実務のヒントになったおすすめのPython本10選





『Python本はどれから購入すればいい?』

『Pythonは何から取り組むのがおすすめ?』

『実務に利用できるスキルを習得したい!』

こういった悩みを抱えるPython初心者の人に、エンジニアとして働いている筆者が実務のヒントとなったPython本を解説していきます。

ここでは、特にプログラミング言語Pythonで多用される技術をもとに、合わせて業務改善の手助けあるいは収益まで到達した内容を含め、Python本・教材をご紹介します。

汎用性の広いPythonを0から習得するためのフロー及び実際にPythonで開発を行い開発案件を獲得するまでの筋道について解説しているチュートリアル資料と

コーディングの参考となる実際にPythonを使って作ったツールのソースコードを無料で配布していますので、こちらも併せてご覧ください。

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PythonによるWebスクレイピングのおすすめ本

Webスクレイピングとは、ビッグデータを作成する際に収集するための技術になります。

特定のサイトから情報を収集したり、ブラウザ上のデータを抜き出したり、利用する場面は実務でも多く発生します。

特に、エクセル業務などでデータ収集をしなければならない場合、非常に重宝される技術です。

筆者は、Webスクレイピングを利用して多くの情報を収集していますが、特に収益までたどり着くことができたスクレイピングデータはGoogleサービスからの情報収集です。

クラウドソーシングでの案件やすでに関係を構築したお客様から情報収集を依頼されます。

クラウドソーシングでの案件であれば、データ収集系の案件項目を見ると、とある特定キーワードを基点に表示された記事タイトルやサイトタイトルを〇〇件数抜き出してファイル化してほしいというものが存在します。

また、電話アポによる売り込みを中心とする営業会社であれば、Google mapを利用して地域名・キーワードを組み合わせ、多くの個人経営する個人店舗情報の抜き出しを依頼されます。

さらに、スクレイピング技術で画像収集も行えるため、転売ビジネスのお客様にツール開発なども手掛けられるようになります。(メルカリ激アツです。)

その際に、Webスクレイピングによって情報収集し、お客様の要望に沿った形で納品、そして収益化までたどり着くことができました。

主に、Pythonで利用するライブラリとして、BeautifulSoupとSeleniumが存在しますが、これらを実務に活かす際に学習として利用していたPython本が以下のものになります。

・PythonによるWebスクレイピング(オライリー出版)

・増補改訂Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック(クジラ飛行机)

・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によるテキストマイニングのおすすめ本

テキストマイニングとは、テキストデータを解析するための技術になります。

スクレイピングで収集したテキストデータやお客様がすでに保有しているテキストデータ(例えばクレームデータやアンケートデータなど)を解析するために利用します。

キーワード単位で利用することが多く、プログラムによってはポジティブ・ネガティブワードで解析できるようポジネガでポイントを振ってある辞書データを使います。

その際に、テキストマイニングされたテキストデータを数値化することができ、各キーワードの出現率やポジネガ分析によるキーワードの価値発掘、特定キーワードに対する関連キーワードの発見などに役立てることができます。

このテキストマイニングを利用することで、Twitterのテキスト分析からアカウントの傾向を導き出したり、企業の製品に対するロイヤリティ向上を測る指標を作成することができます。

個人的ではありますが、運用しているTwitterアカウントに関連性の高いアカウントのテキストデータを分析しながら、ツイート文を考えることがあります。

また、関連性の高いアカウントの傾向が理解できるので、どのようなキーワードを呟いているかによっていいね!やRT、フォローするのかなど選定する指標を作成しています。

何かビジネスにおいて行動をするとき、データ解析による指標がなければ突拍子のない業務をするハメになります。そういった業務の方向性を導きだすためにテキストマイニングを利用したデータ解析は重宝されます。

このような実務の中のヒントを導き出してくれるテキストマイニングという技術を習得できたおすすめのPython本が以下のものになります。

・Pythonによるテキストマイニング入門

・やってみよう テキストマイニング -自由回答アンケートの分析に挑戦!-

・言語研究のためのプログラミング入門: Pythonを活用したテキスト処理

Pythonによる機械学習のおすすめ本

機械学習とは、ビッグデータを用いてデータを分析し、プログラム内で指標とされた基準をもとに分類する技術です。

少し難しく感じるかもしれませんが、YouTubeやAmazonなどを利用している人であれば、この機械学習によって算出された機能を目にしたことがあると思います。

どちらのサービスでもレコメンド機能(おすすめする機能のこと)が実装されています。

裏側の内容としては、あなたが今まで検索した内容や実際に視聴・購入等のアクションをしたデータが蓄積されており、それらのデータをもとにプログラムの基準を利用してあなたの傾向を導き出しています。

その導き出された結果から、あなたにおすすめする動画や商品をおすすめしているということになります。

機械学習は少し複雑で、単純にデータがあるだけでは意味を持たず、機械学習モデルを基点にデータを解析し、指標をもとに結果を導き出します。

そのため、どのようなデータを利用するのか、どんな結果を導き出すためにモデル作成していくのか、データアナリストのような視点を持っていないと活用することは難しくなります。

ただ、こういった技術を利用できると、データが膨大になるほど性能が高まっていき、より精度の高い分析が可能になります。

現在も個人であっても企業であっても、多くの情報と向き合う時代になりました。

そのため、統計学に関する知識はビジネスにおいて必要なものになってきています。

こういった実務における精度の高い成果をデータから算出したい場合に、おすすめするPython本は以下のものになります。

・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

・すぐに使える! 業務で実践できる! Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方

・直感でわかる! Excelで機械学習

Pythonによる業務効率化・自動化のおすすめ本

仕事をこなしていくの中で、誰もが考えることが業務の効率化と自動化だと思います。

残業時間が増加したり、PC業務でもまだ手作業で行っているものがあれば、時間をどんどん奪われてしまいます。

また、業務を効率化・自動化することができれば、時間の配分を別業務に転換することができるため、仕事量をコントロールすることができます。

さらに、たった1つのスクリプトファイルであっても、業務を効率化・自動化したツールを作成し、社内だけの効率化・自動化ツールとして利用することができれば、社内への貢献度が高まり、同時に社内での評価も高まります。

個人であっても企業であっても、人件費と時間コストの削減は必須です。

いかにテンポよく業務を遂行できるかが問われているため、それらを改善できるスキルを持つ人材は価値を高めることができます。

業務の中で途中経過を知りたいお客様あるいは社内・社外の人が存在します。

そういった中間レポートのようなものを提出しなければならない時や会議体の中でプレゼン資料の参考となるものを自動的に作成できることで、圧倒的な仕事量でも対応できるようになります。

Pythonを利用したプログラムを活用することで、出力したいファイル形式なども指定することができるので、csv・Excel・Word・スプレッドシートなど幅広く応用させることができます。

このような業務効率化・自動化を実現するために、実務のヒントとなったおすすめのPython本は以下のものになります。

・退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング

まとめ

・PythonによるWebスクレイピング

・Pythonによるテキストマイニング

・Pythonによる機械学習

・Pythonによる業務効率化・自動化

これらのおすすめしたいPython本を10選、ご紹介させていただきました。

働く上で考えなければならないのが、労働は限られた時間の中で発揮しなければならないということです。

仕事を遂行する中で、成果物主義となっている業務がほとんどです。

個人個人では、仕事内容が違えど考える時間も業務のうちに含まれる人はいますが、残念ながら成果物で評価されることが圧倒的に多いです。

その際に、実務を最適な形でこなすことができれば多くの時間を獲得できます。

あなたがすでに必要以上の時間を費やしてしまっている業務が存在するのであれば、改善するためにPythonによる業務改善を試みるのもアリだと思います。

何に取り組むにしても、あなたの時間の創出・確保を最優先することをおすすめします。

最後まで一読していただき、ありがとうございました。



ABOUTこの記事をかいた人

sugi

大学卒業後、IT企業に就職を果たす。システム開発・人工知能に触れながら大手企業と業務をこなす。2年半後脱サラし、現在フリーランス活動中。 2019年2月から起業する予定。 自社サービス及び製品を開発し、売り上げを立てている。