- 数学をやり直したい
- 数式には苦手意識がある
- 数学を楽しく、効率的に学べたらいいな
といった悩みを持つ方も多いのではないでしょうか。
中学数学や高校数学の参考書や問題集はたくさんあり、
- 中学・高校数学に学ばなかった部分がある方
- 中学・高校時代に数学に挫折された方
が、独学でやり直すことは可能です。
ただ、数学を独学で、もくもくと継続する、というのは、
難しい方も多いのではないでしょうか。
社会人の方が働きながらとなればなおさらです。
数学は継続して積み重ねるのもとても大事です。
- 楽しく継続できる
というのも独学での大事なポイントではないでしょうか。
また、どうせやるなら、
- 実務で即使える、
- 業績アップに活用できる内容
を効率的に学びたいですよね。
- 数学を別の感覚から学び直せしたい
- 数学を視覚的にも楽しみながら学びたい
- 数学を応用を見据えながら効率的に学びたい
といったあなたのために、
数学のやり直しについて、
手を動かしながら学べる参考書やその使い方・勉強法など
わかりやすくまとめました。
本記事の概要
【数学 プログラミング】数学をやり直したいあなたにおすすめの手を動かしながら学べる参考書や勉強法はこちらです【Python編】
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
数学は中学校で分からなくなったなぁ〜
など、数学に苦手意識のある方などにおすすめなのが本書です。
中学数学の中から、データ分析やAI（人工知能）の基礎となる部分を中心に、
Pythonで、手を動かしながら学べます。
学校の授業では興味が持ちにくかった内容も、
- プログラムを書きながら学べること
- 統計・分析、機械学習などの応用先も見えること
などから、学びやすくなるのではないでしょうか。
- これ知ってる！
という内容もあるかと思いますので、
- プログラムとして書くとどうなるのか
を学ぶことも可能です。
中学数学の数式とプログラムをいったりきたりできるので、
学校の授業とは違った学び方ができるかと思います。
数学はどうしても苦手という方も、
- とりあえずは、プログラムが動いた！
を繰り返していくうちに、数式の計算内容が身についていくはずです。
中学数学からやり直しながら、プログラミングも身につけるたいあなたに特におすすめの１冊となっています。
高校数学を、手を動かしながらやり直したいあなたにはこちら
文系プログラマーのためのPythonで学び直す高校数学
本書は高校数学の範囲で、特にデータ分析やAI（人工知能）などと関係の深い内容について、
Pythonで手を動かしながら学べる１冊です。
統計やデータ分析、機械学習などの人工知能技術を学ぶには、大学での微積分・線形代数・確率・統計が必要です。
とはいっても、
- 大学の数学ってハードル高いなぁ
- 高校数学からやり直したい
といった方も多いのではないでしょうか。
数学は積み上げていく科目なので、
大学数学で難しいと感じたら、高校数学の該当箇所に戻ってやり直すのはいい選択です。
高校数学の参考書や問題集はたくさんあり、
- 高校数学に学ばなかった部分がある方
- 高校時代に数学に挫折された方
が独学で勉強することは可能です。
ただし、実際のところ、高校数学は分量も増え、
独学で継続して消化していくのは、
それなりに時間を取る必要があります。
数学だけじゃなくて他のことも学びたいのになぁ
という方も多いかと思います。
そこで、高校数学だけでなく、Pythonで手を動かしながら、プログラミングやAI技術も同時に学べたら一石二鳥・三鳥ですよね。
紙とペンでの勉強に加えて、
プログラミングという別の勉強方法も加えることで、
バリエーションに富んだ勉強ができ、
より継続できる勉強習慣に結びつけていきやすいのではないでしょうか。
１つの方法で煮詰まったら、別の方法でやってみる
というのは、学校の勉強ではやりにくかったかと思うのですが、良い勉強法だと思います。
数学は論理を学ぶといいますが、計算が苦手な方の場合、
計算に気を取られて論理的なポイントを学ぶ余裕が少なくなってしまう
といったこともあり得ます。
計算はプログラムに任せることで、
処理の流れ（＝論理）を追うことで、
- こういうことだったのか
といった新しい見え方ができればと思います。
流れがわかったら、落ち着いて計算練習をしながら、定着をはかっていきましょう。
というわけで、社会人の方はもちろん、
現役の高校生の方でも、高校数学を学校の授業とは違った感じでやり直すための参考書として、
手元にあると捗る１冊となっています。
Pythonで超らくらくに数学をこなす本: 簡単な計算でも複雑な計算でも瞬く間に解く
本書は、中学数学から高校数学・大学数学の一部について、
特にデータ分析、機械学習等の数学を学ぶのに必要な内容を中心にして、サクッと概観できる１冊です。
中学数学や高校数学、大学数学という枠ではなく、
Pythonで学びやすいように、共通項目が一気通貫に学べるよう構成されています。
例えば、１次方程式（中学）３次方程式（高校）高次方程式（大学）を一気に学べるようになっています。
大学数学で分からない時に、高校数学に戻るのは大事ですが、他書を調べる手間もかかります。
本書は中学数学から順番に積み上げていける構成なので、あなたの理解をスムーズに再構築することができます。
個人的には、グリーン中心の色使いで、色の量やバランスなどもとても見やすく、
視覚的にも、とてもわかりやすく、まとめられています。
何度もパラパラめくりながら、繰り返し学ぶのも嫌にならずに、継続しやすいのではないでしょうか。
本書は、データ分析や機械学習の数学の勉強の最初の１冊としても、おすすめです。
ただし、確率・統計などは含まれていないので、他書で補う必要があります。
確率・統計も含んだ、同様のコンセプトの１冊がこちらです↓
Pythonからはじめる数学入門
本書は、「高校数学をプログラムを使って科学する」というコンセプトで、
主に高校数学の内容について、
科学研究でよく使われる例をプログラムし、
視覚化しながら、わかりすく、理解できる１冊です。
- 放物運動・単振り子運動
- 硬貨・サイコロ投げシミュレーション
- 図形
- 関数の微分・積分
- 極限
などなど、大学数学のとっかかりにも良い題材が取り上げられています。
- 単に高校数学をやり直したい、
という使い方だけでなく、
- データ分析や機械学習等の応用のための数学を学ぶ、
といった使い方もできる１冊です。
ただし、線形代数が含まれていませんので、
データ分析系の勉強を進めていくなら、他書で補う必要があります。
線形代数を手を動かしながら学ぶならこちらもございます↓
ITエンジニアの方、目指す方が、数学と向き合っていく時に手元にあると役立つのがこちら↓
ITと数学 (Software Design別冊)
本書は、Software Design 誌で人気だった数学関連特集記事の複数回分をまとめた、お得な１冊です。
ITエンジニアの方にとって、機械学習や人工知能技術は身近なものになり、
その基礎となる数学の理解も欠かせない状況です。
ただ、ITに関わる方でも、
- 普段数学を使わないよ
って方はおられるかと思います。
しかし機械学習などの技術を使うことが求められることがこれから多くなっていくのではないでしょうか。
そして、機械学習ライブラリを使うにしても、
その性能をチューニングするなど、
技術の背景となる理論的な面を学べる力は重要です。
また、AI技術を使いこなすのは、他者との差別化においても役立つはずです。
本書では、特にAI技術に関する数学のポイントがサクッとわかりやすくまとめられており、
詳しく学ぶ前に全体像をつかんでおくのにも最適です。
数学を勉強していく時の勉強法や、優先的に学んでおくと良い分野やポイントなども、とても役立つはずです。
本書は、ITエンジニアの方向けに、
数学との付き合い方と、重要ポイントが、
ギュッと凝縮され、全体像もサクッと一望できる１冊となっています。
特にこれから数学をしっかりやろうと思われるエンジニアの方が、
- 自分が補うべき箇所の特定と、
- どこからどの順番でやっていくか
など、全体をみながらスケジューリングをするのにも役立つ１冊となっています。
- AI 技術で使われる数学を本格的に・網羅的に学びたい！
というあなたには、
- 数式とコードを対応させながら、
サクッと学べるこちらもおすすめです↓
Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書 機械学習・深層学習に必要な基礎知識
本書はAI技術の数学を、数式とコードを対応させながら、満遍なく学べる、お得な１冊となっています。
Python環境の構築やPythonの基本文法もあり、プログラミング初心者の方も安心です。
数学については、AI技術を学ぶための数学について、
基礎から、線形代数、微分、確率・統計と、
「数式を交えたわかりやすい解説」→ 「Pythonコード」
と、テンポよく学んでいくことができます。
最後に機械学習の代表アルゴリズムが解説されていますので、
学んだ数学の理解の確認と、
こうやって使われているのか
といったライブラリを使えるだけでなく、
数式やコードベースでの理解ができます。
本書は、忙しい社会人の方など、
AI技術の数学について、
満遍なくサクサクと学びたいあなたにオススメの、お得な１冊となっています。
- AI 技術で使われる数学を本格的に・網羅的に学びたい！
というあなたには、以下のものもおすすめです↓
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)
本書は、機械学習で必要となる数学について、
基礎から丁寧に学べ、線形代数・微積分・数値計算・代表的な機械学習アルゴリズムを網羅し、
Pythonの環境構築、Pythonの使い方も学べる、
至れり尽くせりの１冊です。
現在では、データ分析などでは、
既存のライブラリを使うことでサクッとアウトプットを出せる現状がありますし、
実装自体も数行で終わってしまうものもあります。
一方で、中身を理解しないで使うのは、運転免許を持たずに運転するようなもので、
事故に合わなかったとしても、それはたまたま偶然だったかもしれません。
本書では、機械学習アルゴリズムを自分でゼロから実装することを通じて、
ライブラリの中で何が行われているのかを理解でき、
- 車が故障しても自力で修理できるようになる
といった、トラブル対応の力をつけることができます。
ライブラリを使うだけでなく、
データ分析の業務などで臨機応変に対応できる力を養えるわけです。
本書をマスターすることで、最新のアルゴリズムや、より効率的な実装方法
など、よりよいアルゴリズムを活用するための基礎とすることができる１冊です。
とはいっても、
- 数式やその意味するとことを理解するのって大変だよなぁ
- 図やイラストで直感的につかめるといいなぁ
といった方もおられるかと思います。
そういったあなたにおすすめなのが以下になります↓
AI・データサイエンスのための 図解でわかる数学プログラミング
本書は、AI、データサイエンス などで必要となる技術について、数式を最小限にし、
図やイラストと共にコードを交え解説がされ、
直感的にも理解しやすく工夫された１冊です。
基礎数学や、現場で必要とされることの多い、
深層学習・数理最適化・シミュレーションなど、
業務ですぐに使いやすい内容が網羅されています。
データ分析についての、短期間での研修の参考書などとしても使いやすいのではないでしょうか。
- 自社データをデータ分析してみたい方
- これからデータ分析職を目指す方
- データ分析がどんなことに具体的にどう使われているのか、仕組みまで理解したい管理職の方
など、幅広い内容について、手を動かしながら、
サクッと概観できる１冊となっています。
より高度なアルゴリズム等を学ぶ前に一度読んでおくと、その後の学びが加速するのでおすすめです。
数学というと、計算や数式での証明などをたくさん学ぶという側面があるかと思います。
でもそれだけが数学じゃありません。
図形を中心として、目で見ながら楽しめる数学もございます。
加えて、目で見て視覚的に学ぶ数学には、
図形だけでなく、数式を図形的な表現で学び直すことで、
数式の意味や応用例が理解しやすくなる、
といったメリットも多々あります。
数式をもとに図を描画するには、手書きもいいですが、
プログラミングをして描画することで、
様々なパターンを一括して表示して比較したりでき、
とても便利です。
また好みの色などを使えば、より印象的な図が書け、
記憶に残りやすく理解も深まり、楽しみながら学べます。
そういった視覚的に数学を学ぶのにおすすめなのがこちらです↓
Pythonではじめる数学の冒険 ―プログラミングで図解する代数、幾何学、三角関数
本書はPythonの使い方と、Pythonによる数学のプログラミング方法について、
目でみて楽しめる図を作図しながら、楽しく学べる１冊です。
- 代数（１次方程式・高次方程式とそのグラフ表示）
- 図形（円や三角形の描き方、変形・回転・アニメーション）
- 三角関数・複素数・行列
- フラクタル・セルオートマトン・遺伝的アルゴリズム
など、中学数学で習うような１次方程式から、
研究でも使われるような高度なアルゴリズムまで、
手を動かしながら、視覚的にも学べる１冊となっています。
- 数式がたくさんあるのは苦手
という方にもおすすめです。
というわけで、本記事では、
数学をやり直したいあなたのために、
手を動かしながら学べる参考書やその使い方・勉強法など
わかりやすくまとめました。
その他にも多くの良書がございますので、
今後追加していこうと考えています。
更新時にはツイッターなどでお知らせする予定です。
ツイッターなどフォローしていただけますと見逃さないかと思います。
こちらもございます↓
やさしく学ぶ ディープラーニングがわかる数学のきほん ～アヤノ&ミオと学ぶ ディープラーニングの理論と数学、実装～
最短コースでわかる ディープラーニングの数学
Pythonと実例で学ぶ微分方程式 – はりの方程式から感染症の数理モデルまで
プログラミングのための数学
数学独習法 (講談社現代新書)
数学ガールの秘密ノート／行列が描くもの
最短突破 データサイエンティスト検定(リテラシーレベル)公式リファレンスブック
ScratchでAIを学ぼう ゲームプログラミングで強化学習を体験
Python2年生 データ分析のしくみ 体験してわかる！会話でまなべる！
プログラマの数学 第2版
Symbolic Computation with Python and SymPy
東大の先生！ 文系の私に超わかりやすく数学を教えてください！
ちなみに本書は、Kindle Unlimitedの登録することで、
- 無料で読むことが可能
です。
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