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2020年 機械学習関係書籍の売上ランキング上位7冊

2020年のAmazonのアフィリエイトリンクでの、売り上げ部数が多かった上位7冊を紹介します。 私のAmazonアフィリエイトのリンクから売れたものでのランキングなので、kaggle関係の書籍が多くなっています。

2020年6月末時点の記事はこちらです。

第1位

2020年3月に、私がupuraさんと共著で出版した本です。
kindle版がよく売れていて(アフィリエイトリンクでは紙の本の半分ぐらいの売り上げ)、kindle版ってこんなに売れるんだなと驚きです。

書籍紹介は、upuraさんが書かれたこの記事が詳しいと思います。

upura.hatenablog.com

次の記事でも紹介しています。

note.com

第2位

Python実践データ分析100本ノック

Python実践データ分析100本ノック

この本は2020年上半期驚くほどアフィリエイトで売れました。 下半期はそこそこ。

PandasやNumpyについては次のような良い情報が出てきているので、2021年はそちらにシフトしていくのではないかと。

第3位

Kaggleで勝つデータ分析の技術

Kaggleで勝つデータ分析の技術

Kaggler必携のKaggleで勝つデータ分析の技術が第3位。
定番の本として、これからもずっと売れ続けるでしょう。

自分もわからないことなどあれば、いつも参照しています。ありがとうございます。

第4位

めちゃくちゃ良い本ですよねこの本。初めて機械学習を学ぶ方に、おすすめできる本だと思っています。
自分は第1版で機械学習を学び始め、第2版も読みました。 最近、第3版もでたようです。

本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング(CNN/RNN)、敵対的生成ネットワーク(GAN)、強化学習などを取り上げ、scikit‐learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13~16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。

今年は第3版を読もうと思います。

はじめて読む場合は、少し戸惑う場所もあるかと思うので、次のnoteなど参考にしてもらえたら。 note.com

note.com

第5位

価格も高く、分厚い本が、これほど売れるのすごいですよね。それだけ良書ということだと思います。
ちゃんと読むと実力が着くのは知りながら、自分も完全理解にはほど遠く。2021年こそはもう少し読み進めます。

note.com

第6位~第7位

たくさん売れたのはここまで。

感想

5位までは上期と同じラインナップとなりました。
2021年は、新しく良い本とであって、良い本を紹介した記事を書きたいところです。