【参考】Pythonの基礎を学ぶ教材

 Pythonの基礎を学ぶイチオシの教材としては、下記の書籍があります。

Pythonの中で、データ分析や機械学習のプログラミングで最も使われるライブラリ（*1）であるPandasの開発者Wes McKinneyによる人気のテキストです。データ分析を行うための基本を網羅しており、すべてのサンプルコードはダウンロード可能で、Jupyter Notebook（ということはGoogel Colabでも可）で対話的に試し、実際に手を動かしながら知識を確実なものにすることが可能です。

■ Pythonによるデータ分析入門 第2版

本文がp549もあり、カフェまで持ち歩くのは辛いので、気軽に勉強するには向かないのですが、しっかりと独学するためにはとても頼りになる本です。

また、東京大学 数理・情報教育研究センターが作成している無償の資料もあります。

■ Pythonプログラミング入門

Googel Colabによるノートブック（プログラムを書いたり、その結果を表示する画面）の使い方から、Pythonの基礎、各種ライブラリ、機械学習まで中級のデータサイエンティストになるにはこの資料で十分です。

ただし、上記の書籍、PDFはPythonの文法やライブラリの解説から始まりますので、データをハンドリングまでは、それなりの時間がかかります。

データ分析は、まずはデータに触れるところから始めるのが挫折しない秘訣だと思います。

英語の勉強も、文法から学ぶと途中でくじけてしまいますが、簡単な日常会話から学んで、実際に英語のネイティブと日常会話を楽しむことによって、ボキャブラリーや言い回しを増やしていく方が上達が早いのと同様です。

「Python実践データ分析100本ノック」は、ビジネスの現場でデータ分析を始める際に、最初のプログラムをどのように書いていくのかを実際のデータを用いて解説しています。ある程度、データ分析を経験した人向けなのですが、いきなり、この本の第一部「基礎編：データ加工」から始めてしまうのも、近道かもしれません。

先ずはこのテキストに書いてあるプログラムを理屈抜きに書いて、それを実行した結果が出たときは感動ものです。

■ Python実践データ分析100本ノック

本当は、データの読み込み、そのデータがどのようなものかの確認、データの見える化などから始めるテキストがあればよいのですが、なかなかそのようなものは見当たらないので、有志で作成中です。もう少しお待ちください。