プログラミング

Pythonの独学勉強法 参考書まとめ【随時更新】

この記事ではPythonを独学で効率よく勉強するための具体的な参考書をまとめています。

僕が独学で勉強していくにあたって、ためになったこと、失敗したことなども記しているので是非参考にしてください

初めはオンライン講座

まったく0から勉強を始める場合はオンライン講座から始めるのがおすすめです。

いきなり分厚い参考書をかっても、多くの人は挫折してしまいます。実際に僕がそうでした。なぜなら本に書かれているコードは古いバージョンのものもあったり、そもそもコードを書く以前に、コードを書くための環境構築をしなければならないなど初学者にはたくさんのハードルがあるからです。

オンライン講座は紙の本と比べて情報がアップデートしやすいため、新しいバージョンへの対応が早いです。また環境構築をしなくても学習できる仕組みがあったりと取っ掛かりとしては最適です。

Progate

スライド形式で学べるプログラミング学習サービス。初学者向け。僕はPython講座をすべて修了しました。月額980円。※環境構築なし

https://prog-8.com/

一番最初はProgateをおすすめします。

Progateはスライド形式の図を多用したわかりやすい説明でプログラミングが学べること、環境構築の必要が無いこと、環境構築をするためのチュートリアルがめちゃくちゃ分かりやすく、ステップを踏みやすいなど、初心者にとって最高のサービスになっています。

ProgateのPython講座は全部で5つまでなので、全力でやれば10時間かからずに1週終えることができるでしょう。

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Aidemy

AI学習者のためのプログラミング学習サービス。初級者〜応用への架け橋。Pythonの学習に利用しています。※環境構築なし

https://aidemy.net/

Progateをやり終えたあとは、Aidemyで学習します。AidemyはProgate同様、環境構築の必要が無いので、サイトにログインすればすぐに勉強が開始できます。

AidemyはPythonに特化したオンラインサービスで、Progateよりも少し難易度が上がります。

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参考書

Progateの環境構築チュートリアルを見ながら自身のパソコンでもコードがかけるようにし、ProgateやAidemyで学んだことを、自分のパソコンでも同じように動くかやってみるのが次のステップになります。

この段階になれば、紙の参考書を買う必要性も出てくるかと思います。

ProgateやAidemyは基礎の理解には役立ちますが、網羅性という点ではまだまだ発展段階です。そのため、勉強していてわからない事があった時に、辞書代わりに調べれる1冊や、より応用的なことを学べる書籍を準備する必要が出てきます。

以下に、有名かつおすすめの書籍をレベルごとに紹介します

基礎を身につける

みんなのPython 第4版

初心者向けの一冊です

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基礎 Python (IMPRESS KISO SERIES)

サンプルコードが豊富に載っているらしいです

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¥2,894
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入門Python 3

Pythonの基礎から応用までを前提知識なしで学べるらしいです

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辞書代わりに使う参考書はこの3つの中から1冊を選ぶと良いです。

僕は書店で検討した上で入門Python3を買いました。

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基礎事項が非常に多くまとまっていて、充実した一冊でした。

コーディングを知る

Effective Python ―Pythonプログラムを改良する59項目

落とし穴の避け方や達人プログラマのコードなどを紹介し、効果的な優れたPythonプログラムを書くノウハウをまとめているらしいです

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リーダブルコード ―より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック (Theory in practice)

Pythonとは直接関係ないですが、きれいなコードを書くためのテクニックが記されているらしいです。息抜きに読むといいと思っています

上記2冊は誰にでもわかりやすいコードを書くための参考書です。基礎事項を覚えたあとはより応用的な実践に移っていくことが望まれますが、その際により効率的で効果的なコードを書くためにはこうしたコーディングの基礎も理解しておくとスムーズに実践に移ることができるかと思います。

データ分析を学ぶ

Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック 

Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

入門 ソーシャルデータ 第2版 ―ソーシャルウェブのデータマイニング

IPythonデータサイエンスクックブック ―対話型コンピューティングと可視化のためのレシピ集

PythonユーザのためのJupyter[実践]入門

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機械学習を学ぶ

言語処理のための機械学習入門 (自然言語処理シリーズ)

これなら分かる最適化数学―基礎原理から計算手法まで

はじめてのパターン認識

わかりやすいパターン認識続

わかりやすいパターン認識―教師なし学習入門―

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

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)

深層学習を学ぶ

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

深層学習による自然言語処理 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

音声認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

Webアプリ開発に必要なフレームワーク

自分ですべてのソースコードを書くと膨大な時間が必要になっていますが、アプリ開発に必要な部分をまとめて提供している「フレームワーク」を使うことで労力を削減できます。

Bottle

Flask

Django

おまけ

エンジニア特化型Q&Aサイトteratail

わからなくなった時に質問できるQAサイトです