からだにいいもの Amzon_RとPythonの書籍とKindle Unlimitedの紹介
データ分析を学ぶ場合、RとPythonのどちらが正解ということはなく、目的によって向き不向きがあります。Rは統計解析・データ可視化に強く、統計学の知識と一緒に学びやすいのが特徴です。Pythonは汎用プログラミング言語としての応用範囲が広く、機械学習や業務自動化(Excel操作やスクレイピングなど)まで一冊の知識でカバーしやすい傾向があります。
データ分析やプログラミングの技術書は、1冊3,000〜4,000円することも珍しくありません。「自分のレベルに合うか分からないまま買うのは不安」という人も多いはずです。
Kindle Unlimited は月額980円で読み放題サービスで、対象の本であれば、購入前に中身をじっくり試せますし、複数冊を並行して読み比べることもできます。
Kindle Unlimited対象のRとPythonの書籍は少ないですが、Kindle Unlimitedに加入すると幅広いジャンルの書籍を読むことができるので利用をお勧めします。
今回はKindle Unlimitedのリンクを紹介しつつ、Kindle Unlimited対象ではありませんが、RとPythonの書籍を紹介します。
Kindle Unlimitedとは
月額980円で、対象になっている電子書籍・雑誌が読み放題になるAmazonのサービスです。プログラミングやデータ分析のジャンルも対象に含まれることが多く、初回は30日間無料体験で試せます。技術書は1冊2,000〜4,000円することが多いため、対象であれば1〜2冊読むだけで元が取れる計算になります。
注意: Kindle Unlimitedの対象ラインナップは頻繁に入れ替わります。この記事で紹介する本が「今」対象かどうかは、必ず各商品ページの「Kindle Unlimited」表示、またはKindle Unlimitedの検索画面で確認してください。対象外の場合でも、無料サンプルで中身を試してから通常のKindle本として購入できます。
ジャンル別・技術書の選び方
読み放題を活用するコツは、「まず1冊買う」のではなく「気になる本を3〜4冊まとめて開いてみる」ことです。目次と最初の1章を読むだけでも、自分のレベルに合うかがかなり分かります。対象から外れている本があっても、無料サンプルで冒頭だけ試し読みすることはできます。
① これから始める人向け(入門)
環境構築(R/RStudioやPythonのインストール)、基本文法(ベクトル・データフレーム操作、変数・関数の書き方)を扱う入門書のジャンルです。図解が多く、写経しながら進められる本が向いています。
Rの入門書
- R・RStudioのインストールから文法、ベクトル・データフレームの扱いまでを1冊で通しで学べる構成。「Rの本は読みにくい」という人向けに丁寧さを重視した入門書。
AmazonR／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 【ダウンロード特典付き！】￥2,792www.amazon.co.jpAmazonで見る
Pythonの入門書
- 変数・制御構文からオブジェクト指向まで、Pythonの文法を一通り体系的に学べる定番の入門書。辞書的にも使いやすい。
Amazon基礎Python 改訂2版 基礎シリーズ￥2,653www.amazon.co.jpAmazonで見る
② 「使えるデータ分析」に進む(データ整形・可視化)
基本文法を覚えたあと、実務レベルのデータ整形・可視化に進むフェーズです。Rならtidyverseやggplot2、Pythonならpandasやmatplotlib周りが中心になります。当サイトのggplot2解説記事と合わせて読むと理解が早まります。
Rでの可視化・データ整形
- dplyr・ggplot2を中心としたtidyverseの作法で、データ整形から可視化までの一連の流れを体系立てて学べる定番書。実務でRを使う前に読んでおきたい一冊。
Amazon改訂2版 RユーザのためのRStudio[実践]入門〜tidyverseによるモダンな分析フローの世界￥3,278www.amazon.co.jpAmazonで見る
Pythonでのデータ分析
- pandasを使った実務寄りのデータ加工にフォーカスした一冊。「文法は分かるがどう組み立てればいいか分からない」段階の人に向く。
AmazonPythonデータ分析 実践ハンドブック 実務で使えるデータ加工のテクニック￥2,970www.amazon.co.jpAmazonで見る
③ 統計の考え方を固める
コードは書けても「なぜその検定を使うのか」が曖昧なまま進めると、後で詰まります。数式よりも考え方の解説に重点を置いた本を選ぶのがおすすめです。R・Python問わず、統計そのものを扱った本を1冊挟むと理解が安定します。
- 三姉妹の会話形式で、度数分布表・平均・標準偏差から統計的推定・仮説検定までをマンガで追える一冊。数式に身構えず「考え方」だけ先につかみたい人向け。
Amazonマンガでわかる統計学入門￥1,683www.amazon.co.jpAmazonで見る
④ 実務・応用(機械学習・コンペ形式で学ぶ)
分析結果をどう報告・可視化して伝えるか、実務のワークフローに寄せた本や、Kaggleのようなコンペ形式で手を動かしながら学べる本のジャンルです。
- 実際のコンペ課題を題材に、データの前処理から予測モデル構築までを一通り体験できる一冊。手を動かして学びたい人向け。
AmazonPythonで動かして学ぶ！Kaggleデータ分析入門 AI & TECHNOLOGY￥2,574www.amazon.co.jpAmazonで見る
- 分析そのものではなく、Excel作業をPythonで効率化する内容。データ分析の前段階、日々の業務効率化から入りたい人向け。
AmazonPythonでの自動化・仕事効率化入門 – Excel編 – Pythonを使って仕事を楽にしよう eBook : ナカ￥890www.amazon.co.jpAmazonで見る
- 文法は分かった段階の人向けに、実務で発生しがちな「効率的なデータ加工」に絞って解説。分析そのものより前処理の型を身につけたい人向け。
AmazonRでらくらくデータ分析入門 ~効率的なデータ加工のための基礎知識￥3,278www.amazon.co.jpAmazonで見る
読み放題との付き合い方
- 「積読」にしない: 読み放題は延滞料も返却期限もないぶん、逆に読まずに放置しがちです。1冊読み終える、または「合わない」と判断するまでは新しく開かない、ことが継続のコツです。
- 手元に置きたい本は購入に切り替える: 何度も読み返す・実務で辞書的に使う本は、読み放題対象から外れても手元に残る通常購入がおすすめです。
- RとPythonを同時に読み比べない: 両方に興味があっても、最初は片方に絞った方が挫折しにくいです。目的(統計解析寄りならR、業務自動化や機械学習まで見据えるならPython)で先に決めてしまうのがおすすめです。
- オフライン学習との相性: 通勤中やPCがない時間にKindleで概念を読み、PCがある時間にコードを実際に動かす、という分担にすると学習効率が上がります。
まとめ
技術書は「まず読んでみる」ハードルが下がるだけで、学習の継続率が変わります。RかPythonか迷っている段階でも、気になる本が複数あるなら購入する前にKindle Unlimitedで試してみるのも一つの手です。掲載した本の対象状況は変わるため、利用前に必ず商品ページで最新の対象状況を確認してください。
