Pythonを学ぶために読んだ本
とにかくいっぱい読んで、実行して、レビューしてをやりました！ぜひ参考にしてください！
数理最適化
数理最適化は非常にとっつきにくい分野ですが、Pythonで動かしながら学ぶことができるのは、かなりのメリットかと思います。
実践100本ノックシリーズ
データサイエンティストの基礎力を作ることができるシリーズです。この4冊をやれば、Pythonでやるデータサイエンス系の処理は概ねカバーできるかと思います。ただしジュニアレベルの処理になるので、データサイエンティストを目指している方や駆け出しのデータサイエンティストの方にはぴったりかと思います。
機械学習
上記はレベルの高い2冊になります。駆け出しから一つ頭抜け出すために、飛躍するための書籍です。私はこの2冊をKaggleに挑戦するためのリファレンスとして活用しています。
深層学習（Deep Learning）
上記4冊は画像認識に挑戦する際に参照した書籍たちです。『ゼロから作る〜』は非常にわかりやすく書かれております。他のサイトなどでも非常に好評です。『直感〜』はとにかくコードを書いて回したい人向けの書籍です。『画像認識』については画像認識に特化した書籍で、理論を学ぶのに適しています。
統計学
統計学に関する書籍はいっぱいありますが、上記2冊はPythonで学んでいく書籍となります。統計学を学んでいくのは、書籍も有効ですが、統計Webがおすすめです。
自然言語処理
自然言語処理を学ぶ1冊です。私はword2vecを実務で使用したことはありましたが、BERTを使ったことがなかったので、こちらを購入して勉強させていただきました。入門書籍であり、非常にわかりやすい1冊となっております。
音源分離
Kindleで安くなっているときに購入して勉強してみました。音声データについて取り扱ったことがなかったので非常に勉強になりました。音声データの取り扱いでは初手としておすすめです。
Kaggle
データ分析に有効な1冊です。『Kaggleで〜』とありますが、実務でも探索的データ分析などでも有効な書籍の一つです。
Kaggleに限らず、場合によっては実務でも有効な1冊であります。
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