Pythonによるデータ分析・機械学習ブログ

Pythonによるデータの前処理・グラフ化、機械学習、統計解析、画像処理、Webスクレイピング、自然言語処理の基礎について紹介していきます。

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エンジニア・プログラマーへの転身時に購入・学習した参考書の紹介

はじめに

近年、DXの進展に伴うデジタル人材の需要の高まりに追いついていない状況が続いていると経済産業省ホームページで記載している通り、DX人材、IT人材が不足しているのが現状です。

そんな中で筆者自身は、今年、計測機器企業の研究開発職からチェーンストア系企業のAIエンジニア&システムエンジニアに転職いたしました。私自身は前職ではIT系の知識はかなり不足していてエンジニアには程遠い存在でありました。転職を決意した際に、Pythonを中心にプログラミングやIT系の知識を学習しました。

本記事では、AIエンジニア&システムエンジニアに転職した際に、筆者が購入・学習した参考書を紹介していきます。

 

1. Python

1.1 データ分析

Pythonによる基礎的なデータ分析方法は以下の参考書で勉強しました。

Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書

Python3エンジニア認定データ分析試験の教科書にもなっている書籍で、データ分析に必要なPythonの基礎手法を身に付けることができます。具体的には、numpyとpandasを用いたデータの前処理、matplotlibを用いたデータのグラフ化、scikit-learnを用いた機械学習の基礎記述方法を身に付けることができます。これ一つで基礎はバッチリで、実務でも十分活用できると思います。個人的には見やすい書籍でした。

データサイエンス教本 Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・深層学習・信号処理・時系列データ分析

こちらの書籍は初心者から少し記述できるようになった人、かつ数学的な理論と一緒にPythonの記述方法を理解したい方にオススメです。統計分析、パターン認識、深層学習、信号処理、時系列データといった幅広く実務で使用する手法を学びたい方にもオススメです。

東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析~

こちらの基礎を抑えながら実務で必要なPython記述法を学べる書籍です。基礎を一つ一つ抑えるというよりも実務で活用できるように必要な知識を身に付けられると感じました。これ一冊あれば十分かなと思いました。

 

1.2 統計分析

Pythonによる基礎的な統計分析の基礎知識は以下の参考書で勉強しました。

Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書

統計解析で必要な知識とPythonの記述方法を学べます。

Pythonによる統計分析入門

統計解析で必要な知識とPythonの記述方法を学べます。上記に比べて少し理論的な記述が多いかなと感じました。

 

1.3 機械学習

Pythonによる機械学習の知識については以下の参考書で勉強しました。

Pythonによる機械学習入門

回帰、分類、クラスタリングなどの機械学習Python記述法を丁寧に学びながら、実践問題もあって実務でどのように活用できるかをイメージできる書籍です。

Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第2版

機械学習に必要な数学的な知識、機械学習の理論を踏まえながら一つ一つの内容をグラフを出力しながら学ぶことができます。

現場で使える! Python機械学習入門 機械学習アルゴリズムの理論と実践

こちらの書籍は数学的理論とそれに対応したPythonでの記述法が記載されており、実務で必要な知識を身に付けられます。中級向けで基礎よりも一歩踏み込んだ内容も記載されています。

 

1.4 深層学習

Pythonによる深層学習の知識については以下の参考書で勉強しました。

Pythonで動かして学ぶ! あたらしい深層学習の教科書 機械学習の基本から深層学習まで

現場で使える! Python深層学習入門 Pythonの基本から深層学習の実践手法まで

現場で使える! TensorFlow開発入門 Kerasによる深層学習モデル構築手法

現場で使える!PyTorch開発入門 深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装

現場で使える!Python深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御 

PyTorchで作る!深層学習モデル・AIアプリ開発入門

 

1.5 スクレイピング

Webスクレイピングの知識は以下の参考書などで勉強しました。

Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック BeautifulSoup,scikit-learn,TensorFlowを使ってみよう

 

2. AI関連

2.1 物体・画像認識

物体・画像認識の知識については以下の参考書で勉強しました。

物体・画像認識と時系列データ処理入門

 

2.2 自然言語処理、画像処理、音声

最新の自然言語処理、画像処理、処理については以下の書籍で勉強しました。

BERT/GPT-3/DALL-E 自然言語処理・画像処理・音声処理 人工知能プログラミング実践入門

GiNZAでの自然言語処理、ViTでの画像分類など学びました。

 

3. Visual C++

Visual C++を用いたデスクトップアプリ作成の知識は以下の参考書で勉強しました。

作って楽しむプログラミング Visual C++ 2019超入門

Windowsアプリを作成する際に、基礎的内容やVisual Studioでの作成方法を実際のゲームアプリを作成しながら学べる書籍です。初心者向けで一つ一つVisual Studioでどのように作成していくかの工程を押さえながらアプリの作成方法を身に付けたい方にオススメです。

 

4. 電子工作

電子工作的なプログラミングについては以下の参考書で勉強しました。

ESP32&Arduino 電子工作 プログラミング入門

マイコンボードESP32-WROOM-32 DevkitCを用いて基本的なArudinoIDEでの記述方法を学んで電子工作を行いたい方にオススメの書籍です。

たのしくできるArduino電子制御

ProcessingArduinoの制御を行う方法を学べる書籍です。Processingだとビジュアルデザインのためのプログラミング言語なので、Arduinoから得られたデータを可視化する際に利点があります。

 

5. インフラ・ネットワーク

5.1 ネットワーク

ネットワークの基礎知識は以下の参考書で勉強しました。

イラスト図解式 この一冊で全部わかるネットワークの基本

インフラ/ネットワークエンジニアのためのネットワーク技術&設計入門 第2版

 

5.2 サーバー

サーバーの基礎知識は以下の参考書で勉強しました。

イラスト図解式 この一冊で全部わかるサーバーの基本

こちらの書籍は基礎的な内容を記述した文章とそれをわかりやくすく図式化した構成となっており、イメージがわきやすくわかりやすいです。ネットワークの基礎や社内サーバーや公開サーバー、サーバーの保守、セキュリティ、運用について理解できます。

 

5.3 クラウド

AWSの基本・仕組み・重要用語が全部わかる教科書

イラスト図解式 この一冊で全部わかるクラウドの基本

 

6. コンテナ

Pythonのプログラムを実行する環境として、venvなどの仮想環境ではなく、コンテナという技術が近年注目されています。そこでコンテナ仮想化技術のDockerやPodmanを勉強しました。

仕組みと使い方がわかる Docker&Kubernetesのきほんのきほん

こちらの本は初心者に優しく、イメージ図が多めで、コマンドも一つ一つ丁寧に記述された書籍です。

 

7. コンピューターアーキテクチャ

図解 コンピュータアーキテクチャ入門(第3版) 

 

8. IoT

絵で見てわかるIoT/センサの仕組みと活用

 

おわりに

本記事では、AIエンジニア&システムエンジニアに転職した際に、筆者が購入・学習した参考書を紹介しました。上記で示した参考書はAmazonBOOKOFF、メルカリなどから調達したりして、平日の仕事終わりや休日の朝から手を動かしまして学習しました。すべてを理解するのにはかなり時間がかかり大変でしたが、現在はその知識を活かして転職して楽しく仕事しているので、良い時間であったなと思います。まだまだ筆者自身も勉強中ですが、AIエンジニアやシステムエンジニアを目指す方の参考になれば幸いで

す。