【2024年】「パイソン」のおすすめ 本 120選!人気ランキング

この記事では、「パイソン」のおすすめ 本 をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
  1. Python 1年生 体験してわかる!会話でまなべる!プログラミングのしくみ
  2. 独習Python
  3. Pythonスタートブック [増補改訂版]
  4. Python1年生 第2版 体験してわかる!会話でまなべる!プログラミングのしくみ
  5. スッキリわかるPython入門 (スッキリわかる入門シリーズ)
  6. 入門 Python 3 第2版
  7. 独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで
  8. 退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング
  9. 初めてのPython 第3版
  10. Python ゼロからはじめるプログラミング
他110件
No.3
92
みんなのレビュー
Pythonを学びはじめる際に最初に読む本として最適。非常に分かりやすく基礎の基礎から学べる。
No.4
82
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Pythonを学ぶ初学者が一番最初に手に取る本として最適。ただ書籍だと限界があるのでYoutube動画などで合わせて学ぶのがおすすめ。
-1" OR 2+159-159-1=0+0+0+1 --
No.6
81
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No.9
72

初めてのPython 第3版

Mark Lutz
オライリージャパン
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No.10
72
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No.11
71

Python[完全]入門

松浦健一郎
SBクリエイティブ
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No.14
70
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超人気のUdemy講師酒井さんの書籍。この書籍さえ一通り読んでおけばPythonは問題ないといっても過言ではないくらい網羅性があって分かりやすい。
No.15
68
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No.16
66
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ディープラーニングの概要は分かっているし機械学習はある程度理解しているつもりだけど、ディープラーニングの中身はちゃんと理解できていない人にぜひ読んで欲しい書籍。ディープラーニングは一旦これ1冊読んでおけば問題なし。複雑で難しい印象だったディープラーニングがこれを読むだけで一気に身近なものになる。
@@SHEQu
No.19
63
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No.21
62
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No.22
62
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No.26
61
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No.29
59
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No.30
59
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No.32
59

Python(パイソン)は初心者が比較的修得しやすく、AI(人工知能)やパターン認識などの先端技術に活用されている優れたプログラミング言語です。 本書では、初心者を対象に、Pythonを使ったプログラミングの勘所をやさしく解説しました。 例題に取り組むことで、プログラミングとはどういうものかを理解し、プログラミング的思考を身につけてもらうことを目的に執筆しました。 読者の皆さんが、楽しみながらPythonの素晴らしさやプログラミングの醍醐味を感じていただけたら、著者として望外の喜びです。

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No.33
58
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No.34
58

実践 Python 3

Mark Summerfield
オライリージャパン
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No.37
58
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No.38
58
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No.39
58
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ある程度構文を覚えた後にPythonでの分析に慣れたいのであればこの書籍一択。Pythonでのデータ分析に慣れるためにはとにかく手を動かしまくること!
No.40
58
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No.43
58
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No.46
58
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No.47
58
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No.52
58
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No.53
57
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No.54
57

複雑なコードはAIにサポートしてもらい、さくさくとプログラミングをマスター。そんな夢のようなPython入門書が完成! 「Python×AI」で誰でもあっという間にプログラムを作れるようになる!世界一やさしいPython入門書!「Pythonの構造をしっかり理解した上でコード作成をAI(ChatGPT)にサポートしてもらう」というコンセプトのPythonプログラミング入門書が新登場!プログラミングに必要な基礎をしっかり身につけつつ、プロンプトプログラミングのスキルも手に入れ、自動であっという間にコード作成ができるようなる、1冊で2つのスキルを学ぶことができるお得な書籍。もちろん「AIに全てお任せ」ではなく、はじめてプログラミングを学ぶ人に向けて基本をしっかり押さえ、スタンダードな知識も同時に身につけられる内容になっています。著者のPythonプログラミングスクールで実際に使われているノウハウを詰め込んだ、Pythonでプログラミングを行う際に必要な知識・概念・機能を体系的に習得できる、初心者向けの1冊!【こんな人におススメ】・これからPythonをしっかり学ぼうとしている、でもできるだけ効率的に学習したい・非エンジニアだけど、業務で使えるプログラミングの基礎知識を身につけたい・プログラマに丸投げしていたことを自分の手で行えるようになりたい・ChatGPTを遊びだけではなく、仕事でも役立てるようにしたい【目次】第1章:最速でPythonを習得するための基礎知識第2章:【演習】ChatGPTで作るPythonプログラミング[基本編]第3章:Pyhtonプログラミングの基礎 第4章:【演習】ChatGPTで作るPythonプログラミング[応用編]第5章:【実践】ChatGPTで作るPythonプログラミング第6章:ChatGPT(AI)と生きるために困った時に使えるプロンプト集【著者プロフィール】熊澤秀道 テレワーク・テクノロジーズ株式会社共同創業CTO生成AIを活用した研修・コンサル・スクール事業「タノメル」を手がける。ブロックチェーン・仮想通貨・VTuber・AIを始めとしたトレンド技術への没頭をきっかけに、過去にコインチェック株式会社、ANYCOLOR株式会社にて、サービスや新規事業の開発に従事。 まえがきChatGPTを使う準備第1章:最速でPythonを習得するための基礎知識 ●Pythonとは何か? ●Pythonは何ができるのか ●ChatGPTは何ができるのか ●プロンプトエンジニアリングとは? ●プロンプトプログラミングとは?第2章:演習ChatGPTで作るPythonプログラミング[基本編] ●演習の事前準備 ●Google Colabの練習 ●BMI計算 ●カウントダウンタイマー ●正規表現を用いた文字抽出プログラム ●電卓プログラム ●温度変換 ●素数判定 ●パスワード生成 ●ファイル検索 ●クイックソートアルゴリズム ●数当てゲーム第3章:Pyhtonプログラミングの基礎 ●コメント ●変数 ●データ型(基本) ●リスト ●タプル ●辞書 ●演算子 ●条件分岐 ●ループ ●関数 ●例外処理 ●ライブラリ(モジュールとパッケージ) ●クラスとインスタンス ●ファイル入出力第4章:演習ChatGPTで作るPythonプログラミング[応用編] ●Webスクレイピング ●API活用 ●グラフ生成 ●音声ファイル抽出プログラム (MP4からMP3へ) ●学習済みモデルを用いた機械学習第5章:実践ChatGPTで作るPythonプログラミング ●実践の事前準備 ●ChatGPT実践:プログラム自動生成用AIエージェント第6章:ChatGPT(AI)と生きるために ●改めて「ChatGPT(AI)」とは何か ●AIの倫理と法律 ●AIと共に生きる未来困った時に使えるプロンプト集 ●説明してもらう ●プログラムの修正/レビューをする ●話し相手になってもらう索引

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No.59
55

よくわかるPython入門

富士通ラーニングメディア
富士通ラーニングメディア
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No.60
55
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No.62
55
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機械学習の手法やテクニックにフォーカスした書籍ではなくて、機械学習を仕事に取り入れるためにはどうすればよいのか?どういうところに注意しなくてはいけないのかがまとめられた書籍。実務で機械学習を利用している人利用する可能性のある人は絶対に読むべき書籍。そもそも本当に機械学習を使う必要があるのかということをしっかり考える、機械学習ありきのプロジェクトは必ず失敗する。
No.63
54

Python文法詳解

石本 敦夫
オライリージャパン
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No.65
54

機械学習は難しくない!ブラウザで今日から始められます 顕微鏡画像やトランスクリプトームといった生命科学データを題材に機械学習を学べる実践書.ダウンロードしたコードをブラウザで実行できるので,wet研究者でも今日から始められます. 【目次】 はじめに コード・データのダウンロードについて 第1章 機械学習の概要とライフサイエンス研究への応用 第2章 Google Colaboratory, Pandas,Matplotlib, NumPy の基礎 第3章 教師あり学習のためのデータ前処理 第4章 scikit-learn を用いたトランスクリプトームデータの分類 第5章 PyTorch を用いたトランスクリプトームデータの分類 第6章 実践編(1):生命科学・医歯学分野の画像を用いた機械学習 第7章 実践編(2):腫瘍特異的ネオ抗原の機械学習を用いた予測 第8章 実践編(3):シングルセル解析とVAE 第9章 実践編(4):エピジェネティクスを含む多階層の統合によるがん研究 第10章 実践編(5):タンパク質の「言語」の法則を解き明かす 〜アミノ酸配列からのタンパク質局在の予測 第11章 実践編(6):AI 創薬へのはじめの一歩 第12章 発展編(1):機械学習を用いたアプタマー配列の解析と創薬 第13章 発展編(2):機械学習によるマイクロバイオームと機能未知遺伝子の解析 〜メタゲノム・対偶遺伝学・近傍遺伝子解析 第14章 終章:さらなる学習のためのリソース 索引 執筆者一覧

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No.69
54

多くの大学のシラバスを見ると、データサイエンスはPython実習と並立されています。また、ビジネス界のデータ分析の研修でもPythonが主流になっています。さらに、高校教育でデータサイエンスが重視されますが、そこでもPythonが主役の一人になっております。そこで、既刊で統計学の入門書として実績のある『実習統計学入門』をPythonに対応させたのが本書です。わかりやすい解説とPythonによる演習で、統計データの分析について、初歩から学ぶことができます。 ■序章 Pythonで統計学 1 データサイエンスと統計学、そしてPython 2 すぐに使えるPython 3 Pythonプログラミング、さあ始めよう(基本編) 4 Pythonプログラミング、さあ始めよう(関数編) ■1章 統計学のための資料整理 1 度数分布表の作成法 2 ヒストグラム作成法 3 代表値の算出法 4 分散と標準偏差 5 度数分布表から求める平均値と分散 6 変量の標準化 7 相関図の意味と作成法 8 共分散と相関係数の意味と求め方 ■2章 確率論の基本 1 確率の定義 2 確率変数と確率分布 3 確率変数の平均値・分散 4 確率変数の標準化 ■3章 統計学のための有名な確率分布 1 見てわかる一様分布 2 見てわかるベルヌーイ分布 3 見てわかる二項分布 4 見てわかる正規分布 5 見てわかる標準正規分布 6 正規分布の100p%点の求め方 7 二項分布の正規分布近似 8 見てわかるt分布 9 t分布の100p%点の求め方 10 見てわかるχ2分布 11 χ2分布の100p%点の求め方 12 見てわかるF分布 13 F分布の100p%点の求め方 ■4章 Pythonでわかる母集団と標本の関係 1 母集団と標本抽出 2 不偏性と不偏分散 3 中心極限定理 ■5章 Pythonでわかる推定 1 見てわかる最尤推定法 2 見てわかる区間推定の考え方 3 分散既知の正規母集団における母平均の推定 4 分散未知の正規母集団における母平均の推定 5 大きな標本の場合の母平均の推定 6 母比率の推定 7 母分散の推定 ■6章 Pythonでわかる検定 1 統計的検定の仕組みと有意水準の意味 2 分散既知の正規母集団の母平均の検定 3 分散未知の正規母集団の母平均の検定 4 大きな標本での母平均の検定 5 母比率の検定 6 母分散の検定 7 母比率の差の検定 8 等分散の検定 9 第2種の誤りと検出力 ■付録 A CSVファイルをGoogleドライブに格納する方法 B ExcelデータをCSVファイルに変換する方法 C CSVファイルをNumPyで読む方法(Googleドライブ利用) D Windowsのコマンドプロンプトの利用法 E 個人のパソコンへPythonをインストールする方法 F WindowsコマンドプロンプトでPythonを実行

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No.71
54

個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

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デジタルマーケティングとデータ分析について漫画で分かりやすく学べる。基本的な内容が網羅的に学べるのでデジタルマーケティング職についたばかりのビジネスパーソンや個人事業や中小企業でこれからデジタルに力を入れようとしている経営者にオススメ!
No.74
54

Pythonの言語仕様の中でも特に重要で本質的なことを抽出してまとめたリファレンス。Pythonのエッセンスを凝縮した内容。 Pythonの言語仕様の中でも特に重要で本質的なことを抽出してまとめたリファレンスタイトルの「distilled」は「蒸留する」「抽出する」という意味があり、そのタイトルの通り、本書は、Pythonの言語仕様に関するトピックの中でも重要なものを抽出しています。Pythonはオンラインドキュメントが充実していますが、ややもすれば、本当に必要な情報が見つけづらい、たどりつけないという状況も起こりがちです。本書では本当に必要で重要な情報にアクセスできるよう、Pythonのエッセンスを凝縮した内容となっています。

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No.75
54
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No.76
54

ハイパフォーマンスPython 第2版

Micha Gorelick
オライリー・ジャパン

Pythonの高速化技法を学ぶロングセラーの改訂版。Python 3対応。最適化のノウハウをサンプルプログラムを使って学ぶ。 Pythonの高速化技法を学ぶロングセラー書の改訂版。Python 3対応! Pythonの高速化技法を学ぶロングセラー書の改訂版。待望のPython 3対応。本書ではCPUやメモリ使用量の観点からハイパフォーマンスなコードを書くための考え方や手法を解説します。そのために、パフォーマンスのボトルネックを測定する方法から、最適なデータ構造の選択方法、CythonやNumbaなどのコンパイラの比較、非同期処理、マルチコアCPUの活用法といった最適化のノウハウを、シンプルなサンプルプログラムを使って実際に効果を確認しながら学びます。本書で学べる考え方や手法はPython以外にも適用できるので、ハイパフォーマーを目指すプログラマーは必携の一冊です。

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No.78
55
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No.82
55

自然言語処理編

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ゼロから分かるディープラーニングシリーズはどれも非常に分かりやすい。こちらの自然言語処理編は前作を読みディープラーニングの基本を理解してより高度なアーキテクチャを学びたいと思った時にオススメ。レベルは少々上がっているがそれでも分かりやすく学べる。RNNやLSTMなどが学べる
No.83
54
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No.85
54
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No.86
55

Pythonからはじめる数学入門

Amit Saha
オライリージャパン

具体的な問題をPythonプログラミングを通して問題解決ができる内容。さらに章末の練習問題で知識の定着を図っている。 数学、プログラミング、サイエンスを、新しいアプローチで理解する! Pythonはよく知られているように、数学ライブラリが非常に充実しており、統計、幾何学、確率、微積分でも威力を発揮します。Pythonの文法は比較的簡単なので、子供やプログラミング未経験者にとって敷居の低い、初心者が取り組みやすい言語です。数学的なトピックを題材にして、Pythonを学ぶというコンセプトで、とても丁寧に説明されており、中高生、理系学部生のプログラミングの入門書として最適です。不等式の解を求めたり弾道をプロットしたり、トランプをシャッフルしたり、フィボナッチ数列と黄金比の関係を探るなど、具体的な問題をPythonプログラミングを通して問題解決を図っていきます。さらに章末の練習問題で知識の定着を図ります。

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No.87
54
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No.90
54
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No.92
55
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No.94
54
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No.95
54
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No.96
55
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No.97
54
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No.99
55
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No.100
54

プログラミング初心者が最初に学ぶべき定番のアルゴリズムを徹底解説し、初心者がスキルアップするための改良術を紹介する。 プログラミング初心者が最初に学ぶべき定番のアルゴリズムを徹底解説し、初心者がスキルアップするための改良術を紹介する。 プログラマが最初に学ぶべきアルゴリズムを解説。処理を効率化するテクニックが身につく! 本書は、プログラミング言語のPythonを使ったアルゴリズムの入門書です。アルゴリズムの処理の流れや論理構造を根本から理解できるように、図と文章で丁寧に解説しています。 さらに、本書では、アルゴリズムを改良するテクニックを紹介しています。 アルゴリズムを改良すると、処理を効率化できたり、別のプログラムで応用できたり、コードが読みやすくなったりします。 自分で手を動かしてプログラムを改良することで、アルゴリズムの使い方や改良方法を実践的に学べます。 本書の1章~10章では、ソートや探索など、様々な場面で使われている基本的なアルゴリズムとその改良テクニックを解説しています。 補章では、初学者でも本書の内容を理解できるように、Pythonの基本的な文法を解説しています。 いろいろなプログラムの書き方を学びたい方、プログラミングの力を伸ばしたい方におすすめです。 1章 「最大公約数を求めるアルゴリズム」を改良する 2章 「素数を判定するアルゴリズム」を改良する 3章 「線形探索」を改良する 4章 「文字列探索」を改良する 5章 「バブルソート」を改良する 6章 「バケツソート」を改良する 7章 「部分和問題」の解法を改良する 8章 「ビットカウント」を改良する 9章 「分岐処理をなくす」改良をする 10章 「複数のアルゴリズムを組み合わせる」改良をする 補章 Python基礎講座

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No.102
55

文系プログラマーのためのPythonで学び直す高校数学

谷尻かおり(メディックエンジニアリング)
日経BP
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No.104
55

Python機械学習クックブック

Chris Albon
オライリージャパン

Pythonを使った機械学習を行う上で役に立つ200のレシピを収録したクックブック! Pythonを使った機械学習を行う上で役に立つ200のレシピを収録したクックブック! Pythonを使った機械学習で頻繁に遭遇すると思われる200の問題とその解決方法を紹介。扱う内容は、データ構造(ベクトル、行列、配列)、数値データ、カテゴリデータ、テキスト、イメージ、日付と時刻の処理、特徴量抽出、次元削減、モデルの評価と選択、線形回帰、論理回帰、木構造、ランダムフォレスト、k最近傍法、SVM、ナイーブベイズ、クラスタリング、ニューラルネットワーク、訓練モデルの保存と読み込みなど、幅広く多岐にわたります。「やりたいこと」「困っていること」に答えてくれる一冊です。

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No.110
54
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No.112
55

パズルを通じてアルゴリズム的思考とPythonプログラミングスキルを習得できる。掲載コードは著者のサイトからダウンロード可能 パズルを通じてアルゴリズム的思考とPythonプログラミングスキルを習得できる! MITで電気工学とコンピュータサイエンスを教えている著者が1、2年生を対象としたプログラミングの授業で実際に使っている教材をもとに執筆したものです。1章につき1つの問題を取り上げてその解答を示します。やさしい問題から徐々に難易度が上がっていくので、教えやすく、また独習もしやすい構成です。問題はすべてPythonで実装され、また、掲載コードはすべて著者のサイトからダウンロード可能で、実際に手元で試すことができるのも、大きな魅力です。論理的な思考を身に付けたり、鍛えることができます。

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No.115
54
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No.116
55
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No.120
55

さまざまな人工知能の関連分野を扱いながら、Pythonでよく使われるライブラリの基本的な使い方を解説。 ディープラーニングの前に身につけておきたいAI技術の入門書! 近年ディープラーニングが爆発的人気となっています。しかし、人工知能の手法はディープラーニングに限りません。過去のAIブームの単純なニューラルネットや論理的プログラミングもあれば、遺伝的アルゴリズム、自然言語処理、音声信号処理や、画像からの動物体検出、分類問題、回帰問題、連続データ解析、強化学習といった、古典的なデータ解析や機械学習の手法もあります。これらはディープラーニングを始める前に身につけておくべき基礎技術です。「鶏を割くに焉んぞ牛刀を用いん」の諺のように、読者がデータ収集や計算コストがかかるディープラーニングの他にも適材適所の手法を選択できるよう、本書ではさまざまな人工知能の関連分野を扱いながら、Pythonでよく使われるライブラリの基本的な使い方を解説します。

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