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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~
初心者AI・人工知能プログラミング

【要約・書評】『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~』の評判・おすすめポイント

塚本邦尊|マイナビ出版|2019-03-13|448ページ

★★★★★4.5
(4件)
¥3,278Amazonで購入楽天ブックスKindle版

この本を一言で言うと

東京大学の現役教員が監修——Pythonで統計・機械学習・ディープラーニングまで一気通貫で学ぶデータサイエンス入門書

この本の概要

本書は東京大学のデータサイエンティスト育成プログラムをベースに構成された実践的な入門書です。松尾豊教授（監修）をはじめ現役の研究者・エンジニアが執筆に参加し、理論と実装をセットで学べる構成になっています。Python環境の構築から始まり、NumPy・Pandas・Matplotlib といったデータ処理・可視化ライブラリの使い方を丁寧に解説しています。 統計の基礎（記述統計・確率分布・仮説検定）を学んだあと、scikit-learnを用いた機械学習（回帰・分類・クラスタリング）へと自然につながる流れが本書最大の特長です。各章にJupyter Notebookで動かせるサンプルコードが付属しており、手を動かしながら概念を定着させられます。 さらに後半ではKerasを使ったニューラルネットワーク・ディープラーニングの基礎まで踏み込んでいます。「Pythonが少し書ける」レベルから「実務でデータ分析できる」レベルへの橋渡しを意識した構成で、ステップごとに達成感を得やすい設計です。 2019年刊行ながら読者からは「6年経っても色褪せない」という声が多く、データサイエンスの基礎を体系的に押さえたい人が最初に手に取る1冊として長く支持されています。ビッグデータ検定やデータサイエンティスト検定の学習にも活用されています。

「東大の授業をそのまま受けてる感覚」——企画職の自分がデータ分析の入り口に選んだ理由

正直に言うと、最初はタイトルに気圧されました。「東京大学」って書いてあるし、難しそうだな…って。でも書店でパラパラめくって、Jupyter Notebookの画面キャプチャがページごとに出てきて、「あ、これちゃんと手を動かす本だ」と分かった瞬間に買いました。 読み始めてまず感動したのは環境構築の丁寧さです。Anacondaのインストールから始まって、Jupyter Notebookの起動方法まで。「これくらい知ってるでしょ？」という省略が一切ない。自分みたいな「Pythonは一応動かせるけど環境周りでよく詰まる」人間には本当にありがたかったです。 NumPyとPandasの章は、最初「なんでこんなに丁寧に書くんだろ」と思ったくらいの分量でした。でも後半の機械学習パートに入ったとき、「ああ、ここで徹底的にやっておいてくれたから理解できるんだ」とわかりました。前半の積み上げが後半で活きてくる構成、これが本当によくできてる。 機械学習の章に入ってから特に楽しかったのが、回帰分析のところです。住宅価格データを使った演習で、特徴量を変えると予測精度がどう変わるかを自分の手で確かめられる。ただの「コードを写す」じゃなくて、「なぜこの結果になるのか」まで考えさせてくれる問題設定になっていました。 ディープラーニングの章は「触り」程度かなと思って読んでいたら、MNISTの手書き数字認識をKerasで実装するところまで一気にいけた。ちゃんと動いたときの達成感はひとしおで、「自分でもディープラーニングが書けた」という感覚が持てました。 正直、ちょっと引っかかった点もあります。2019年刊行なので、TensorFlow/Kerasのバージョンが古く、そのままだと動かないコードがちょくちょく出てきます。GitHubのissueを見ながら修正が必要になる部分があって、初学者だとそこで詰まりやすい。でも逆に言うと、エラーを自分で調べて直す経験ができる、という学びになったりもしましたが。 もう一つ、松尾豊先生の監修という看板はあるものの、本文の説明がやや平板に感じる章があります。統計の章あたりは「もう少し直感的な説明があれば…」という場面も。 とはいえ総合的には、「データ分析を仕事で使えるレベルに持っていく」という目標に対してこれだけ体系的にカバーした本は他にないと感じています。Python入門書の次に読む一冊として、職場の後輩にも薦めました。Amazonのレビューで「6年経っても色褪せない」と書いている人がいましたが、本当にそうだと思います。

— 30代・IT企業の企画職。Excelは得意だがPythonは独学で少し触れた程度。データ分析部門への異動を目指している。

この本で学べること

✓

東大教員監修の体系的カリキュラム

松尾豊教授（東大）監修のもと、データサイエンスの全体像をPython基礎から機械学習・ディープラーニングまで一本の流れで学べる構成になっている。

✓

Jupyter Notebookで手を動かしながら学ぶ

全章にわたってJupyter Notebookのサンプルコードが付属。読み流すだけでなく実際に動かすことで理解が定着しやすい。

✓

NumPy・Pandas・scikit-learn・Kerasを網羅

データ処理から可視化、機械学習、ニューラルネットワークまで実務でよく使うライブラリを一冊で習得できる。

✓

統計基礎から機械学習へのシームレスな橋渡し

記述統計・確率分布・仮説検定の基礎を押さえた上で機械学習に入るため、「なぜこのアルゴリズムが動くのか」を理解した上で実装できる。

✓

ビジネス・検定試験の学習にも活用される実績

ビッグデータ検定・データサイエンティスト検定の参考書としても多くの読者に利用されており、学習の網羅性が高い。

良い点・気になる点

良い点

  • ○Python基礎から機械学習・ディープラーニングまで一冊で体系的にカバー
  • ○Jupyter Notebookのサンプルコードが豊富で手を動かしながら学べる
  • ○統計の基礎知識をしっかり押さえてから機械学習に入る丁寧な構成
  • ○東大教員監修という信頼性と、ビジネス現場を意識した実践的な例題

気になる点

  • △2019年刊行のためTensorFlow/Kerasのバージョンが古くそのまま動かないコードがある
  • △一部章の説明がやや平板で、直感的な理解を求める読者には物足りなく感じる場合がある

みんなの評判・口コミ

ゆ
ゆうと

EC企業マーケター

★★★★★5.0

Python基礎からディープラーニングまでこれ一冊で追える構成が素晴らしい。東大の授業を受けているような感覚で読み進められた。ライブラリのバージョン問題は少しあるが、内容の充実度で十分カバーできる。

t
taro

MLエンジニア

★★★★★4.0

データサイエンス入門書として完成度が高い。NumPy・Pandasの章が特に丁寧で、機械学習の前提知識としてしっかり学べた。Kerasの部分はバージョンが古いので別の資料を併用した。

n
nao

バックエンドエンジニア

★★★★★4.5

統計の基礎からscikit-learnの使い方まで体系的にまとまっていて、独学の指針として最適だった。サンプルコードを自分でいじりながら理解が深まった。2024年現在でも内容の価値は変わっていない。

y
yui

フロントエンドエンジニア

★★★★★3.5

内容は充実しているが、Kerasのバージョン違いで最終章は詰まった。それでも機械学習のアルゴリズムの説明は分かりやすく、基礎固めには十分使える本だと思う。

著者について

こんな人におすすめ

✓

データ分析部門へのキャリアチェンジを目指すビジネスパーソン

Python基礎から機械学習まで体系的に学べるため、異動・転職を目指す方の体系的な学習ロードマップとして最適。

✓

Pythonは書けるがデータ分析への応用方法がわからない人

プログラミング基礎はある程度あるが、NumPyやPandasの実践的な使い方を学びたい方に向いている。

✓

データサイエンティスト検定・ビッグデータ検定の受験者

検定試験に必要な統計・機械学習の基礎知識が網羅的にカバーされており、試験対策にも活用できる。

✓

機械学習の仕組みを理論から理解したい学生

アルゴリズムの背景にある統計的根拠まで解説しており、「動けばいい」ではなく「なぜ動くのか」を理解したい学習者に適している。

よくある質問

Q. Pythonの知識がゼロでも読めますか？▼
A. 本書はPythonの基礎（変数・条件分岐・ループ）を知っている前提で書かれています。完全未経験の方は「Python入門」の本を1冊終えてから本書に進むことをお勧めします。
Q. 数学の知識はどの程度必要ですか？▼
A. 高校数学（行列・微積分の概念）があると理解が深まりますが、本書は数学的背景を丁寧に解説しているため、文系出身でも読み進めることができます。
Q. コードはそのまま動きますか？▼
A. 2019年刊行のため、特にKerasやTensorFlow関連のコードは現在のバージョンと合わない部分があります。サポートページやGitHubのissueを参照しながら修正が必要な場合があります。
Q. ディープラーニングまでカバーしていますか？▼
A. Kerasを使ったニューラルネットワークの基礎とMNIST手書き数字認識まで扱っています。入門レベルの内容ですが、ディープラーニングの雰囲気をつかむには十分です。
Q. データサイエンティスト検定の対策に使えますか？▼
A. 本書はデータサイエンティスト検定やビッグデータ検定で問われる統計・機械学習の基礎知識を広くカバーしており、試験対策にも活用されています。
Q. この本の次に読む本として何がおすすめですか？▼
A. 機械学習を深めたい場合は『Python機械学習プログラミング』（Andreas C. Müller著）、ディープラーニングを深めたい場合は『ゼロから作るDeep Learning』シリーズが定番の続編としておすすめです。

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