今回は初心者がPythonを独学で入門するときのポイントや本・参考書を紹介します。構成としては、まずは初心者のPython入門におすすめの本、Python中級者を目指すための書籍・参考書、Pythonを学ぶにあたって知っておきたい基本や学習のコツなども紹介していきます。（実際にPythonエンジニアの同僚数名にヒアリングをして厳選した良書をピックアップしています！）

本記事最後では、技術書だけにとどまらず独学でPythonを学んだ人の勉強方法や体験談を掲載しています。参考書と合わせて学び方の参考にしてみてください♪

より学習を効率化するためにはプログラミングスクールに通ってPythonを学ぶのも良い方法です！以下の記事では給付金を使ってかなり安く受講できる方法を解説しています^^（当ブログでも人気コンテンツの1つです）

• 第四次産業革命スキル習得講座（Reスキル）対象！おすすめプログラミングスクール一覧（最大70%の給付金）

※こちらではPythonでのデータ分析本なども紹介：データ分析のおすすめ本・参考書！現役アナリストが厳選

また、本ではありませんが、こういったYoutube動画も参考になると思うので貼り付けておきますね♪

まずはこの3冊！初心者がPython入門するおすすめ本

早速、初心者向けのPythonおすすめ本を紹介していきます！まずはプログラミング自体が未経験だったり基礎をあまり知らない人におすすめしたい超入門書を3冊紹介します。どちらもプログラミング＋Python入門書として人気の参考書です。

Python1年生 第2版

Pythonについて何も知らないプログラミング初心者向けの入門書・参考書としておすすめな本は「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」です。本書は初心者向きとして非常に評判が高い本で、Pythonやプログラミングの基礎の基礎から学ぶことができます。

▼書籍概要

書籍名	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
著者	森 巧尚
発売日	2022/8/4
ページ数	200ページ
出版社	翔泳社
本の概要	ヤギ博士とフタバちゃんが会話形式で基礎的なプログラムの作成から丁寧に取り組んで行きます。絵や図が豊富で、フルカラーなので初心者でもとっつきやすい一冊です。プログラミング自体初心者でもわかり易いように基本構文の解説も付いています。
どんな人におすすめか	プログラミング自体が初心者でPythonを学びたい人
おすすめポイント	・フルカラーで図や絵が豊富！解説も丁寧なので初心者でもわかり易い ・基本構文からAIアプリの作成までを体験できる ・対話形式でつまづきポイントを解説してくれるので理解しやすい ・簡単なサンプルコードを掲載
中身（目次）	第1章　Pythonで何ができるの？ 第2章　Pythonを触ってみよう 第3章　プログラムの基本を知ろう 第4章　アプリを作ってみよう 第5章　人工知能くんと遊んでみよう
読んだ人のクチコミ	・超初心者ですが「プログラミングって楽しい！Pythonをもっと詳しくなりたい！」とモチベアップをしてくれる良書です ・会話形式でPythonやAIアプリ作成まで触れてくれるので理解しやすいです ・勉強というよりはマンガ感覚で気軽に読める技術書 ・プログラミング経験者には簡単すぎると思いますが全くの初心者はこの本でまず基礎を抑えるのが良いなと思いました

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スッキリわかるPython入門 第2版

「スッキリわかるPython入門 第2版 (スッキリわかる入門シリーズ)」は初めてプログラミングを学ぶ人にも分かりやすく、Pythonの基本から幅広くカバーしているため、Python初心者にとって非常におすすめの入門書籍・参考書です。シリーズ累計90万部突破の大人気・Python入門書の改訂版です。

※本書は「プログラミングのおすすめ本・参考書ランキング〜初心者向け、入門書、名著など〜」でも紹介している良書です^^

▼書籍概要

書籍名	スッキリわかるPython入門 第2版 (スッキリわかる入門シリーズ)
著者	国本 大悟 (著), 須藤 秋良 (著), 株式会社フレアリンク (監修)
発売日	2023/11/6
ページ数	416ページ
出版社	インプレス
本の概要	シリーズ累計90万部突破の大人気・Python入門書の改訂版です。初心者でもすぐにプログラミングを習得できるのが本書の強み。 Pythonの基本的な文法やデータ型、制御構文、関数などを、初心者向けに分かりやすく説明した入門書です。実際のコード例を多数掲載し、練習問題も豊富に用意されています。
どんな人におすすめか	初めてPythonを学ぶ人や、Pythonをもう一度基礎から復習したい人におすすめ
おすすめポイント	・エラーをあえて経験させて、どうエラーコードを読むか？このエラーはなぜ起こっているのか？など解説してくれるので、本質的な部分を理解できる ・サンプルコードが豊富なので写経すると基礎が身につく ・章末にまとめ&確認問題があり理解を確認したり実践練習ができる
中身（目次）	第I部 Pythonの基礎を学ぼう 第1章 変数とデータ型 第2章 コレクション 第3章 条件分岐 第4章 繰り返し 第II部 Pythonで部品を組み上げよう 第5章 関数 第6章 オブジェクト 第7章 モジュール 第8章 まだまだ広がるPythonの世界
読んだ人のクチコミ	・入門書として適切な情報量。Python初心者にとてもおすすめです。 ・機械学習を身に着けたいけど今知識が無い人は、まず本書でプログラミングやPythonの基礎を学んでから取り組むのが良いと思います ・クラスなどオブジェクト指向については内容が薄いので深く学ぶには別の本が必要 ・エラーの読み方が解説してあったり、エラー対応についての解説もあるので、実際のプログラミングで躓くポイントを解消できました

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Python ゼロからはじめるプログラミング

次に紹介する初心者向けPythonおすすめ本は「Python ゼロからはじめるプログラミング」です。本書はプログラミング入門シリーズのロングセラーシリーズで、Python版がついに登場しました。クラス、メソッド、条件分岐、繰り返し、オブジェクト指向、インスタンスなどPythonプログラミングにおける基本文法や概念を本書を通じて身につけることができます。サンプルプログラムも豊富なので初心者・入門者にピッタリの教材です。

▼書籍概要

書籍名	Python ゼロからはじめるプログラミング
発売日	2021/5/24
著者	三谷純
ページ数	416ページ
出版社	翔泳社
本の概要・おすすめポイント	プログラミング入門シリーズのロングセラーシリーズで、Python版がついに登場！クラス、メソッド、条件分岐、繰り返し、などPythonプログラミングにおける基本文法を本書を通じて身につけることができます。サンプルプログラムも豊富なので初心者・入門者にピッタリな参考書。
中身（目次）	第1章　Pythonに触れる 第2章　Pythonの基本 第3章　条件分岐と繰り返し 第4章　組み込み型とオブジェクト 第5章　ユーザー定義関数 第6章　クラスの基本 第7章　発展と応用 付録A　Windows 付録B　macOS Pythonのインストールとサンプルプログラムの実行 付録C　練習問題の解答
読んだ人のクチコミ	・プログラミングもPythonも初心者だったが本書のおかげで基本を身につけることができた。独学です ・初めてPythonに触れましたがよく理解できました。このあとは中級者向けの本を買って勉強していきます ・初心者にとって少しむずかしい概念もありますが、そこはググってカバーしました。内容としては充実しているので参考書として有益です

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目指せ中級者！Pythonおすすめ本3冊

次にプログラミングやPythonの基礎の基礎を学んだ人がよりPython中級者になるべく学んでいくときにおすすめの本・参考書を3冊ご紹介します！前の本だと簡単すぎるがある程度網羅性のある本で学びたい・Python初心者を脱却して中級者を目指したいという人にもおすすめです

独習Python

「独習Python」はPythonの基礎から応用まで幅広く学ぶことができる本格的な入門書・参考書です。初心者向けの基礎的な部分から、高度なテーマまで網羅的に扱っています。特に、独学に向いているように、練習問題を多数掲載しているため手を動かして学ぶことができるのが魅力的です。962ページという分厚さでまさに「Pythonの参考書」と言える一冊。

▼書籍概要

書籍名	独習Python
著者	山田 祥寛
発売日	2020/6/22
ページ数	962ページ
出版社	翔泳社
本の概要	Pythonの基礎から幅広く学ぶことができる入門書です。練習問題を多数掲載しているため、初心者でも自学自習で入門していくことができます。ボリュームが多い分、解説は丁寧できちんと理解したい人におすすめです。
どんな人におすすめか	プログラミングやPythonの超基礎は学んだが、さらにPythonを身につけたい方。プログラミング経験者の方（辞書代わりに使えます）
おすすめポイント	・練習問題が豊富で手を動かしながら学べます ・解説→例題（サンプル）→理解度チェックという3つのステップで理解を深められます ・オブジェクト指向構文の基礎から応用までしっかり解説があります
中身（目次）	第1章　イントロダクション 第2章　Pythonの基本 第3章　演算子 第4章　制御構文 第5章　標準ライブラリ［基本］ 第6章　標準ライブラリ［コレクション］ 第7章　標準ライブラリ［その他］ 第8章　ユーザー定義関数 第9章　ユーザー定義関数［応用］ 第10章　オブジェクト指向構文 第11章　オブジェクト指向構文［応用］
読んだ人のクチコミ	・解説が豊富、練習問題が豊富、で手を動かして理解を深めらます。書籍名のとおり「独習」に向いている ・プログラミング経験者ですがどの言語も共通部分も解説されており入門に最適です。自分としては辞書的にPython独特の部分を参照して使っています ・Pythonを学ぶ人はぜひ手元においておきたい一冊です ・入門書として過不足が無く、わかり易い本だと思います

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Python［完全］入門

「Python［完全］入門」はPythonの基礎から応用まで幅広く学ぶことができる入門書・参考書です。Pythonの文法を詳しく解説しているだけでなく、ライブラリを使う基礎知識やPythonによる仕事の自動化、スクレイピングなど実践的な内容やTipsも掲載されているため、初心者でもスキルアップができます。

▼書籍概要

書籍名	Python［完全］入門
著者	松浦 健一郎、司 ゆき
発売日	2021/1/22
ページ数	595ページ
出版社	SBクリエイティブ
本の概要	初心者向けにPythonの基礎から実践的な応用まで幅広く学ぶことができる入門書です。文法の詳しい解説やTipsを掲載しています。さらにはAI、スクレイピング、自動化、データベース、など実践的なサンプルも多数掲載しており、入門〜応用まで学べる一冊です。ライブラリ（pandasやNumpy、openpyxml、scikit-learn、matplotlib）を使う基礎知識も掲載。
どんな人におすすめか	Pythonの基礎知識は一通り得ている人で、Pythonの基礎構文だけではなく、実践的な応用・活用まできちんと把握して学びたい人。
おすすめポイント	Pythonの基礎からはじまり、応用編ではライブラリの利用方法、仕事の自動化、AI（機械学習）、スクレイピング、データベース、Webアプリの作り方なども学ぶことができます
中身（目次）	基礎編 Chapter1 Pythonを始めるための準備 Chapter2 Pythonプログラミングを始めよう Chapter3 全ての基本になる文法を学ぶ Chapter4 Pythonを支える4種のデータ構造 Chapter5 プログラムの流れを変える制御構造 Chapter6 よく使う処理を関数にまとめる Chapter7 もっと上手にプログラムを書くための応用文法 Chapter8 Pythonのオブジェクト指向プログラミング Chapter9 有用で奥が深い組み込み関数を制覇する 応用編 Chapter10 ライブラリを使うための基礎知識 Chapter11 ファイルの読み書きの処理 Chapter12 Pythonによる仕事の自動化 Chapter13 流行のAI技術を活用する Chapter14 スクレイピングでWebから情報を引き出す Chapter15 データベースとWebプログラミング
読んだ人のクチコミ	・入門書といっても知識ゼロではなく、基本構文など最低限の理解をしている人に最適だと思います。完全な初心者には難しいので2冊目として使いましょう！ ・応用編がスクレイピングや作業の自動化など実践的な内容で、かつサンプルコードや解説もわかりやすい！ ・前提知識を持った人にとっては非常に有益なPython入門書だと思います

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Pythonチュートリアル 第4版

Python入門におすすめの本5冊目はオライリー本の「Pythonチュートリアル 第4版」です。オライリー本なので全くのプログラミング初心者というよりは少しは経験があり、その上でPythonを詳しく学びたいという人におすすめです。これまで紹介した4冊をやった後なら問題なく読破して理解できるレベルになっているはずです。ちなみに、Python3エンジニア基礎認定試験の対策本として購入している人も多いです。

▼書籍概要

書籍名	Pythonチュートリアル 第4版
著者	Guido van Rossum (著), 鴨澤 眞夫 (翻訳)
発売日	2021/2/1
ページ数	264ページ
出版社	オライリージャパン
本の概要	Python入門者向けのオライリー本です。Pythonの言語とシステムの基本的なコンセプトや機能を詳しく解説してくれます。本書を通じて、Pythonのプログラムやモジュールを読み書きできるようになる他、標準ライブラリも学ぶことができます。
どんな人におすすめか	プログラミングの基礎は習得できており、Pythonを学びたい人（全くのプログラミング初心者には難しいので、ある程度基礎がある人に向いています）
おすすめポイント	「みんながひっかかるPythonのヘンなとこ」という章もあり、他の言語を学んだ人がPythonで躓くポイントなども解説があります。
中身（目次）	1章　食欲をそそってみようか 2章　Pythonインタープリタの使い方 3章　気楽な入門編 4章　制御構造ツール 5章　データ構造 6章　モジュール 7章　入出力 8章　エラーと例外 9章　クラス 10章　標準ライブラリめぐり 11章　標準ライブラリめぐり─PartII 12章　仮想環境とパッケージ 13章　次はなに？ 14章　対話環境での入力行編集とヒストリ置換 15章　浮動小数点（float）の演算：その問題と限界 16章　補足 付録A 用語 付録B Pythonのドキュメント群について 付録C 歴史とライセンス 付録D コピーライト 付録E Python初心者だった頃─みんながひっかかるPythonのヘンなとこ 付録F Python 2の読み書き 〜 古いコードをメンテナンスする人へ
読んだ人のクチコミ	・Pythonの入門書なのでプログラミングの入門書ではありません。プログラミング自体の初学者には難しいです。他の言語を経験した人であればある程度、理解していけるレベルです ・試験対策の推奨本です。Python3エンジニア基礎認定試験の参考書として 購入をしましたが満足しています。

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Pythonの機械学習おすすめ本4冊

次にPythonで機械学習・ディープラーニングに取り組みたい人におすすめの本を4冊ご紹介します！どの本も機械学習の基本から学ぶことができます。初心者レベルでは読み解くのが難しい書籍も含まれますが、このレベルを理解できるようになるともうPythonエンジニア・機械学習エンジニアとしてバリバリやっていけるレベルになると思います。

一言コラム）なぜ、機械学習ではPythonがよく用いられるの？

機械学習では、多くの場合大量のデータを扱う必要があります。Pythonは、豊富なライブラリやフレームワークがあるため、データの前処理や機械学習アルゴリズムの実装を容易に行うことができます。また、Pythonは比較的簡単な文法を持ち、初心者でも理解しやすいことが特徴的です。加えて、Pythonはオープンソースであるため、無料で利用できます。これらの理由から、多くのデータサイエンティストやエンジニアがPythonを利用して機械学習に取り組んでいます。

※アルゴリズムについては「アルゴリズムが学べるおすすめ本・参考書（定番、初心者、プログラミングコンテスト等）」も参考にしてください^^

Python3年生 機械学習のしくみ

「Python3年生 機械学習のしくみ 体験してわかる！会話でまなべる！」は機械学習の基礎から応用までをPythonを使って学ぶことができる入門書・参考書です。数学の知識がなくても、Pythonを用いたコードを学びながら機械学習の理論を学ぶことができます。

特に、機械学習の初心者にとってはわかりやすい図解やコード例が多数あり、実践的な内容が充実しているのが特徴です。機械学習に興味がある方や、Pythonを用いた実践的な機械学習の学習を目指す方におすすめの一冊です。

※本書は「機械学習・深層学習のおすすめ本・参考書ランキング〜定番、入門書など幅広く紹介！〜」でも紹介しています^^

▼書籍概要

書籍名	Python3年生 機械学習のしくみ 体験してわかる！会話でまなべる！
著者	森 巧尚
発売日	2021/12/6
ページ数	200ページ
出版社	翔泳社
本の概要	機械学習の基礎から応用までをPythonを使って学ぶことができる入門書。人工知能や機械学習についてゼロからやさしく解説します。初心者にとってわかりやすいように図解やコード例を多数掲載しています。
どんな人におすすめか	機械学習や人工知能についてPythonを用いてどう実現するのか学びたい人
おすすめポイント	・人工知能や機械学習の仕組みについてゼロからやさしく解説 ・機械学習の初心者にとってはわかりやすい図解やコード例が多数掲載 ・会話形式で講義が進むので、学習のハードルが低くてつまづきづらい ・実際に手を動かすためのサンプルも用意されており、定着しやすい
中身（目次）	第1章 機械学習の準備 01 機械学習ってなんだろう？ 02 分けることは、わかること 03 機械学習の準備をしよう 第2章 サンプルデータを見てみよう 04 scikit-learn のサンプルデータセット 05 サンプルデータセットを自動生成しよう 第3章 機械学習の手順を理解しよう 06 データを用意する 07 データを学習用とテスト用に分ける 08 モデルを選んで、学習する 09 モデルをテストする 10 新しい値を渡して、予測する 11 分類の状態を可視化しよう 第4章　機械学習のいろいろなアルゴリズム 12 回帰：線形回帰 13 分類：ロジスティック回帰 14 分類：SVM（サポートベクターマシン） 15 分類：決定木 16 分類：ランダムフォレスト 17 分類：k-NN（k 近傍法） 18 クラスタリング：k-means（k 平均法） 第5章　チノふたたび！　画像から数字を予測しよう 19 データを準備する 20 学習データを準備する 21 学習させる 22 予測させる 23 教師なし学習を利用して、データをイメージしよう 24 さらに先へ進もう
読んだ人のクチコミ	・とっつきづらい機械学習について分かりやすく教えてくれます。他の本を読んでも難しすぎて理解できなかったのですが、本書を読むことでようやく理解できました ・絵や図が豊富なので難しい機械学習の基本がよくわかります ・エンジニアでなくても機械学習について概要や基本を理解したい人にもおすすめできます

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スッキリわかるPythonによる機械学習入門

次に紹介する機械学習を学びたい人のPythonおすすめ本は「スッキリわかるPythonによる機械学習入門」です。本書では機械学習の入門書・参考書として、機械学習に必要な基礎統計学、データ分析の流れ、教師あり学習などPythonで機械学習をするために必要な知識について解説してくれます。また、回帰や分類の実例として、映画の興行収入の予測や、住宅平均価格の予測など、さまざまな学習データを用いたサンプルで理解を深めていくことができます。

※統計をさらに深く学びたい人は「統計学のおすすめ本〜初心者向け、統計検定、Pythonなど分野別〜」を参考にしてください^^

▼書籍概要

書籍名	スッキリわかるPythonによる機械学習入門
著者	須藤秋良、株式会社フレアリンク
発売日	2020/10/16
ページ数	664ページ
出版社	インプレス
本の概要	機械学習の入門書として、機械学習に必要な基礎統計学、データ分析の流れ、教師あり学習などPythonで機械学習をするために必要な知識について解説してくれます。また、回帰や分類の実例として、映画の興行収入の予測や、住宅平均価格の予測など、さまざまな学習データを用いたサンプルで理解を深めていくことができます。
どんな人におすすめか	Pythonで機械学習に取り組んでみたい人、機械学習の仕組みやポイントを理解したい人
おすすめポイント	上記のような基礎知識に加えて、エラーが出た時の解決方法、PandasとというPythonのデータ解析ライブラリなども取り扱ってくれます。一通りの基礎は本書でカバーできます。
中身（目次）	第Ⅰ部 ようこそ機械学習の世界へ 第1章 AIと機械学習 第2章 機械学習に必要な基礎統計学 第3章 機械学習によるデータ分析の流れ 第4章 機械学習の体験 第Ⅱ部 教師あり学習の理解を深めよう 第5章 分類1：アヤメの判別 第6章 回帰1：映画の興行収入の予測 第7章 分類2：客船沈没事故での生存予測 第8章 回帰2：住宅の平均価格の予測 第9章 教師あり学習の総合演習 第Ⅲ部 中級者への最初の1歩を踏み出そう 第10章 より実践的な前処理 第11章 さまざまな教師あり学習：回帰 第12章 さまざまな教師あり学習：分類 第13章 さまざまな予測性能評価 第14章 教師なし学習1：次元の削減 第15章 教師なし学習2：クラスタリング 第16章 まだまだ広がる機械学習の世界
読んだ人のクチコミ	・機械学習の入門に最適な本です。Pythonの基礎知識は必要なので全くの初心者ではなくPythonプログラミングの入門書・参考書を一通りやった後に取り組んでください ・機械学習は全くの初学者でしたが、名前の通りスッキリわかりました ・実際に手を動かすことで、プロジェクトで実装する際のイメージもつけられました ・Pythonで機械学習をはじめて勉強する人向けにかかれています。解説が丁寧で非常にわかりやすいです。

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ゼロから作るDeep Learning

次におすすめする本は機械学習ではなく、さらにその上の深層学習（ディープラーニング）を学べる「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」です。本書はディープラーニングの本格的な入門書で、ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎を学びつつ、名前の通りゼロからPythonを使って実装まで学べます。既存のライブラリなどを使うわけではないので深い部分をカバーできます。

初心者がつまづきやすい「なぜそうなるのか？」というWhyの部分もしっかり解説があるので理解が深まりやすいです。「【2023年】E資格の合格者おすすめの参考書・問題集7冊！難易度やクチコミも」の記事でも紹介していますが、E資格で最もボリュームの多い「深層学習」についての対策としても愛用されています。本書はAI・人工知能のおすすめ本ランキングでも上位ランクインしている良書です^^

▼書籍概要

書籍名	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
著者	斎藤 康毅
発売日	2016/9/24
ページ数	320ページ
出版社	オライリージャパン
本の概要	ディープラーニングの本格的な入門書。ディープラーニングやニューラルネットワークの原理を基礎から学びつつ、Pythonを使って実装をすることで理解を深めていくことができます。
どんな人におすすめか	E資格の勉強をまず手始めにやろうと思っている人、これから深層学習の勉強を始めたい人、仕組みや原理をしっかり理解して試験対策をしたい人
おすすめポイント	コンピューターの専門書としては異例の大ヒットを記録した人気の本です！E資格の合格者がこぞって推薦している参考書なので購入して勉強しておけば間違いは無いです！
中身（目次）	1章　Python入門 2章　パーセプトロン 3章　ニューラルネットワーク 4章　ニューラルネットワークの学習 5章　誤差逆伝播法 6章　学習に関するテクニック 7章　畳み込みニューラルネットワーク 8章　ディープラーニング 付録A　Softmax-with-Lossレイヤの計算グラフ
読んだ人のクチコミ	・何冊か深層学習(ディープラーニング)の入門書を読みましたがこの本が一番分かりやすいです ・E資格の対策用の参考書として購入したがとても満足です。ちょっとプログラムの部分が難しかったですが講座と組み合わせることでなんとかディープラーニングの理解を深めることができました ・まずは基礎から始まり少しずつ深い技術の解説に進んでくので、初心者でも勉強しやすかった

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Pythonによるディープラーニング

Pythonの機械学習おすすめ本で最後に紹介するのは「Pythonによるディープラーニング (Compass Booksシリーズ)」です。ディープラーニングをスタートレベルから学習して、アプリケーションを開発するための必要スキルまで身に着けられる良書です。

機械学習プラットフォームTensorFlowの上で動作するPythonで書かれたディープラーニングのAPIであるKerasについて紹介されており、数学やデータサイエンスの専門知識が無くても実装可能です。Pythonの基礎的な文法と機械学習の基礎知識を持つ初心者レベルの方がよりスキルアップしたいときにおすすめの一冊です。

▼書籍概要

書籍名	Pythonによるディープラーニング (Compass Booksシリーズ)
発売日	2022/3/23
著者	Francois Chollet (著)、株式会社クイープ (翻訳)
ページ数	496ページ
出版社	マイナビ出版
本の概要・おすすめポイント	機械学習プラットフォームTensorFlowの上で動作するPythonで書かれたディープラーニングのAPIであるKerasについて紹介されており、ディープラーニングのアプリケーションを開発するための必要スキルを身に着けることができます。
中身（目次）	1章 ディープラーニングとは何か 2章 ニューラルネットワークの数学的要素 3章 KerasとTensorFlow 4章 ニューラルネットワーク入門：分類と回帰 5章 機械学習の基礎 6章 機械学習のユニバーサルワークフロー 7章 Kerasを使いこなす 8章 コンピュータビジョンのためのディープラーニング 9章 コンピュータビジョンのための高度なディープラーニング 10章 時系列のためのディープラーニング 11章 テキストのためのディープラーニング 12章 生成ディープラーニング 13章 現実世界でのベスト・プラクティス 14章 本書のまとめ
読んだ人のクチコミ	・機械学習やディープラーニングの初学者でしたが、丁寧な解説で技術の深い部分まで理解できました ・表面的な部分ではなく内部の処理まできちんと説明してくれている最高の本です ・実際にKerasの開発者が解説してくれるので実践的かつ深い内容です

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データ分析のPythonおすすめ本3冊

次にPythonでデータ分析・データサイエンスを学びたい人向けのおすすめ書籍・参考書をご紹介します。データ分析エンジニアに必要な基礎知識から実践的な演習ができる本まで幅広くピックアップしております。

※kaggleに特化した本はこちら：Kaggleのおすすめ本〜定番本、初心者、中級者などレベル別で紹介！〜

Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書

最初におすすめしたいPythonのデータ分析本・参考書は「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」です。本書では、データの取得・加工、データの可視化、プログラミング、基礎的な数学の知識、機械学習の流れや実行方法、といったデータ分析エンジニアに必要な基礎技術を丁寧に解説してくれています。

▼書籍概要

書籍名	Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版
著者	寺田 学、辻 真吾、鈴木 たかのり、福島 真太朗
発売日	2022/10/24
ページ数	517ページ
出版社	翔泳社
本の概要	データ分析エンジニアとして必要なPythonの基本的な文法、データフォーマットについて、データの前処理技術、データの可視化技術、既存アルゴリズムでの機械学習の実装方法、などを学ぶことができます。
どんな人におすすめか	Pythonでデータ分析に取り組みたい人、データ分析エンジニアを目指している人
おすすめポイント	概要→コードの解説→分析の実践という3ステップでしっかりと理解しながら読み進められる構成になっています。
中身（目次）	第1章 データ分析エンジニアの役割 第2章 Pythonと環境 第3章 数学の基礎 第4章 ライブラリによる分析の実践 第5章 応用：データ収集と加工
読んだ人のクチコミ	・numpy、pandasなどの代表的なライブラリをはじめ、Pythonの基本操作、機械学習の操作方法など実践的な内容も掲載されていて、入門書としてとても濃い一冊でした ・基礎的な内容が多いので、初心者がPythonでのデータ分析の全体像を把握するとっかかりとしておすすめです。技術書というよりは参考書という側面が強いかもしれません。

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Python 実践データ分析 100本ノック 第2版

次に紹介するデータ分析のPython本・参考書は「Python 実践データ分析 100本ノック 第2版」です。先程の本はその名の通り教科書的な内容ですが、本書は100本ノックという題名の通り、リアルな分析現場で起こりがちな状況を想定した演習問題をたくさんこなして即戦力になるための書籍です。

▼書籍概要

書籍名	Python 実践データ分析 100本ノック 第2版
著者	下山輝昌、松田雄馬、三木孝行
発売日	2022/6/15
ページ数	360ページ
出版社	秀和システム
本の概要	本書は100本ノックという題名の通り、リアルな分析現場で起こりがちな状況を想定した演習問題をたくさんこなして即戦力になるための書籍です
どんな人におすすめか	Pythonで実際のビジネス現場で使える分析スキルを身に着けたい人、より手を動かすことを主眼に学びたい人
おすすめポイント	顧客の行動予測や退会予測のお題、物流の最適ルートを設計するお題、画像処理や言語処理のお題、など実際の現場で起こりうる分析課題をどんどんこなしていけます。
中身（目次）	第１部 基礎編：データ加工 　第1章 ウェブからの注文数を分析する10本ノック 　第2章 小売店のデータでデータ加工を行う10本ノック 第2部 実践編①：機械学習 　第3章 顧客の全体像を把握する10本ノック 　第4章 顧客の行動を予測する10本ノック 　第5章 顧客の退会を予測する10本ノック 第3部 実践編②：最適化問題 　第6章 物流の最適ルートをコンサルティングする10本ノック 　第7章 　第8章 第4部 発展編：画像処理/言語処理 　第9章 潜在顧客を把握するための画像認識10本ノック 　第10章 放課後練 さらなる挑戦 　第11章 深層学習に挑戦する10本ノック 　第12章 データ加工に挑戦する10本ノック 付録 　Appendix① データ結合とデータ正規化 　Appendix② 機械学習 　Appendix③ 最適化問題
読んだ人のクチコミ	・コード例が都度書かれているため理解が深まります ・実践的な分析の練習をたくさんこなせるので、Python初心者でこれから分析スキルを磨きたい人にとてもおすすめです ・基礎知識がある前提での演習本なので、Pythonについて何も知らない状態で読んでもあまり有効活用はできないと思います。少し触ったことがある人にとっては非常に有益です。

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Pythonによるデータ分析入門

Pythonでデータ分析をしたい人におすすめの参考書/技術書の3冊目は「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」です。ようやくオライリー本を紹介できました(笑)。本書はpandas（Pythonの代表的なデータ分析ツール）の開発者であるWes McKinney氏が著者です。pandas、Numppyでのデータ分析を深く学びたい人におすすめです。

▼書籍概要

書籍名	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
著者	Wes McKinney、瀬戸山 雅人(翻訳)、小林 儀匡 (翻訳)、滝口 開資 (翻訳)
発売日	2018/7/26
ページ数	596ページ
出版社	オライリージャパン
本の概要	データ分析の中でもとりわけNumpyやPandasの解説ページが多いので、それらを学びたい人にうってつけです。
どんな人におすすめか	NumpyやPandasを使いたい人、データサイエンスの基礎から深く学びたい人
おすすめポイント	Pythonの中でも特にNumpyやPandasの解説が多く理解が深まります。またコード例も豊富なので実際の書き方もわかります。
中身（目次）	1章　はじめに 2章　Pythonの基礎、IPythonとJupyter Notebook 3章　Python組み込みのデータ構造と関数、ファイルの扱い 4章　NumPyの基礎：配列とベクトル演算 5章　pandas入門 6章　データの読み込み、書き出しとファイル形式 7章　データのクリーニングと前処理 8章　データラングリング：連結、結合、変形 9章　プロットと可視化 10章　データの集約とグループ演算 11章　時系列データ 12章　pandas：応用編 13章　Pythonにおけるモデリングライブラリ入門 14章　データ分析の実例 付録A　NumPy：応用編 付録B　IPythonシステム上級編
読んだ人のクチコミ	・NumpyやPandasのページ数が多いのでとても理解が深まりました。またデータの前処理も触れられているのも嬉しい。 ・データサイエンスのバイブル本として非常に有益です。研修の参考図書としても存分に活用させてもらっています。

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PyQというPythonに特化したプログラミング学習サイトも非常にオススメです！

PyQはWebアプリケーション、機械学習、スクレイピングなど目的別にコースが複数あり、それぞれのコースの中でクエストと呼ばれる数問程度のコーディングの練習問題ができるサービスです。優良課金は必須で3040円〜です。今回紹介する方の中にも3ヶ月、120時間ほどやり込んで、特にデータ分析について学んでいった方がいるようです。3ヶ月なので1万円ぐらいでPythonに関するだいたいのことを学べると考えると安いかもしれません。

初心者必見！Pythonの独学・勉強方法

以上、Python初心者向けの入門書、次にPythonをさらに深めるための本、そして機械学習・ディープラーニングのPython本、最後はデータ分析のPython参考書まで紹介してきました。

次は、現在Pythonを使える人がどのように勉強していったのか？勉強する上で本や参考書、学習サイトは具体的に何を使ったのか？という事例や体験談をリサーチし、記事にまとめてみました！みんなが成功した方法は他の人にもおすすめできる勉強方法と言えると思うので、ぜひ参考にしてみてくださいね！

初心者がPythonを学ぶときに意識したい5つのポイント

複数のPython初学者の成功事例をみることで、いろいろと成功パターンが見えてきました。抽象的なノウハウとして、初学者・入門者向けのPython勉強方法をまとめました。

ポイント１：Pythonを学ぶ目的を明確にする

Pythonなどプログラミングに限らずどのような勉強にも言えることですが「なぜ学びたいのか？」「Pythonを使ってどんなことを実現したいのか？（例：アプリケーションを作りたい！業務を自動化したい！高度な分析がしたい！など）」などの学ぶ目的そのものを定義しておくことがとても大切です。

プログラミング学習は時間も労力も掛かるので特に最初は大変です。なぜ学ぶのかが自分で納得できていないとモチベーションを維持・継続するのは難しいかなと思います。

ポイント２：Pythonの構文やコードの意味を理解する

Pythonの基本文法をしっかりと理解することが大切です。まずは変数の扱い方、制御構文、関数、オブジェクト指向プログラミングの基礎を学びましょう。

Pythonを練習するときにはコピペ厳禁です！ちゃんと書籍や記事にかかれている構文や構造そのものを理解しましょう！

ポイント３：実践的な問題に取り組む

学習した基本文法を使って、実際に問題を解いてみましょう。例えば、CSVファイルの読み込み、データの集計、Webスクレイピングなど、実践的な問題を解くことでスキルを身につけることができます。

パイキューなどのプログラミングサイトを活用することで、実践的な問題を解いていくことができます。

ポイント４：ひたすら手を動かしてコードを書きまくる

さいごに、これが一番大事なポイントですが、とにかく手を動かして、トライ・アンド・エラーを繰り返していきましょう！Pythonなどのプログラミングは「言語」です。言語は使わないと絶対に身につきません。

Pythonのチュートリアルやサンプルコードを参考にしながら、自分で実際にコーディングしてみましょう。本を読むだけではなくちゃんとPCを使って、自分でソースコードを記述して、たくさんエラーを出して、原因を見つけて、直して、試行錯誤しながら身につけるのが一番はやいです。

ポイント５：毎日コーディングする

新しい言語を学ぶときに重要なのは「毎日その言語にふれること」です。15分でも良いのでできる限り毎日コーディングする時間を確保しましょう！15分の勉強でも1週間で1時間45分、1ヶ月で7時間30分の勉強時間になります。継続することは最初は大変に思えるかもしれませんが、続けるうちに学習がより楽しくなっていくはずです。

では、先輩たちの事例を１人ずつ紹介していきます！

Pythonを独学で身につけた人の勉強方法その１

1人目はベンチャーで働くマーケターの事例です！この方はどのようにPythonを独学で勉強・入門したのでしょうか？

①まずはProgete！課金して一気に基礎を身に着けた

この手の独学体験記で必ずと言っていいほど名前が上がるサイトがProgeteです。1週間ぐらいでPythonの構文やお作法など基礎的な部分を身につけることができます。本を1冊買うのと同じぐらいの値段です。

②Pythonを学ぶ目的（何をしたいのか）を明確にした

この方は特にPythonで業務に使えるスクレイピングを学びたかったので、「具体的にこういうスクレイピングができるようになる」というのを目標にしたようです。ソースコード例がこちらです。この程度なら1ヶ月も掛からず書けるようになります。　※注意：スクレイピングは規約に違反する可能性もあるので利用規約をよく読んで自己責任で実施しましょう！

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'xxxxxxxxxxx'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

for element in soup.find_all('li', class_='list-csm__list-item'):
    name = element.find('a', class_='list-csm__csm-name-target').get_text(strip=True)
    url = element.find('a', class_='list-csm__csm-name-target').get('href')
    yomi = element.find('small', class_='list-csm__name-ja-sub').get_text(strip=True)
    category = element.find('span', class_='list-csm__category').get_text(strip=True)
    address = element.find('p', class_='list-csm__address').get_text(strip=True)
    
    print('店名:', name)
    print('URL:', url)
    print('読み方:', yomi)
    print('カテゴリー:', category)
    print('住所:', address)
    print('---------------------------')

独学で使用した参考書、入門本

Pythonを独学で身につけた人の勉強方法その２

2人目はWeb系企業のプロダクトマネージャーの事例です！この方はどのようにPythonを独学で勉強・入門したのでしょうか？

①「PyQ」というPython独学サービスをやり込んだ

PyQ

PyQはWebアプリケーション、機械学習、スクレイピングなど目的別にコースが複数あり、それぞれのコースの中でクエストと呼ばれる数問程度のコーディングの練習問題ができるサービスです。優良課金は必須で3040円〜です。この方は3ヶ月、120時間ほどやり込んで、特にデータ分析について学んでいったようです。3ヶ月なので1万円ぐらいでPythonに関するだいたいのことを学べると考えると安いかもしれません。

②あとはとにかく実践！手元に参考書をおいて辞書的に活用

PyQでやり込んだあとは実践あるのみです。かんたんなWebアプリケーションを作成して実践スキルを身に着けていったようです。わからないことや理解が曖昧な箇所がどうしても出てくるので、ググったり、本を読んで解決していったようです！

独学で使用した参考書、入門本

Pythonを独学で身につけた人の勉強方法その３

3人目は20代後半の金融系の会社に勤める方の事例です！簡単ですが独学の勉強記をツイッター経由で教えていただき、ぜひ書いてほしいとのことだったので紹介します^^

• なぜPythonを学ぼうと思ったのか
  • 自分が担当している業務で、Excelのマクロで処理している作業があった。
  • マクロでの処理では限界があり、より高度な処理を行いたいと思った。
  • プログラミングを学ぶことで、より高度な処理を行うことができると知り、Pythonを選んだ。
• どのようにPythonを学んだのか？
  • インターネット上にあるPythonの基礎的な情報をまずは収集した。
  • オンラインのPythonの入門講座を受講し、基礎的な文法を習得した。
  • 実際にプログラムを書いてみながら、様々なライブラリの使い方やプログラムの最適化方法を学んだ。
  • オープンソースのPythonプロジェクトに参加し、他の人のコードを読んだり、改善案を提案することで、実践的なスキルを磨いた。

独学で使用した参考書、入門本

初心者がPythonを学ぶにあたって

初心者がPythonを学ぶにあたって、基本的な部分と、どのように教材を選ぶと良いのか？について解説していきます！

そもそもPythonとは？概要や特徴について

Pythonは、オープンソースの高水準プログラミング言語で、グイド・ヴァン・ロッサム氏によって1991年に開発されました。なにげに30年以上前に開発されています。Pythonは、多くのプログラミングタスクを簡単に処理できるように設計されており、プログラマーにとって使いやすい構文と豊富なライブラリを提供している言語です。

Pythonの特徴

Pythonの特徴は主に以下の通りです。最初の２つが大きな特徴です。

1. 簡単な構文
   • Pythonは、他のプログラミング言語に比べて構文が簡単で読みやすく、学習が容易なプログラミング言語です。コードの記述が非常にシンプルなのが特徴です。
2. 豊富なライブラリ
   • Pythonには、数多くの機能を提供する豊富なライブラリがあります。これらのライブラリには、科学計算、データ解析、Web開発、GUI開発などが含まれます。例えばramdom、math、Pillow、Numpy、pandasなどがあります。
3. オブジェクト指向
   • Pythonは、他の主要な言語と同じく、オブジェクト、クラス、継承、データのカプセル化といったオブジェクト指向プログラミングの概念をサポートしています。オブジェクト指向プログラミングは、プログラマーにとって大規模で複雑なプログラムを管理するための最適な方法の1つです。
4. クロスプラットフォーム
   • Pythonは、Windows、macOS、Unix、Linuxなど、多くのオペレーティングシステムで動作します。様々なプラットフォームで同じソースコードを使用して動かすことができます。
5. インタプリタ型言語
   • Pythonは、コンパイル型言語ではなく、インタプリタ型言語です。つまり、プログラムを実行するためには、コンパイルする必要がなく、コードを実行することができます。

Pythonが活用される分野

Pythonは、多くの分野で使用されており、特に以下の分野で広く使われています。

1. データサイエンス
   • Pythonは、データサイエンス分野で広く使われており、NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlibなどのライブラリを使用して、データ解析や科学計算を行うことができます。
2. 機械学習
   • Pythonは、機械学習に広く使われる言語の1つです。Pythonを使うことで、多くの機械学習ライブラリを簡単に使うことができます。例えば、TensorFlow、Keras、PyTorch、scikit-learnなどがあります。これらのライブラリは、機械学習アルゴリズムを実装するのに役立ちます。また、Pythonはデータの前処理、データ可視化、統計解析などにも適しているため、機械学習の全体的なワークフローを行うための一つの言語としても広く使われています。
3. Web開発
   • Pythonは、Web開発にも広く使われる言語です。Django、Flask、PyramidなどのWebフレームワークがあり、これらを使うことで、Webアプリケーションを簡単に開発することができます。また、PythonはHTMLやCSS、JavaScriptなどのフロントエンド開発にも使われています。
   • ※javascriptのおすすめ本：JavaScriptのおすすめ本・参考書ランキング
4. ゲーム開発
   • Pythonは、ゲーム開発にも使われます。Pygameというライブラリを使用することで、2Dゲームの開発が可能です。また、Pythonは、大規模なゲームの開発には向かないかもしれませんが、小規模なゲームの開発には適しています。
5. GUIアプリケーション
   • Pythonを使用して、Tkinter、PyQt、wxPythonなどのGUIフレームワークを使用して、デスクトップアプリケーションを作成することができます。
6. Webスクレイピング
   • PythonではWebスクレイピングもできちゃいます。以下はPythonを使用してWebサイトからデータをスクレイピングするサンプルコードの例です。(非常にシンプル！）

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# スクレイピング対象のURL
url = 'https://example.com'

# リクエストを送信してHTMLページを取得
response = requests.get(url)

# HTMLを解析するためにBeautifulSoupを使用
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 必要な情報を含むHTML要素を取得
title_element = soup.find('title')

# 要素からテキストを取得
title = title_element.text

# 結果を出力
print(title)

以上のように、Pythonは、多くの分野で使われる汎用性の高いプログラミング言語です。そのため、Pythonを学ぶことで、多くの分野で活躍することができます。

また、近年流行っている自動テストにおいてもPythonはよく使用されます。「ソフトウェアテスト・テスト自動化のおすすめ本ランキング！単体テスト、テスト技法、TDDも紹介」でもPython開発において重要なテストの自動化ツールであるpytestが学べる書籍を取り上げています^^

なぜ、今Pythonを学ぶと良いのか？

Pythonは現在、多くの分野で使われている人気の高いプログラミング言語です。多くのプログラミングスクでもPython学習講座が提供されています。そのため、Pythonを学ぶことで、以下のようなメリットがあります。

1. 需要が高い
   • Pythonは、データサイエンス、人工知能、Web開発、ゲーム開発、ネットワークプログラミングなどの分野で広く使われているため、Pythonを学ぶことで、多くの仕事の機会が生まれます。
   • 業界も様々で、保険、航空・宇宙、小売、銀行、金融、情報技術、コンサルティング、ヘルスケアなど多様な業界で求められているプログラミング言語です。
2. 手軽に学べる
   • Pythonは、シンプルな文法と読みやすい構文が特徴であり、他のプログラミング言語よりも学習が容易です。そのため、初心者から上級者まで、幅広いレベルのプログラマーがPythonを学ぶことができます。
3. 多くのライブラリ
   • Pythonには、NumPy、Pandas、Matplotlib、TensorFlow、PyTorchなど、多くの優れたライブラリがあります。これらのライブラリを使用することで、データサイエンスや機械学習などの分野で簡単に作業することができます。
4. クロスプラットフォーム
   • Pythonは、Windows、macOS、Linuxなど、多くのオペレーティングシステムで動作します。そのため、プログラマーは、特定のプラットフォームに依存することなく、Pythonを使用してプログラミングを行うことができます。
5. コミュニティが大きい
   • Pythonには、多くのオープンソースプロジェクトがあり、多数のプログラマーがPythonに関する情報を共有しています。そのため、Pythonを学ぶ際に、コミュニティからのサポートを受けることができます。

これらのメリットからも分かるように、Pythonは現在、多くの分野で必要とされるスキルであり、Pythonを学ぶことで、多くの機会を得ることができます。

Pythonの本の選び方

Pythonの本といっても、とにかくたくさんの数があります。選ぶ際には、以下の点に注意すると良いでしょう。

1. Pythonの基礎をカバーしているかどうか
   • Pythonの基礎となる構文、データ型、制御構造、関数、オブジェクト指向などについてカバーされている本を選びましょう！（本記事で紹介している入門書ではしっかりカバーされています）
2. 実践的な例題が豊富かどうか
   • Pythonは実践的なプログラミング言語であり、実際に問題を解決するための例題が豊富な本を選ぶことをお勧めします。例題が豊富な本であれば、自分で実際の問題を解決しながら学ぶことができます。（結局、手を動かさないとプログラミングは身につかないです）
3. 応用的なトピックについて触れているかどうか
   • Pythonは様々な応用分野で利用されています。Web開発、データ分析、機械学習、ゲーム開発など、Pythonを応用する上で重要なトピックについて触れているかどうかを確認してください。（入門を終えて、自分の学びたい分野が明確な場合はここも意識しましょう！）
4. 良い評価、クチコミかどうか
   • 本の評価やクチコミは、その本が本当に役に立った人々の意見を示しているため、良い評価を受けている本を選ぶことをお勧めします（本記事では良いクチコミの本だけを厳選しています）
5. その本を書いた著者の信頼性
   • Pythonの本を選ぶときは、その本を書いた著者がPythonについての専門知識を持っているかどうかを確認してください。

以上のポイントを考慮して、自分に合ったPythonの本を選ぶことが大切です。また、実践的な問題を解決しながらPythonを学ぶことが重要であり、サンプルコードや例題が豊富な本を選ぶことをおすすめします。

Pythonの効果的な勉強方法

Pythonを効率的に身につけるためには、以下のような方法があります。Pythonに限らずどのプログラミング言語もそうですが、「習うより慣れろ」なので、とにかく手を動かしてナンボの世界です。積極的に手を動かすことが習得への近道です！主なポイントとしては以下の通りです。

1. Pythonの基礎を学ぶ
   • Pythonの基礎となる構文やデータ型、関数、オブジェクト指向プログラミングなどを学びましょう。これによって、Pythonを使って簡単なプログラムを書くことができるようになります。
2. 実践的なプロジェクトを作る（参加する）
   • Pythonを使って、自分の興味のある分野で実践的なプロジェクトを作ることで、より深く理解することができます。例えば、Webスクレイピング、データ可視化、機械学習などがあります。
   • プログラムの書き方を学ぶだけでなく、実際に自分でプログラムを書いて問題を解決する方法を学ぶことが必要です。そのため、プログラミングに関する実践的なプロジェクトに参加することが推奨されます。
3. コミュニティに参加する
   • Pythonのコミュニティに参加することで、他の人とコードを共有したり、問題を解決したり、新しいテクニックを学んだりできます。コミュニティには、Stack OverflowやGitHub、Pythonの公式フォーラムなどがあります。
4. チュートリアルやオンラインコースを受講する
   • Pythonのチュートリアルやオンラインコースを受講することで、効率的に学ぶことができます。例えば、Pythonの公式チュートリアルや、CourseraやedXなどのオンラインコースがあります。
5. ブログや記事を読む
   • Pythonのブログや記事を読むことで、新しいテクニックやライブラリを学ぶことができます。また、Pythonの新しいバージョンやアップデートについても学ぶことができます。
6. プログラミングのベストプラクティスを学ぶ
   • Pythonを効率的に使うためには、プログラミングのベストプラクティスを学ぶことが重要です。例えば、コードの可読性を高める、エラー処理を行う、デバッグのテクニックを学ぶなどがあります。

以上の方法を組み合わせて、Pythonを効率的に身につけることができます。ただし、Pythonを使っていくうちに、自分にとって最適な学習方法が見つかることもあるので、自分なりの学習スタイルを見つけることも大切です。

番外編：Pythonの気になる話

Pythonエンジニアの年収はどのぐらい？

Pythonエンジニアの年収は、経験年数やスキルレベル、業界や地域など様々な要因によって異なりますが、一般的には比較的高めの水準とされています。

日本国内においては、Pythonエンジニアの初任給は約350万円から450万円程度が相場とされています。経験年数が3年程度の場合には、年収は500万円から700万円程度になるといわれています。また、スキルや業界によっては、年収1000万円を超える高額な報酬を得ることも可能です。

ただし、Pythonエンジニアとして高い報酬を得るためには、高いスキルと経験を持ち、業務に貢献できる価値を提供できることが求められます。また、個人の能力だけでなく、労働市場の状況や求人需要なども影響します。

初級、中級、上級のスキル感や経験年数のイメージは？

以下は一般的な目安であり、個人差や業界・職種によって異なります。

初級レベル：

• Pythonの基本文法について理解している
• 変数、関数、条件分岐、ループなどの制御構造を使いこなせる
• 簡単なプログラムの作成ができる
• 経験年数は1年未満

中級レベル：

• Pythonの応用的な文法について理解している
• クラスやモジュールなどのオブジェクト指向プログラミングを理解している
• ファイル操作、データ処理、ネットワーク通信などのライブラリを使用できる
• コードのリファクタリングや最適化ができる
• 経験年数は2年〜5年程度

上級レベル：

• Pythonの高度な文法やライブラリについて深い理解を持っている
• Webアプリケーションやデータ分析、機械学習などの分野での実践的な開発経験がある
• 大規模なシステムの設計やアーキテクチャの構築ができる
• オープンソースプロジェクトへの貢献経験がある
• 経験年数は5年以上

また、レベルに関わらず、自分で問題を発見し解決する力、チームでのコミュニケーション能力、自己学習能力などのソフトスキルも重要です。

Pythonエンジニアとして業務委託で入った場合の月額単価はどのぐらい？

Pythonエンジニアの業務委託の月額単価は、経験年数やスキル、業務内容や業界によって異なります。一般的には、初級レベルの場合で月額30万円程度から、中級レベルの場合で月額50万円程度から、上級レベルの場合で月額80万円程度から、といったレンジがあります。

ただし、業務委託の場合は、自分自身で社会保険や税金などの手続きを行う必要があるため、その分の負担を考慮して単価を設定する必要があります。また、プロジェクトや業界によっては、レベルにかかわらず高い単価での業務委託が求められる場合もあります。

非エンジニアだけどPythonができるとどんなメリットがある？

本職でエンジニアになりたいというよりは、非エンジニアなんだけどPythonに興味がある人も多いです。そんな人は以下を参考にして学ぶか学ばないかを検討してみてください^^

非エンジニアがPythonを書けることには以下のようなメリットがあります。

1. タスクの自動化が可能になる
   • Pythonは、APIを介して他のツールやサービスと簡単に連携できます。非エンジニアでもPythonを使って自分の作業を自動化することができます。
   • 例えば、Excelファイルを自動的に読み込んで特定のデータを抽出したり、メールの送信を自動化したり、Webスクレイピングで情報を収集したりすることができます。
2. データ分析能力の向上
   • Pythonには、データサイエンスや機械学習に必要なライブラリが豊富にあります。
   • 非エンジニアでもこれらのライブラリを使ってデータの集計、グラフの作成、機械学習モデルの作成などのデータ分析作業を行うことができます。
3. コミュニケーションの円滑化
   • Pythonを使って自分の作業を自動化することで、同僚や上司とのコミュニケーションが円滑になります。手作業で行っていた作業をPythonで自動化することで、誤りやミスが少なくなり、効率的な業務遂行が可能になります。
4. 業務効率化やカイゼンに繋がる
   • 非エンジニアがPythonを使って自分の業務を改善することで、プログラミングスキルの向上に繋がるだけでなく、他の業務でもPythonを使って業務の改善や自動化を行うことができるようになります。

さいごに

さて、以上が「【初心者向け】Pythonのおすすめ本（現役エンジニア推薦）」ですがいかがでしたか？冒頭でも紹介しましたが、実際にPythonを現場で使いこなしている現役Pythonエンジニアにヒアリングして集めた選りすぐりの書籍たちです。

ぜひ本記事をブックマークしておくなど、何度も思い出してもらえると嬉しいです！

▼もっと本格的にPythonやプログラミングを学びたい人はこちらをどうぞ！

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