Pythonをこれからはじめる方におすすめな本がPythonからはじめる数学入門です。
基本的な数学の知識を理解しておくことで、計算や計測に関する指示をするライブラリが使いこなせる、最新のAIや機械学習の情報を理解するといったことに役立ちます。またアルゴリズムに対する理解も深められるでしょう。
今回はPythonからはじめる数学入門について解説。また効果的な数学の勉強法やその他のおすすめ参考書も紹介します。
Pythonからはじめる数学入門がおすすめな理由
Pythonをこれから学びはじめる方におすすめしたいのがPythonからはじめる数学入門です。数学を勉強しておくことはPythonを使いこなせるようになることはもちろん、AIや機械学習に関する情報を理解するのにも役に立ちます。
おすすめする理由は以下の通りです。
Pythonにおける数学の使い方が学べる
Pythonからはじめる数学入門は、Pythonを使って数学の基本的な概念を学ぶための入門書です。具体的なコード例を通じて、数学の概念を理解することができます。
Pythonにおいてどのように数学が使われているのか理解するのにおすすめです。
単純に数学を学習しているだけですと、どうしても数学がPythonで重要なのか理解できなくなることがあるでしょう。そんな時Pythonからはじめる数学入門を読むことで数学がPythonでどのように活用されているかを知ることができ、数学を学ぶモチベーションが高まります。
ライブラリを使いこなせるようになる
Pythonでは、数学や科学計算を行うためのライブラリが豊富にあります。例えば、NumPyやSciPy、Pandasなどのライブラリは、数学的な計算を効率的に行うために便利なツールです。これらのライブラリを使いこなすためには、基本的な数学の知識がないといけません。
例えばSciPyは、信号処理や統計といった計算を行う際に便利です。
こうした便利な機能を備えたPythonのライブラリを活用するために、ある程度の数学の知識を身につけておきましょう。
Pythonからはじめる数学入門ではライブラリで使える数学についてきちんと解説されていますので、Pythonを計算ツールとして利用したい方におすすめできます。
その他のPythonのライブラリについてはこちらの記事で解説しています。
AIや機械学習に関する最新の情報を得やすくなる
AIや機械学習の分野は日進月歩で進化しており、その最新の動向を把握するためには、数学の知識が必要です。Pythonからはじめる数学入門で学んでおくと、最新の研究論文を読んだり、新しいアルゴリズムを理解したりすることが可能になります。
エンジニアはもちろん、AIや機械学習に関わるのであれば、エンジニアでなくても最新の情報を把握しておくことは重要です。
特定の技術や製品の知識はすぐに陳腐化していきますが、数学の知識は陳腐化してしまうことはありません。AIや機械学習の技術は数学が土台になっていますので、最新の動向についていけるように数学を勉強しておきましょう。
Pythonからはじめる数学入門で解説されている主な数学の分野
Pythonを用いたデータ解析や計算を行うには最低限微分・行列(線形代数)・確率の知識が必要です。
Pythonからはじめる数学入門ではこれらの分野をはじめ、Pythonを実務で使う際に役立つ数学の知識を解説しています。
微分
微分は、関数の変化率を表すための数学の道具です。機械学習では、最適化問題を解くために微分が頻繁に使用されます。例えば、勾配降下法は微分を用いて関数の最小値を見つけるアルゴリズムです。
また微分を使用するためには、普通の関数の知識も理解している必要があります。
行列(線形代数)
行列(線形代数)は、ベクトル空間を操作するための数学の道具です。機械学習では、データを表現したり、アルゴリズムを実装したりするために行列が頻繁に使用されます。例えば、ニューラルネットワークは行列の積を用いてデータを変換します。
ベクトルと行列を利用すれば、大量の計算を一度で行うことが可能です。
確率(統計)
確率は、不確定な事象の発生確率を表すための数学の道具です。機械学習では、データの不確定性を扱うために確率が頻繁に使用されます。例えば、ベイズ推論は確率を用いてデータから知識を抽出するアルゴリズムです。
高精度な予測モデルを作るためには、不確定な事象の発生確率を算出しなければなりません。
Pythonからはじめる数学入門を使いこなすための勉強法
ここではPythonを理解しやすくするための数学の勉強法を紹介します。
Pythonをはじめるための数学の勉強で重要なポイントは以下の通り。
- 数学が苦手な人は中学や高校レベルの内容を解説している参考書から始める
- 実際に問題を解いてみる
- AIの全体感を掴んでおく
数学が苦手な人は中学や高校レベルの内容を解説している参考書から始める
数学が苦手な方は最初の一歩として、中学や高校レベルの数学の知識を身につけることをおすすめします。Pythonからはじめる数学入門は中学・高校レベルの数学を学んだ方が、Pythonにおける応用事例を学ぶための参考書です。
そのため、高校レベルまで身についていない方が読むと挫折してしまうでしょう。
数学の知識に不安がある方は中学や高校レベルの内容を解説している参考書を使うことが有効です。これらの参考書は、基本的な数学の概念をわかりやすく説明しているため、数学が苦手な人でも理解できます。
中学・高校レベルに戻って勉強するのに気が引けるという方もいらっしゃるかもしれませんが、Pythonを理解する上ではこうした初歩的な数学の知識がないといけません。
中学・高校の教科書レベルの内容を理解しておけば、高度なシステム開発に必要になる数学の知識も簡単に習得できるようになります。
実際に問題を解いてみる
数学の知識を身につけるための最良の方法は、実際に問題を解いてみることです。Pythonからはじめる数学入門には各章の最後に練習問題が掲載されています。
問題を解くことで、理論だけでなく、実際の応用力も身につけることができます。また、問題を解くことで、自分が理解していると思っていた概念が実は理解できていなかったことに気づくこともあるでしょう。
一度間違えた問題を繰り返し解くことで、苦手な分野を克服することができます。問題を解くと時間がかかりますが、理解度を高めるために掲載されている問題にきちんと取り組みましょう。
AIの全体感を掴んでおく
AIの全体感を掴むことで、どの部分に数学が必要なのか、どのように数学が活用されているのかを理解することができます。これにより、数学を学ぶ目的と方向性が明確になり、効率的に学習を進めることが可能です。
数学を勉強しているだけですと、どうしてもモチベーションを維持し続けることが難しくなります。数学が元になっているAIや機械学習の応用事例を知っておけば、勉強のモチベーションが高まるでしょう。
Pythonからはじめる数学入門と並行して他の参考書を読んでみる、最新のAIや機械学習のに触れるといったことが大切です。
最新のAIの活用事例についてはこちらの記事でも解説しています。
Pythonからはじめる数学入門以外に役立つ数学の参考書4選
Pythonからはじめる数学入門以外にも数学の基礎が学べる社会人向けの数学の入門書はたくさんあります。その中でも特におすすめの入門書籍は以下の通りです。
| 参考書名 | 出版社 |
| やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん | マイナビ出版 |
| 文系でも必ずわかる中学数学×Python 超簡単プログラミング入門 | 日経BP |
| 文系プログラマーのためのPythonで学び直す高校数学 | 日経BP |
| はじめてのディープラーニング | SBクリエイティブ |
やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん(マイナビ出版)
この書籍は、機械学習を理解するために必要な数学の基本的な知識を解説しています。機械学習のアルゴリズムを理解するために必要な微分や線形代数、確率などの概念をわかりやすく説明しています。
必要最低限の数学の知識を扱っており、高校レベルの内容が履修済みでPythonを学ぶ前にざっくり復習したいという方におすすめです。
文系でも必ずわかる中学数学×Python 超簡単プログラミング入門(日経BP)
この書籍は、中学数学の知識とPythonの基本的な知識を同時に学ぶことができる入門書です。数学の知識をPythonのコードに落とし込むことで、数学の理解を深めることができます。
Pythonをこれから学びはじめる方で、中学レベルの数学知識の理解に不安があるという方におすすめです。
文系プログラマーのためのPythonで学び直す高校数学(日経BP )
この書籍は、高校数学の知識をPythonを使って学び直すための入門書です。高校数学の知識があいまいな人でも、Pythonのコードを通じて数学の概念を理解することができます。
Pythonを学びはじめたばかりで、高校レベルの数学の知識に不安がある方におすすめです。
はじめてのディープラーニング(SBクリエイティブ)
この書籍は、ディープラーニングを理解するために必要な数学の知識を解説しています。ディープラーニングのアルゴリズムを理解するために必要な微分や線形代数、確率なども復習可能です。
ディープラーニングにおいて数学がどのように使用されているのかをきちんと理解したい方におすすめです。
Pythonからはじめる数学入門と並行してセミナーで実践力を磨くのがおすすめ
Pythonからはじめる数学入門だけでなく、セミナーに参加して実践力を磨くと実務でPythonが使いこなせるようになります。セミナーでは、理論だけでなく、実際の応用力を身につけることが可能です。
AI研究所のPython基礎セミナーなら2日間でマスターできる
AI研究所では、Pythonの基礎セミナーを開催。このセミナーでは、Pythonの基本的な文法から、データ分析や機械学習に必要なライブラリの使い方まで、幅広い内容をカバーしています。また、2日間の集中講座形式なので、短期間でPythonの基礎をマスターすることが可能です。
実際の業務に即した課題が用意されていますので、Pythonからはじめる数学入門で学んだ知識をアウトプットするのに最適です。
会場受講はもちろん、オンラインで講師に質問しながら学べるライブウェビナーや、自分のペースでいつでもどこでも学べるeラーニングでの受講にも対応。
実践力を重視した内容になっていますので、受講後すぐに業務で知識を役に立てることができるでしょう。
Pythonセミナーの活用術
Pythonセミナーを最大限に活用するためには、以下のような方法があります。
事前準備
セミナーに参加する前に、Pythonの基本的な文法や、使用するライブラリの基本的な使い方などの初歩的な知識を学んでおくと、セミナーの内容をより深く理解することができます。
もちろん数学に不安がある方は、Pythonからはじめる数学入門など本記事で紹介した参考書で復習しておくといいでしょう。
積極的な参加
セミナーでは、講師からの質問に積極的に答えたり、自分から質問をしたりすることで、より深く内容を理解することができます。
AI研究所のPython基礎セミナーでは講師の直接質問できますので、わかりにくいと感じたら積極的に質問してみましょう。
復習
セミナーが終わった後も、自分で問題を解いたり、新しいプロジェクトに取り組むことで、学んだ知識が定着します。
AI研究所のPython基礎セミナーでは学習ポイントがまとめられたオリジナル教材「Python完全攻略セミナーガイド」を配布。学んだ内容を効率よく復習できます。
Pythonからはじめる数学入門についてまとめ
Pythonからはじめる数学入門は、Pythonにおける数学の使い方やAIの理解を深めるのに役立つ参考書です。数学の知識を持つことで、Pythonのライブラリを使いこなすことができ、最新のAIや機械学習の情報を得やすくなります。
また、Pythonからはじめる数学入門で基本的な内容を学んだ後は、セミナーに参加して実践力を磨いていくといいでしょう。これにより、Pythonと数学の知識を活用して、自分自身のプロジェクトを進めることができます。
最後に、Pythonを学ぶことは、新しい技術を学び、自分自身のスキルを向上させるための第一歩です。挑戦し続けることで、自分自身の可能性を広げることができます。Pythonの知識を学び続けましょう！
