PyTorchに関する学習を体系的に深めたいのであれば、以下の書籍は非常に有用です。PyTorchの基礎から応用まで、実践的なコードと理論の双方をバランスよく学べる良書を厳選して紹介します。
１．初心者〜中級者向け（日本語）
①『スッキリわかるPython入門 第2版』国本 大悟 (著), 須藤 秋良 (著)（インプレス）
初心者にやさしい構成
- 初心者がつまずきやすいポイントを丁寧に解説し、文法の基礎からしっかり学べます。
- 「dokopy（ドコパイ）」というクラウド環境を利用することで、PCやスマホのブラウザからすぐにプログラミングを始められます。
実践的な学習内容
- 「Puzmon」というゲーム開発の総合演習を通じて、実践的なコーディング力を養えます。
- エラー解決のための「虎の巻」も収録されており、つまずいたときの助けになります。
こんな方におすすめ
- プログラミング未経験者や初心者で、Pythonを基礎から学びたい方。
- 実践的な演習を通じて、コーディング力を身につけたい方。
- エラー解決の方法も含めて、体系的に学びたい方。
②『VTuberサプーが教える！ Python 初心者のコード／プロのコード』（技術評論社）
特徴と構成
⭐初心者とプロのコードを比較
各章では、特定のプログラミング課題に対して、初心者が書くコードとプロフェッショナルが書くコードを並べて紹介しています。これにより、読者はコードの改善点やベストプラクティスを具体的に学ぶことができます。
⭐VTuberならではの親しみやすい解説
VTuberとして活動するサプーさんが著者であるため、解説は親しみやすく、初心者にも理解しやすい言葉で書かれています。また、イラストや図解も豊富に使用されており、視覚的にも理解を深めることができます。
⭐実践的な内容
本書では、実際の開発現場で役立つテクニックや、効率的なコーディング方法についても解説されています。これにより、初心者がプロのレベルに近づくためのステップを踏むことができます。
読者の声
- 「初心者のコードとプロのコードを比較することで、自分の書いたコードの改善点が明確になりました。」
- 「サプーさんの解説がとてもわかりやすく、楽しく学ぶことができました。」
- 「イラストや図解が豊富で、視覚的にも理解しやすかったです。」
こんな方におすすめ
- Pythonの基礎を学び始めた初心者
- 自分のコードを改善したいと考えている初級者
- プロフェッショナルなコーディングスタイルを学びたい方
③『シリコンバレー一流プログラマーが教える Pythonプロフェッショナル大全』酒井 潤 (著)（KADOKAWA）
特徴と構成
⭐基礎から応用まで一冊で学べる
本書は、「入門編」と「応用編」の2部構成となっており、以下の内容をカバーしています：
- 入門編：Pythonの基本文法、環境構築、変数、制御構文、関数、クラスなど、プログラミングの基礎を丁寧に解説。
- 応用編：実践的なテクニックや、一般的に推奨されるコーディングスタイル、ベストプラクティスを紹介。
また、巻末には用語集が収録されており、学習中に出てくる専門用語の理解を助けます。
⭐実務に直結する内容
著者がシリコンバレーのトップIT企業で培った経験をもとに、海外でも通用する一流のプログラミング技術を学ぶことができます。また、エンジニアとしてのキャリア戦略や独学のコツなど、実務に役立つ情報もコラムとして掲載されています。
読者の声
- 「Pythonの基本文法から設計の基礎や各種ライブラリの使い方まで学べる。文体は読みやすく、さらさらと読める。」
- 「プログラムの書き方から、一般的に推奨される方法の解説、幅広い応用内容までわかりやすく網羅的に記載されています。」
- 「各プロセスを丁寧に説明することにかなり注力されている。レイアウトもシンプルで、色分けが多過ぎず少な過ぎずとても見やすい。」
こんな方におすすめ
- Pythonを基礎から応用まで体系的に学びたい方
- 実務で通用するコーディングスタイルやベストプラクティスを習得したい方
- 海外でのエンジニアキャリアを視野に入れている方
2. 中級者〜上級者向け
④『Python実践データ分析100本ノック』著者：下山輝昌、松田雄馬
おすすめポイント
- 実務に近い課題設定：実際のビジネスシーンを想定した課題が多く、現場での応用力が養えます。
- 豊富なサンプルコード：各ノックにはサンプルコードが付属しており、写経や改良を通じて理解を深められます。
- 幅広いライブラリの活用：Pandas、NumPy、Matplotlib、scikit-learn、OpenCV、MeCabなど、多様なライブラリの使い方を学べます。
- 段階的な学習：基礎から応用まで段階的に学べる構成で、初心者から中級者まで対応しています。
読者の声
- 「Pandasを用いたデータ分析や機械学習の初学者にとって、具体的なデータをもとに一つ一つ丁寧に解説してくれているので、まずは写経から始めるのに最適です。」
- 「データの分析を体験するのに非常にとっつきやすい本でした。ステップバイステップに進められて、読破しやすいです。」
注意点
- Pythonの基礎知識が必要：本書はPythonの基本文法の解説は少ないため、事前に基礎を学んでおくことをおすすめします。
- 一部のノックで計算負荷が高い：特にノック79など、計算が重い課題もあるため、Google Colaboratoryなどのクラウド環境での実行が推奨されます
⑤『ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』
特徴と構成
⭐理論と実装のバランス
本書は、ディープラーニングの理論的な背景を丁寧に解説しながら、Pythonを用いた実装を通じて理解を深める構成となっています。数式だけでなく、実際のコードを追いながら学ぶことで、抽象的な概念を具体的に理解することができます。
⭐自作のフレームワークで学ぶ
著者が開発したシンプルなディープラーニングフレームワークを使って、ニューラルネットワークの構築や学習アルゴリズムの実装を行います。これにより、既存のライブラリに頼らず、内部の仕組みを深く理解することができます。
⭐実践的な演習
各章には演習問題が用意されており、読者自身が手を動かしてコードを書くことで、理解を深めることができます。また、MNISTデータセットを用いた手書き数字の認識など、実践的な課題にも取り組むことができます。
読者の声
- 「ディープラーニングの理論を実装を通じて学べるので、理解が深まりました。」
- 「数式の解説が丁寧で、数学が苦手な私でも理解できました。」
- 「自作のフレームワークで学ぶことで、既存のライブラリの仕組みがよく分かりました。」
こんな方におすすめ
- ディープラーニングの理論を基礎から学びたい方
- Pythonを用いて実際にコードを書きながら学びたい方
- 既存のライブラリに頼らず、内部の仕組みを理解したい方
3. 推奨される学習ステップ：
- 基礎固め：「スッキリわかるPython入門」や「VTuberサプーが教える！Python初心者のコード／プロのコード」でコードと理論の基盤を形成。
- 実装強化：「Python実践データ分析100本ノック」で応用的な実装力を高める。
- 専門領域の深化：NLPやCVなど、関心のある領域に特化した書籍で応用研究につなげる。
もしあなたが研究者志望か、現場のデータサイエンティストであれば、論文コード（例：HuggingFace TransformersやDetectron2など）の読解と、これらの書籍の併用が極めて効果的です。
