「Rによる自動データ収集」（共立出版）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。
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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
本書は，単にR を使ってインターネットからデータを収集・保存する方法を紹介した入門書ではなく，むしろその後の分析やレポート作成までのすべてのプロセスを効率化あるいは自動化する技法を実践的に解説した専門書である。分析に関連しては，データの前処理に役立つ正規表現や，ドキュメントから統計的な手法によって知見を引き出す技術であるテキストマイニングも取り上げられている。 本書の構成は大きく3つに分かれ，第1部では基本技術に焦点があてられている。R を利用することでWebスクレイピングとデータ操作は簡単に実現できるが，その背景技術について知識を深めておくと，構造の複雑なWebサイトに遭遇した場合でもデータをピンポイントに抽出できるようになる。続く第2部は，ここまで習得した技術の実践編となっており，現実に遭遇するケースのそれぞれに対処する方法が詳しく紹介されている。そして第3部は，やや複雑な研究課題を想定し，データの収集から分析，そして効果的なグラフィクスの作成までを詳細に解説している。 ［原著：Simon Munzert, Chistian Rubba, Peter Meissner, Dominic Nyhuis: Automated Data Collection with R: A Practical Guide to Web Scraping and Text Mining, Wiley, 2015.］ 第1部 Webとデータの技術入門
第1章 導入
第2章 HTML
第3章 XMLとJSON
第4章 XPATH
第5章 HTTP
第6章 AJAX
第7章 SQLとリレーショナルデータベース
第8章 正規表現と重要な文字列関数
第2部 Webスクレイピングとテキストマイニングのためのツールボックス
第9章 Webからのスクレイピング
第10章 統計的テキスト処理
第11章 データ分析プロジェクトの管理
第3部 事例集
第12章 アメリカ上院議員間のコラボレーション・ネットワーク
第13章 半構造化されたドキュメントから情報を抜き出す
第14章 Twitter による2014 年度アカデミー賞予測
第15章 名字の地理的な分布のマッピング
第16章 携帯電話のデータを集める
第17章 商品レビューのセンチメント分析
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。
