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Juliaは数値計算や科学技術計算で使われ、データ分析や統計モデルにも応用できる言語です。研究の計算をコードにしたい人にも、PythonやRでの経験を広げたい人にも、学び始める選択肢になります。
「Julia 本 おすすめ」と探すと、文法を学ぶ入門書から数理最適化の専門書まで並びます。扱うテーマや前提知識は本ごとに違うため、まず中心となる内容を見ていきましょう。
早見表
| 書籍 | 主なテーマ | ページ・言語 | 参考価格（税込） |
|---|---|---|---|
 実践Julia入門 | 基礎・数値計算・データ解析 | 656ページ・日本語 | 3,960円 |
 Juliaではじめる数値計算入門 | 数値計算の実装 | 256ページ・日本語 | 3,300円 |
 Julia for Data Analysis | データ加工・予測・可視化 | 472ページ・英語 | — |
 Interactive Visualization and Plotting with Julia | 図表・対話的可視化 | 392ページ・英語 | — |
 Juliaで作って学ぶベイズ統計学 | 統計モデリング・ベイズ推論 | 240ページ・日本語 | 2,970円 |
 Juliaによる数理最適化 | 最適化問題の定式化と求解 | 208ページ・日本語 | 3,520円 |
一覧の六冊は、Juliaの基礎から専門分野までをカバーしています。ページ数は難易度そのものではありませんが、扱う内容の幅をつかむ目安にはなりますね。
日本語書籍の金額は税込の希望小売価格です。実売価格は時期や販売店で変わるため、表の価格は目安としてご覧ください。
英語の二冊はデータ分析と可視化が中心です。PythonやRを使ってきた人なら、慣れた分析の流れをJuliaで試す際の参考になります。
Juliaを学ぶ軸
Juliaではベクトルや行列、多次元配列を扱えます。多重ディスパッチなどの言語機能も計算コードに活用でき、文法や配列処理から専門分野の例へ進むと理解がつながりやすいでしょう。
数値計算、データ分析、統計、最適化では、解きたい課題がそれぞれ異なります。研究や仕事でどんな計算を行うかが定まると、本に出てくる例も身近になりますよね。
プログラミング経験が浅い人には、環境構築や基本文法を扱う本が安心です。PythonやFortranを使ってきた人は、知っている問題をJuliaで実装しながら、言語と専門知識を並行して学べます。
基礎から応用へ
『実践Julia入門』は2023年3月15日発行、656ページです。希望小売価格は税込3,960円。実売価格は時期や販売店によって変わります。
環境構築と基本文法から始まり、Julia固有の仕様や機能へ進みます。数値計算、データ解析、機械学習の例もあり、初歩の後に応用まで読み進められる構成です。
ベクトルや行列、多次元配列の処理に加え、多重ディスパッチ、マクロ、並行・並列プログラミングも扱います。REPL、JupyterLab、VS Codeなど、学習環境の使い方も掲載されています。
Juliaを初めて学ぶ人にも、言語仕様を整理したい人にもおすすめです。個別の数値解法を詳しく学ぶなら、数値計算の専門書を加えると理解を深められます。
数値計算を学ぶ
『Juliaではじめる数値計算入門』は2024年5月13日発行、256ページ。希望小売価格は税込3,300円で、実売価格は時期や販売店によって変動します。
前半でJuliaの基礎を押さえ、後半は連立一次方程式や非線形方程式、固有値、数値積分などの例題を実装します。理工系で扱う計算が一通り登場。
補間や近似、常微分方程式、偏微分方程式も対象です。手法の原理や違い、メリットとデメリットを説明するため、課題に合う計算方法を考える材料になります。
付録にはJupyter Notebookの環境構築と実行方法があります。数値計算を学び直したい人や、Python・FortranからJuliaへ移りたい人におすすめの入門書です。
データ分析に進む
『Julia for Data Analysis』は2022年12月発行、472ページの英語書籍。PythonやRを使うデータサイエンティストを対象とし、Juliaの経験がなくても読み始められます。
さまざまな形式のデータを読み書きし、DataFramesで抽出、集約、変換する手順を扱います。処理をつなぐデータパイプラインも学べるので、表データの分析工程をイメージしやすいでしょう。
時系列データや予測モデル、可視化へと内容が広がります。為替データやチェスパズルを題材にしたプロジェクトがあり、データの読み込みから分析結果まで手を動かして追えます。
Juliaで分析の流れを試したい人におすすめです。英語の技術用語を読み慣れていれば、PythonやRで身につけた知識と照らし合わせながら進められます。
図で結果を伝える
『Interactive Visualization and Plotting with Julia』は2022年8月29日発行、392ページの英語書籍です。基本的なプログラミング知識を持つ分析者や科学者、Julia利用者を対象としています。
Plots、Makie、Gadflyなどのパッケージを使い、静的な図から対話的な可視化まで扱います。データの特徴を探るときや、研究結果を示すときに使える表現を学べます。
統計図やアニメーションのほか、地図、グラフやネットワーク、生物データの可視化例も収録。数学や統計の知識があると、一部の章の題材を理解しやすくなります。
章ごとのJuliaコードに加え、JupyterやPluto Notebook形式の例も利用できます。データ加工から予測まで扱う『Julia for Data Analysis』に対し、こちらは図の表現や操作を中心に学ぶ本です。
ベイズ統計を学ぶ
『Juliaで作って学ぶベイズ統計学』は2021年11月24日発行、240ページです。希望小売価格は税込2,970円。実売価格は時期や販売店で異なります。
Juliaの基礎を学んだあと、数値計算、確率計算、確率分布、統計モデリングへ進みます。線形回帰、ロジスティック回帰、ポアソン回帰を通して、モデルをコードで扱う手順を学べます。
後半ではラプラス近似、ハミルトニアンモンテカルロ法、階層ベイズ、状態空間モデルを扱います。推論をJuliaで試しながら、実装と統計を結びつけられる内容です。
ベクトルや行列、微分、最適化、積分、確率・統計の基礎も登場します。ベイズ推論を学ぶ人におすすめの一冊。Juliaの操作に慣れてから取り組む方法もあります。
最適化を実装する
『Juliaによる数理最適化』は2023年5月1日発行、208ページ。希望小売価格は税込3,520円で、実売価格は時期や販売店で変わります。
パッケージ管理、ベクトル・行列、線形演算、反復処理を押さえてから、最適化モデリング用のJuMPを扱います。問題の定式化からJuliaでの実装と求解まで、具体例を通して学べます。
線形、二次、整数、二次錐、半正定値最適化が対象です。輸送、最短路、最大流、巡回セールスマン、施設配置など、定式化と具体的な問題が結びついています。
信号推定やデータ分類のモデル例もあります。最適化を研究や業務で活用したい学生、大学院生、企業の担当者におすすめの専門書です。
結論
Juliaが初めてで、数値計算とデータ解析の両方に関心がある人には『実践Julia入門』をおすすめします。基礎からJulia固有の機能、複数の応用分野へと順に学べる一冊です。
科学技術計算の手法を身につけるなら『Juliaではじめる数値計算入門』、データ分析の経験をJuliaで活かすなら『Julia for Data Analysis』が適しています。統計モデルや最適化を学びたい人には、それぞれの専門書が役立ちます。
図を作る、ベイズ推論を行う、最適化問題を解く。取り組みたい課題が明確なら、その分野の本を選ぶと学習内容を実務や研究に結びつけやすくなります。日本語書籍の実売価格は時期によって動くため、予算も確認してください。
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