みなさん、こんにちは！！東京大学修士課程に通う、かけるです！！
今日は私の専門の一つ、データサイエンスに密接に関係する「プログラミング（Python)」に関するおすすめ書籍（3冊）と勉強方法についてご紹介します！！
Pythonを学ぶ目的は人それぞれ違うと思います。
「データ分析したい！」「機械学習について学びたい！」「スクレイピングについ知りたい！」等々
今回は、どのような道に進むにしろ必要となる基礎部分について学べる書籍と使用方法に焦点を当ててお話しします！また、データサイエンスに関わるデータ分析や機械学習を学ぶ上で役に立った書籍も紹介します！
Pythonとは
「そもそもPythonって何ができるの？」ってところから話していきます！
（厳密性にこだわった専門的な話はここではしないので、安心して読み進めてください！）
Pythonは他の言語と比較して、直感的でわかりやすい文法が多く、使い勝手がいいので初心者から上級者まで、幅広く用いられています。
（印字したいときは、シンプルにprint(‘映し出したい文字’)って入力したらOKです！他の言語、例えばC言語は#include <stdio.h> int main(),,,,みたいな感じで少々複雑になります。）
Pythonの使用用途は多岐に渡りますが、例を数個出しておきます。
・データ処理・分析
・機械学習
・自動化（繰り返し作業の自動化）
・Web開発（Webアプリケーション等）
・ゲーム開発
これらを目標にすることが多いのではないでしょうか？？
どこを目標にするにしろ、とにかく手を動かしてコードを書いてみることが大切なので、ぜひ今回紹介したことを参考に取り組んでみてください！！
Pythonプログラミング入門
1冊目は東京大学が公開している無料のPythonの入門資料です！！！
（Pythonプログラミング入門 (utokyo-ipp.github.io)）
私が一番初めてプログラミングを学んだときは、「そもそもコードってどこに入力するの」という状況でした。笑
そのな初歩的な部分から丁寧に解説されているので安心です。Pythonコードの基礎から始まり、機械学習関連の話題まで触れられているので、これを一通り学習することで「Pythonやっていけそう！」となるはずです！
この本と次に紹介する「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」の2冊をマスターすれば、Pythonの基礎やデータサイエンスの基礎はバッチリ固まります！
東京大学のデータサイエンティスト育成講座
2冊目「東京大学のデータサイエンティスト育成講座」は、1冊目に紹介した資料とセットでぜひ持っておいてほしい書籍です！！
データ処理・分析に関することから、統計学の基礎、機械学習について、ビジネス応用を意識した説明・演習が豊富でかなりわかりやすく、実務の基礎が学べます。
【機械学習】 Kaggleで勝つデータ分析の技術
最後に紹介したい書籍は、「Kaggleで勝つデータ分析の技術」です！
Kaggleって、世界中のデータサイエンティスト（初心者から上級者まで）が参加するコンペのことで、そこで勝つためのノウハウを、この本ではしっかり解説されています。
コンペで使ったテクニックを、データの前処理から特徴量・モデルの作り方、チューニングのコツ（実務でも欠かせない基礎が学べます！！）まで具体的に紹介されています！！
Kaggleに挑戦したい人や、データサイエンスのスキルを伸ばしたい人にはぴったりの一冊！
最後に
以上の３冊を通じて、Pythonやデータサイエンスの基礎をしっかり身につけることができます。
これからのデータ社会で活躍するためには、基礎知識がとても重要です。
ぜひ、これらの本を手に取って、自分のスキルを磨いてみてください！、
また、他にもおすすめの書籍やプログラムに関するスクールについても紹介していきますので、お楽しみに！
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