【2024年】「scipy」のおすすめ 本 109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
- 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
- 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
- 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
- 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
- Pythonスタートブック [増補改訂版]
- 入門 Python 3 第2版
- Python実践データ分析100本ノック
- 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
- 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)
- 現場で使える! Python科学技術計算入門 NumPy/SymPy/SciPy/pandasによる数値計算・データ処理手法
他99件
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.11
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.12
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.13
71
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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。
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No.19
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.41
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.48
58
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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。
No.62
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.71
57
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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
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
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！
