「Python×データサイエンス」（近代科学社）の評判・価格・レビュー
Python 入門を学ぶための教材の基本情報・価格・レビュー。
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この本について
本書では、Pythonの基本から始め、データ解析に不可欠なデータの前処理を体系的に学びつつ、実践的なデータサイエンスのスキルを段階的に習得できるように構成しました。本書の目的は、読者がPythonの基礎、データの前処理、実践的なデータ解析を学ぶことで、データサイエンスの基礎を身につけ、任意のテーマに沿ったデータ解析を独力で遂行できるようになることです。 はじめに
第1章 本書の概要 1.1 本書について 1.2 プログラミング 1.3 Python の紹介 1.4 Google Colaboratory の使い方
第2章 Python の基礎 2.1 コード 2.2 変数 2.3 型 2.4 算術演算子 2.5 print() 関数 2.6 代入演算子 2.7 input() 関数 2.8 数学関数 2.9 文字列
第3章 制御構文 3.1 if文 3.2 for文 3.3 break continue文 3.4 while 文
第4章 リスト・タプル・集合・辞書 4.1 リスト (list) 4.2 タプル (tuple) 4.3 集合 (set) 4.4 辞書 (dict)
第5章 関数・オブジェクト指向 5.1 関数 5.2 モジュール 5.3 オブジェクト指向
第6章 ライブラリの利用方法 6.1 ファイル処理 6.2 NumPy について 6.3 Matplotlib について
第7章 Pandas の使い方 7.1 シリーズ (Series) 7.2 データフレーム (DataFrame)
第8章 データサイエンスプロジェクト 8.1 データサイエンスプロジェクトの流れ 8.2 データサイエンスプロジェクトを遂行する人材の役割 8.3 データサイエンティストに必要な知識とスキル
第9章 回帰問題 9.1 線形回帰モデル 9.2 多項式回帰と過学習 9.3 Ridge 回帰・Lasso 回帰と正則化係数 9.4 Elastic Net 回帰と Grid Search モジュール 9.5 サポートベクタマシン回帰分析 9.6 決定木回帰分析と Random Forest 回帰分析 9.7 XGBoost 回帰分析と LightGBM 回帰分析
第10章 分類モデル 10.1 ロジスティック回帰による分類 10.2 例題:乳がんデータセットから予測 10.3 サポートベクタマシン分類 10.4 決定木とランダムフォレストによる分類 10.5 XGBoost 分類と Optuna によるモデルチューニング 10.6 LightGBM 分類
第11章 クラスタリングと特徴量の次元削減 11.1 教師あり学習と教師なし学習 11.2 クラスタリング 11.3 k-means によるクラスタリング 11.4 GMMとV-GMMによるクラスタリング 11.5 DBSCAN によるクラスタリング 11.6 特徴量の次元削減
第12章 ニューラルネットワーク 12.1 ニューラルネットワークとは 12.2 ニューラルネットワークの基本概念 12.3 ニューラルネットワークによる回帰問題 12.4 ニューラルネットワークによる二値分類問題 12.5 マルチクラス分類問題
索引
判型：単行本／シリーズ：近代科学社Digital
Python 入門とは
Python入門は、コンピュータに命令を書いて動かす基本原理をPythonで学ぶ初級領域です。変数・条件分岐・繰り返し・関数といった土台を、読みやすい書き方とあわせて理解します。ここで考え方を身につけると次の応用分野に接続しやすくなります。
こんな人向け：想定読者はプログラミング未経験者や他言語の経験が浅い人です。PCの基本操作と英字入力ができ、エラーが出たときに原因を探す姿勢があれば入りやすいです。
独学ロードマップでの位置
Python入門は、アルゴリズムやデータ処理などの中核テーマへ進む前の基礎作りです。暗記中心ではなく、問題を解く手順を説明できる状態を作ることを重視すると、次の学習との接続が滑らかになります。
- まず学習ゴールを決め、毎日少しでも触れ続けられる環境を整える。
- 変数・データ型・演算・入出力を自分の言葉で説明しながらコード化する。
- 条件分岐や繰り返しで処理の流れを作り、期待値と実行結果を照合する。
- 関数を使って処理を分割し、標準機能やファイルの基本操作へ広げる。
- 小規模な実例でデバッグを繰り返し、説明力と再利用性を一度に鍛える。
独学で足りる？体系的に学ぶ選択肢
独学では読む時間より、書いて確かめる時間を先に確保するのが有効です。教材を選ぶときは、基礎説明の濃さ、例題の更新性、誤りの原因を分解して示す解説の有無を基準にすると失敗が少ないです。理解度を可視化するために、章ごとに「できること/わからないこと」を短くメモする習慣を作ると、次の教材移行が判断しやすくなります。
独学が不安な人や期限がある人には、進捗管理や質問サポートが含まれる体系的な学習形態が有効です。学習単位が明確で、アウトプット課題まで含む構成だと、習得の進み具合を確認しやすく安心して続けられます。 ▶ 給付でいくら戻るか試算
よくある質問
Q. Python入門で最初に取り組む順番は？
最初から全範囲を網羅しようとせず、入力・出力・条件分岐・繰り返しの基礎が1回は自力で動く状態をまず目標にします。短い疑似シナリオで試行し、結果が説明できるかで到達点を確認すると次に進みやすくなります。
Q. 英語表現が多くて挫折しそうです。
最初から完全に英語を理解する必要はありません。よく出る用語をノート化し、日本語で意味を置き換えてから再度該当箇所を読むと読みやすさが上がります。必要なら辞書や解説付きの教材を並行して使うのが実践的です。
Q. 独学で挫折しないコツは何ですか？
理論を読んだ直後に必ず同じ内容を手を動かして再現する設計が重要です。詰まったら同じ問題を別の書き方で解いてみて、どこが理解のボトルネックかを切り分けると、停滞が短くなります。進めすぎたときは前提に戻る勇気も継続のコツです。
次の一冊：次はPythonで扱えるデータ構造の入門、アルゴリズム基礎、あるいはWEBやデータ分析の導入編といった方向に進むと、入門で学んだ骨組みを使った実践が体感しやすくなります。
