R言語とPythonの勉強におすすめの書籍15選｜両社の比較ポイントもご紹介

最終更新日：2026年8月5日

R言語とは？

R言語はデータ解析や統計解析向けのプログラミング言語です。

R言語はもともと統計解析向けとして開発された言語のため、データ分析や統計解析に強みを持ちます。Javaなどのようにさまざまなものを開発できるわけではありませんが、データ解析に便利な機能が搭載されています。

また、他にも複数の言語を習得していなければ理解が難しく、データ解析に特化している言語のため、使いこなすには知識が必要です。

Pythonとは？

PythonはAI開発の分野でも活用されているプログラミング言語です。

Pythonはシンプルで短いコードが書けることが特徴の言語で、わかりやすい言語仕様となっているため、初心者でも習得しやすいでしょう。

Pythonは人工知能や統計処理に強みを持ち、機械学習に適したライブラリなども豊富に用意されています。また、Webサービス開発などにも広く活用されています。

R言語とPythonの勉強におすすめの書籍15選

R言語とPythonの勉強におすすめの書籍をご紹介します。

R言語やPythonは統計学やデータ解析などを利用する人に最適なプログラミング言語です。そのため、書籍を利用して勉強しようと考えている方もいるのではないでしょうか。

ここではR言語とPythonの勉強におすすめの書籍15選をご紹介しますので、R言語やPythonを学習したい方はぜひ参考にしてみてください。

※本記事で紹介している書籍は2026年8月時点の情報です。改訂版が出ている書籍については購入前に最新版かどうかをご確認ください。

おすすめの書籍1：たのしいプログラミング Pythonではじめよう！

「たのしいプログラミング Pythonではじめよう！」は楽しくPythonが学べる書籍です。

海外の子ども向けの学習本を日本語に訳したものです。面白い例題やさまざまなパズルなどを解きながら、世界中で人気のPythonでのプログラミングを楽しく習得できるようになっています。

また、カラフルなイラストも豊富に掲載されているため、文字ばかりの本よりも覚えやすくなっています。

※2026年8月に第2版が刊行されています。これから購入する場合は第2版を選ぶとよいでしょう。

おすすめの書籍2：データサイエンティスト養成読本

「データサイエンティスト養成読本」はデータサイエンティストに必要なスキルを学べる書籍です。

データサイエンスにはPythonやR言語が付きものですが、この本はデータサイエンティストに必要とされるPythonやR言語を使った統計解析、マーケティング分析、ビッグデータ処理などが学べる内容となっています。

データサイエンティストへの転職などを考えている方におすすめです。

※書店によっては品切れとなっている場合がありますが、電子版を含め入手可能な販路もあります。購入前に在庫状況をご確認ください。

おすすめの書籍3：現場ですぐ使える時系列データ分析

「現場ですぐ使える時系列データ分析」はR言語を使った時系列データ分析が学べる書籍です。

近年大量のデータを活用したいという企業が多くなってきたこともあり、データサイエンティストの需要が高まってきています。

この本では株価や収益率などの時系列データを分析するデータサイエンティストのスキルを学ぶことができます。プログラミング言語にはR言語を使用し、実例も豊富に使って解説します。

おすすめの書籍4：RとPythonで学ぶ［実践的］データサイエンス&機械学習

「RとPythonで学ぶ［実践的］データサイエンス&機械学習」はビジネスの現場感を重視した書籍です。

野村総合研究所が実施している「アナリティクス研修」をベースに、R言語とPythonを使って「統計的なモデリングとは何か？」や「具体的なモデルの作り方」といった内容が学べる学習本になっています。

データサイエンスの実務でよくあるデータ品質や加工のポイントなども、実際に体験しながら学べます。

※現在は内容を拡充した【増補改訂版】が刊行されています。

おすすめの書籍5：RstudioではじめるRプログラミング入門

「RstudioではじめるRプログラミング入門」は統計を使わずにR言語を学べる本です。

統計学に強みを持つR言語ですが、その統計を使わずに、R言語を純粋にプログラミング言語として学ぶことをコンセプトにした本です。

そのため、統計学について詳しく知らなくてもプログラミングを学ぶという気持ちさえあれば、しっかりとR言語について学べる内容になっています。

おすすめの書籍6：Rによるやさしい統計学

「Rによるやさしい統計学」はR言語と統計学の基礎を学べる本です。

統計学の理論をコンパクトに説明しながら、R言語の操作手順やアウトプットという流れで丁寧に解説している本です。インストールから手順を順番に説明しているため、R言語の使い方が学べます。

また、各章の最後には練習問題が掲載されているため、自分の理解度を確認しながら学習を進めることができます。

おすすめの書籍7：達人データサイエンティストによる理論と実践 Python機械学習プログラミング

「達人データサイエンティストによる理論と実践 Python機械学習プログラミング」は機械学習とPythonが学べる本です。

「Python Machine Learning」を翻訳した本で、機械学習の考え方やPython実装方法、Pythonライブラリなどが学べます。

分類や回帰問題、深層学習の導入なども丁寧に解説しているため、AIプログラマーとして活躍したい人におすすめです。

※現在は敵対的生成ネットワークや強化学習の章が追加された第3版が刊行されています。これから学ぶ場合は第3版がおすすめです。

おすすめの書籍8：Pythonスタートブック

「Pythonスタートブック」は簡単にPythonが学べる本です。

プログラミングの経験がない全くの初心者でも、豊富なイラストやサンプルを使うことでPythonの基本をしっかりマスターできる本です。

プログラミングの基本からデータ型を使用した本格的なプログラミング、Pythonのノウハウまで楽しく学ぶことができます。

※現在は内容を最新のPython環境に合わせた【増補改訂版】が刊行されています。

おすすめの書籍9：データ解析のための統計モデリング入門

「データ解析のための統計モデリング入門」は統計モデルの基本が学べる本です。

現象を数理モデルで表現するのに慣れていない人を対象とした統計モデリングの本です。章ごとに異なる例題を解決していくことで、統計モデルの基本となる考え方を解説していきます。

前半は一般化線形モデルの基礎を中心に解説し、後半ではベイズ統計モデル化する方法を解説することで、実際にデータ解析ができるようになっています。

おすすめの書籍10：Pythonによるデータ分析入門

「Pythonによるデータ分析入門」はPythonの代表的なデータ分析ツールが学べる本です。

Pythonで利用できるNumPy、SciPy、pandas、Matplotlib、Jupyterといった高機能なライブラリの使い方や、データ解析を行うための手順を学べます。

また、サンプルコードはすべてダウンロードすることができ、手を動かしながら実践的な力を身につけることができます。

※現在はpandas 2.0に対応した第3版が刊行されています。最新のライブラリ環境で学びたい場合は第3版がおすすめです。

おすすめの書籍11：みんなのPython

「みんなのPython」はPythonの入門書のデファクトスタンダードです。

機械学習やAIなどの科学技術の分野で活用されているPythonをしっかり学べるPythonの入門書です。掲載されているサンプルコードを利用して実際に手を動かして学習できるようになっているため、Pythonプログラマーを目指す人におすすめです。

※2025年10月にAI時代の開発に合わせて大幅改訂された第5版が刊行されています。これから購入する場合は最新版の確認をおすすめします。

おすすめの書籍12：StanとRでベイズ統計モデリング

「StanとRでベイズ統計モデリング」はStanとRによるベイズ統計が学べる書籍です。

優れたアルゴリズムを搭載したフリーソフトStanを使用することで、実際のデータ解析を念頭に統計モデリングを学べるようになっています。

StanはR用のパッケージであるRStanが並行して公開されているため、R言語を使うことで手軽に利用することができます。

おすすめの書籍13：詳細！Python3入門ノート

「詳細！Python3入門ノート」は538本のサンプルコードと154本のPythonファイルでPythonが学べる書籍です。

538本のサンプルコードと154本のPythonファイルを使うことで、Pythonの基礎をしっかり学ぶことができるようになっています。

内容は大きく「Python3の準備」「基本構文」「科学から機械学習」の3つにわけて段階的に解説しています。

※Python 3.6を対象とした書籍のため、最新のPython仕様とは一部異なる点がある点にご留意ください。

おすすめの書籍14：Kaggleで勝つデータ分析の技術

「Kaggleで勝つデータ分析の技術」はKaggleのさまざまなテクニックが学べる書籍です。

コンペティションプラットフォームである「Kaggle」のテクニックや事例をまとめた本で、実務でのモデル構築に役立てることができます。

また、特徴量の作り方やバリデーション、パラメータチューニングなどの、他の参考書では触れられていない暗黙知などについても解説しています。

おすすめの書籍15：データマイニング入門

「データマイニング入門」は親しみやすいデータでデータマイニングが学べる書籍です。

お菓子やワインの銘柄といったデータを使い、データマイニングの基礎やニューラルネット、クラスター分析からサポートベクターマシン、ベイジアンネットワーク、潜在意味解析などの新しい分析まで幅広く解説しています。

R言語とPythonの比較ポイント6選

R言語とPythonの比較ポイントをご紹介します。

R言語とPythonはどちらも統計学やデータ解析に活用されるプログラミング言語ですが、具体的にはどのような違いがあるのでしょうか。

ここではR言語とPythonの比較ポイント6選をご紹介します。

R言語とPythonの比較ポイント1：ライブラリ

R言語とPythonはどちらも機能的なライブラリが用意されています。

R言語はデータ分析を実行するために有効なライブラリが揃っています。オープンソースリポジトリである「CRAN」に用意されている約12,000個のパッケージから、必要なライブラリを選ぶことができます。

また、Pythonも統計処理や機械学習に有効な「Numpy」「Pandas」「Scipy」などのライブラリを揃えています。

R言語とPythonの比較ポイント2：求人数

R言語はデータサイエンティストがほとんどですが、Pythonはさまざまな求人があります。

R言語は統計やデータ分析に特化しているため、求人はデータサイエンティストのみと考えてよいでしょう。そのため、求人数も絞られます。

一方、Pythonの場合はその汎用性の高さから用途が絞られることがないため、Webサービスや組み込みシステム、アプリ開発などさまざまな求人が見つかるでしょう。

R言語とPythonの比較ポイント3：習得までの期間

R言語は知識が必要ですが、Pythonは短期間での習得が可能です。

R言語は専門性の高い言語なので、他のプログラミング言語を習得している状態でなければ理解するのが難しいくなっています。

一方、Pythonはシンプルで短いコードが特徴になっているため、初心者でも取得しやすい言語です。そのため、Pythonの方が習得までの期間は短く済むでしょう。

R言語とPythonの比較ポイント4：ユースケース

R言語は統計に用いられ、Pythonは統計や機械学習に用いられます。

R言語はもともと統計解析向けとして開発された言語となっており、主にデータ分析や統計分析に利用されます。

一方、PythonはR言語と同じデータ処理やデータエンジニアリングなどのデータサイエンスに対するアプローチが可能で、さらに機械学習を実装することも可能となっています。

R言語とPythonの比較ポイント5：データの可視化

R言語とPythonはどちらもグラフ作成によってデータの可視化が可能です。

データを可視化する場合、R言語には高度なグラフ化機能が搭載されています。一方、Pythonでもグラフ作成ができるライブラリが用意されているため、どちらを使っても散布図やヒストグラム、折れ線グラフなどでデータの可視化ができます。

R言語とPythonの比較ポイント6：年収

R言語もPythonも平均年収は575万円程だと言われています。

どちらの言語も平均年収に差はありませんでした。ただし、Pythonの方がさまざまな求人が存在するため、最大年収はPythonの方が高い傾向にあるようです。

よくある質問（FAQ）

Q. R言語とPython、どちらから学ぶべきですか？

データ分析・統計解析に特化して学びたい方はR言語、機械学習やWebサービス開発など幅広い分野で活用したい方はPythonがおすすめです。求人数や活用範囲の広さを重視するならPythonから学ぶ方が選択肢が広がりやすいでしょう。

Q. プログラミング未経験でも本記事の書籍で学習できますか？

「たのしいプログラミング Pythonではじめよう！」や「Pythonスタートブック」「みんなのPython」など、未経験者向けに書かれた入門書も本記事で紹介しています。まずはこうした入門書から始め、慣れてきたらデータ分析・統計解析の専門書に進むとよいでしょう。

Q. 書籍で学ぶメリットは何ですか？

体系的に知識を整理して学べる点が書籍のメリットです。Web上の断片的な情報と異なり、基礎から応用まで順序立てて解説されているため、理解の抜け漏れが少なくなります。また、練習問題やサンプルコードが豊富な書籍も多く、手を動かしながら実践的なスキルを身につけられます。

Q. 改訂版がある書籍は旧版を買っても問題ないですか？

旧版でも基本的な考え方やプログラミングの基礎を学ぶ分には問題ありません。ただし、ライブラリのバージョンやAI関連の最新技術に対応した内容を学びたい場合は、可能な限り最新版を選ぶことをおすすめします。

Q. R言語とPythonを両方学ぶ必要はありますか？

必須ではありませんが、データサイエンティストを目指す場合は両方の知識があると業務の幅が広がります。まずはどちらか一方を基礎からしっかり学び、必要に応じてもう一方を学ぶという進め方でも問題ありません。

R言語とPythonは必要に応じて使い分けよう

R言語とPythonはデータ分析に活用できる言語です。

R言語もPythonもデータサイエンスに適した言語です。R言語はもともと統計専門ですが、Pythonは機械学習にも特化しているといった異なる特徴も持っています。

この記事のポイント：

• R言語は統計解析に特化した言語、Pythonは汎用性が高くAI・機械学習にも強い言語
• 書籍で学ぶ場合は、未経験者向け入門書から始め、統計解析・機械学習の専門書へ進むのがおすすめ
• 本記事で紹介した書籍の一部（たのしいプログラミング Pythonではじめよう！、RとPythonで学ぶ実践的データサイエンス&機械学習、達人データサイエンティストによる理論と実践 Python機械学習プログラミング、Pythonスタートブック、Pythonによるデータ分析入門、みんなのPython）は改訂版が出ているため、購入前に最新版か確認するとよい
• 求人数・平均年収ともにPythonの方が選択肢が広い傾向にあるが、データサイエンティスト専門職ではR言語の知識も評価される

ぜひこの記事でご紹介したR言語とPythonの勉強におすすめの書籍などを参考に、R言語やPythonを学んでみてはいかがでしょうか。

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