f:id:shinyorke:20200823153002j:plain — 待望のJupyter本, 改訂版来ました！

Pythonでデータサイエンスとエンジニアリングするマンとしてかなり待望していた「PythonユーザのためのJupyter[実践]入門改訂版」がついに来ました.*1

改訂版 Pythonユーザのための Jupyter[実践]入門

作者:池内孝啓,片柳薫子,@driller
発売日: 2020/08/24
メディア: 単行本（ソフトカバー）

ひと足先に読ませていただいたので,

「PythonユーザのためのJupyter[実践]入門改訂版」はPythonでデータサイエンスする人にとっての入り口でおすすめの本である
Pythonでデータサイエンスをやるなら, 「Pythonと慣れ親しむ」「機械学習に慣れる」「実践する」の目的に合わせて学習・実践したり本を読んだほうがいいよ

という話をこのエントリーではまとめていこうと思います.

なおこのエントリーは,

Pythonを使ってデータサイエンス（機械学習・データ分析など）をしている方
特に, データサイエンスを実務や学業で活かしたい方（仕事や研究など）
PythonユーザのためのJupyter[実践]入門改訂版がどんな本か気になってる方

を対象にしています.

おしながき

おしながき
PythonユーザのためのJupyter[実践]入門
Python×データサイエンスを効率よく学んで実践するロードマップ
結び - データサイエンスやるなら実践が一番やで！

PythonユーザのためのJupyter[実践]入門

（このエントリーが出る翌日となる）8/24に発売となります（一部の本屋さんには置いているかも）.

改訂版 Pythonユーザのための Jupyter[実践]入門

作者:池内孝啓,片柳薫子,@driller
発売日: 2020/08/24
メディア: 単行本（ソフトカバー）

初版が出たのが2017年で, このブログでも「入門pandas - 明日からはじめるデータ分析のきほん」などで引用させていただいています.

shinyorke.hatenablog.com

どんな本なのか?という紹介と, （初版から読んでる人向けですが）改訂版との違いについてちょこっと書きます.

どんな本なのか

一言で言うと,

JupyterLab, pandas, Matplotlib（含むseaborn）を中心としたデータ分析と可視化を基本から応用までいい感じに学べる書籍

です.

仕事でも学業でも, 何かしらのデータサイエンスをPythonでやるときに,

Anacondaを入れて
JupyterLabを立ち上げて
pandasやmatplotlibを使ってデータを分析したり可視化したり

すると思いますが, これに関する初歩的な所から応用テクまでまんべんなく載ってるのがこの本になります.

個人的には, 仕事やプライベートでデータサイエンスの話題になって教えて欲しい・おすすめ本は?と言われたときに真っ先にこの本の名前を出すぐらい, 網羅性があったりガイドブック的に使いやすくておすすめしています.

なお, 載っていないこともあって,

scikit-learn等を使った機械学習の例
アルゴリズムの解説
ホントの初歩的なPythonの基本

などは載っていないのでこれは他の本などで補う必要があります（このエントリーの後半に扱うネタがそれです）.

個人的な3つの推しポイント

この書籍が気になる方に特に推したいポイントですが,

インストールから実践まで必要なことがまんべんなく載っている
サンプルコード・データが揃っていて写経がしやすい（かも）
Google Colaboratoryを使った分析にも触れている&入門として最適

なところです.

Anacondaインストールから実践的な可視化まで触れている

本の目次をちょっとサマリーすると,

JupyterLabの導入（Anacondaインストール・condaコマンドの使い方）
JupyterLabを使う（コード実行・マジックファンクション等の解説・画面インターフェースの説明）
pandasを使ったデータ処理・分析
Matplotlib/sebornでデータの可視化
Colaboratoryを使った「環境を作らない」分析

と, 初心者から上級者までググったり調べそうなことを網羅しています.*2

これは自分も使い方を忘れたりとかするのでホント感謝って感じで, 「ひとまずJupyter実践入門開けば載ってるやろ！」という安心感があって最高です.

執筆者の皆さんがその道のプロなので触れているところも過不足無く良い感じです.

サンプルコードとデータが良い

全編にわたり, 日本のアニメーションのデータを元に分析したり可視化したり, と一貫性がある構成になっており, いざ写経して覚えよう！というときにやりやすそうな構成になってて良いなと思いました（私は写経してないので感想ですが）.

データ分析に限らず, プログラミングの本は,

読む人が等しく同じ環境を作れて
サンプルコードや本文中のコードが真似したら再現する

のはすごく大事なのですが, そこの基本が守られていそうな感じがして安心してオススメできます.

特に初心者の方は写経したりデータを自分が好きなデータに変えて真似してやるとかしたら学習に良さそうな気がします.

Google Colaboratory入門なオマケが最高

これは初版に無く, 改訂版からのアップデートでした.*3

colab.research.google.com

「ブラウザを立てたらすぐJupyter使える」「一定条件下ならGPUが無料で使える」でおなじみのGoogle Colaboratoryの章が新たに加わっていいました.

手順がしっかりあるとはいえ, AnacondaやピュアなPythonを使ったデータ分析環境つくりとメンテナンスは正直面倒な作業で, ちょっとした分析ならColaboratoryで済ませたほうがいい, というのが最近のこの界隈のトレンド（だと私は思っている*4）だったりしますが, そこに追随してしっかりColaboratory入門が載ってるのがいい感じだと思いました.