
