「Python in Excelではじめるデータ分析入門」（ラトルズ）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
「Python in Excel」は、2024年7月現在、Windowsユーザー向けのExcelのベータ版で利用できる新しい機能です。 Excelの数式バーにPythonのコードを書いて実行することができます。これにより、データの分析やグラフの作成が簡単にできるようになります。 この機能を使えば、Excelで時間がかかるデータ処理を高速に行い、その結果をExcelで簡単に確認することができます。
本書では、Pythonの基礎から、ExcelでのPythonの使い方を丁寧に解説します。 「Excelは使えるけど、プログラミング言語は難しそう」と感じている方でも安心して学べる内容です。 ぜひ、Python in Excelを体験してみてください。
【本書では、以下のライブラリの使い方を基礎から説明します。】 pandas.DataFrame（データ処理） numpy（ベクトル・行列演算） sympy（代数演算） matplotlib、seaborn（データの視覚化） scikit-learn（機械学習）
これらのライブラリを使いこなせるようになれば、ExcelからPythonコードを使って高度なデータ分析ができるようになります。 これらが一通り使えるようになれば、Excel からPython コードを使って高度なデータ分析を行えるようになります。 Chapter1 Python 利用の準備 1.1 Python in Excel とは 1.2 Python in Excel を使おう
Chapter2 Pythonの基本をマスターする 2.1 Python の値と変数 2.2 制御構文 2.3 コレクション 2.4 関数の利用 2.5 オブジェクトとクラス
Chapter3 PythonとExcelの相互利用 3.1 Excelへのアクセス 3.2 Python コードの仕組み
Chapter4 DataFrameによるデータの基本操作 4.1 DataFrameの基本 4.2 データの操作 4.3 データの処理
Chapter5 ベクトルと行列の演算 5.1 numpyによるベクトル計算 5.2 numpyによる行列計算 5.3 sympyによる代数計算
Chapter6 外部データの利用 6.1 ファイルとWEBSERVICE 関数 6.2 Power Queryの基本操作
Chapter7 matplotlibによるグラフ作成 7.1 pyplotによるグラフ作成の基本 7.2 グラフの表示の設定 7.3 さまざまなグラフ
Chapter8 seabornによるグラフ作成 8.1 seaborn の基本操作 8.2 さまざまなグラフの作成
Chapter9 回帰分析から機械学習へ 9.1 scikit-learn で回帰分析する 9.2 回帰分析で機械学習する 9.3 さまざまモデルを利用する
判型：単行本
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。
