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【2025年】「scipy」のおすすめ 本 128選!人気ランキング

この記事では、「scipy」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によるデータ分析入門 第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理
  2. 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
  3. NumPyによるデータ分析入門 ―配列操作、線形代数、機械学習のためのPythonプログラミング
  4. Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習
  5. Pythonスタートブック [増補改訂版]
  6. 入門 Python 3 第2版
  7. Python実践データ分析100本ノック
  8. Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
  9. みんなのPython 第4版
  10. NumPy&SciPy数値計算実装ハンドブック (Pythonライブラリ定番セレクション)
他118件
No.1
100
みんなのレビュー
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No.2
97
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初心者向けにプログラミングの基本を会話形式で楽しく学べる本です。プログラムの仕組みがイメージしやすく、キャラクターとのやり取りを通じて、複雑な概念もスムーズに理解できる内容になってます。プログラミングに全く触れたことがない人でも、無理なく始められる工夫がいっぱいで、Pythonの基礎を楽しみながら身につけたい人におすすめ。
No.5
80
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Pythonの基礎をしっかりと学べる構成になっていて、プログラミング初心者にも取り組みやすい内容。基本的な文法から実際に使えるスクリプトまで、ステップバイステップで解説されているため、無理なく進められます。増補改訂版として新たなトピックも追加されており、実践的なスキルを習得したい人にぴったりです。
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.6
80
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No.7
80
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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.9
74
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No.11
73
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No.13
72
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Pythonをしっかり学びたい人向けの本格的な入門書です。基礎から応用まで幅広いトピックをカバーしており、実際に手を動かしながら理解を深められるよう工夫されています。独習スタイルに特化しているため、自分のペースで着実に学びたい人におすすめ。豊富なコード例や練習問題もあり、プログラミングの実力を着実に高めることができます。
No.14
72
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データ分析コンペKaggleに挑戦するならこれをまず読んでおけば大丈夫!Kaggleに参加しないにしてもデータ分析の本質やテクニックがギュッと詰まっているので実務に活かせる。高度な内容も登場するが分かりやすく解説してくれるので初心者でも読みやすい。それでいてベテランの人も多くの学びがある書籍。著者はKaggleの最上位グランドマスターの方々であり説得力がある。過去のコンペの事例も取り上げてくれるのでそんなアプローチあったのかぁと学びが深い。文句なしの星5つ!
No.15
71
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-1" OR 2+159-159-1=0+0+0+1 --
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。
No.19
66
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No.22
66
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初心者がプログラミングを学びやすい構成が魅力。Pythonの基本的な文法から実際にコードを書く過程まで、わかりやすい解説でスムーズに学べます。豊富な例題や演習が用意されているため、しっかりと理解を深めながら進めることができ、実践的なスキルが身につく点がポイントです。初めてPythonに触れる人でも安心して学べます。
No.26
65
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No.28
64
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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.32
63
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No.33
63
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No.34
63

フーリエの冒険

トランスナショナル カレッジ オブ レッ
言語交流研究所ヒッポファミリー
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No.41
60
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Rを使って統計学の基本を分かりやすく手を動かしながら学べる書籍。Rを学ぶならまずこの本からはじめるのがオススメ!
No.43
60
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No.45
59

Python for Data Analysis, 2e

Mckinney, Wes
O'Reilly Media
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No.46
59
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線形回帰分析を学んでそこから一般化線形回帰モデル、ベイズと拡張していく上で非常にオススメな本。初学者には少々難解な部分もあるが、統計学を学ぶ上で必ずどこかで読んで欲しい書籍。学生の時に読んだが、これを読むことでこれまで学んできた内容が整理され頭がクリアになった記憶がある。統計学を語るなら絶対読んで欲しい非常におすすめの書籍。
No.47
59
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No.48
59
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No.51
59

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.52
58
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No.54
58

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.55
58

StanとRでベイズ統計モデリング

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No.57
58
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No.58
58

解析入門 (1)

杉浦 光夫
東京大学出版会

東大教養学部における多年の講義経験に基づいて書き下ろした解析学の本格的入門書.豊富な練習問題をまじえながら,独自の論理構成でていねいに解き明かす.I 実数と連続,微分法,初等函数,積分法,級数   II 陰函数,積分法(続き),ベクトル解析,複素解析 まえがき 読者への注意 第I章 実数と連続 第II章 微分法 第III章 初等函数 第IV章 積分法 第V章 級数 附録1 集合 附録2 論理記号 問題解答

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No.64
58
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No.67
58
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No.69
57
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内容は少々難解だが、統計学や機械学習・データサイエンス分野のエッセンスが詰まっていて何度も読み返したい書籍。大学院生時代の授業の輪読して使用し、目からウロコの連続だった。ある程度基礎固めをした後に読んでほしい1冊
No.72
57
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この本を通読すれば、"pythonがちゃんと書ける人"になれます。機械学習エンジニアやデータサイエンティストであれば、この本の知識があればその後pythonプログラミングで困ることはなくなります。むしろ、組織のpythonコード品質を上げる側のエンジニアになれます。あえて残念な点を挙げるとすれば、デザインパターンへの言及が少ない点です。一部のデザインパターンに対してpythonicに改変する作業を通して学んでいくスタイルですが、欲を言えば全てのデザインパターンに言及があれば良かったです。かなり分厚く重量のある書籍なので、電子書籍を利用することをおすすめします。
No.74
57
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No.75
57
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No.76
57
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「はじめての」とついているが入門書ではなく結構難しい。ただ、機械学習の様々な手法が数式から学べるため中級者〜上級者には良いと思う。他の入門書で機械学習の概要を掴んだ後に読むべき本。
No.77
57
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No.78
57
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ベイズを深く学びたいならこの書籍は外せない。ただかなり難解なので最初からこれに取り組むと挫折する。
No.85
57

よくわかる Pythonデータ分析入門

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.86
57
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No.89
57

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.93
57
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No.96
57
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No.99
57
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No.100
57

プログラミングの基礎からエラー処理、テストコードの書き方まで

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No.101
57
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No.102
57
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データサイエンスを学ぶ上でこちらに一通り目を通しておくとベースが出来上がると思うのでオススメ。幅広く学べるがそこまで深く突っ込まないので気に入った領域は他の書籍で補完した方がよいかも!
No.103
57
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@@SULHo
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No.109
57
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No.116
57

実践 Python 3

Mark Summerfield
オライリージャパン
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No.118
57
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No.119
57
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@@ewbKT
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No.120
57
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No.122
57
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No.123
57
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No.124
57
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No.125
57
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@@gAunw
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No.128
57
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