データサイエンスを行う上で切っても切れないPython（プログラミング言語）を学ぶ上で、おススメの本、５冊を紹介します。

Pythonでどのような事ができるのか、そして、機械学習、ディープラーニングを理解し、Pythonを使って実装するまでに身につけたい内容が学べる本を紹介しています。

『詳細! Python 3 入門ノート』

ソーテック社　大重美幸著

基本的に必要なコードの説明が実例を使ってなされており、検索用としてもあると大変便利な一冊です。

『やさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほん』

マイナビ社　立石賢吾著

Pythonの得意分野、機械学習に必要な数学の基本を理解するためにオススメの本です。

『ゼロから作るDeep Learning』

オライリー・ジャパン社 　
斎藤 康毅

ディープラーニングの基本的論理について丁寧に解説してある、ディープラーニングの本格的な入門書。

『はじめてのディープラーニング』

SBクリエイティブ社　我妻 幸長著

はじめてディープラーニングを学ぶ人に向けて、ディープラーニングの基礎が、実例を多く用いて説明されており、理解がしやすい一冊。

『必要な数学だけでわかるディープラーニングの理論と実装』

秀和システム チーム・カルボ著

複雑なディープラーニングのコーディングが圧倒的に簡単になるKeras。
そのパッケージの利用例が解りやすく述べられている。