Python本 - 人気 / 新書 / 高評価 書籍一覧 | 技術書の本だな


Python 人気本 ランキング

人気 1位
本書の内容
伝説のゲームマンガでプログラミングが楽しく身につく!
だれでも、はじめてでも、ゲームが作れる!

『ゲームセンターあらし』『こんにちはマイコン』のすがやみつる先生が、
プログラミング入門マンガを描き下ろし!

いよいよ小学校でのプログラミング教育が必修化されます。ただし、授業で習うとなると、とたんにプログラミングがつまらなくなりそう。プログラミングだけでなく、IT全般をきらいになっちゃうかも――。そんな懸念を吹きとばすのが、すがやみつる先生の書き下ろし入門マンガ、令和版の『こんにちはマイコン』ともいえる本書です。プログラミングの必要性はもとより、プログラムをつくって動かす楽しさ、面白さをバッチリ伝えます。もちろん、プログラミング未経験の大人が読んでも役立ちます。

子どもから大人まで、「プログラミングを楽しみたいすべての人」にお届けします。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 2位
本書の内容
クリーンで柔軟性の高いプログラムを開発できる。
プロの品質を実現するデザイン手法を多面的に解説。

<抽象化、カプセル化、パフォーマンス、テスト、拡張性と柔軟性、
クラスの継承、疎結合、リファクタリング、デザインパターン .etc>

プログラマーが考慮すべきソフトウェアデザインのアプローチとして、
さまざまな手法がこれまで登場し発展してきました。

たとえば、1960年代の構造化プログラミング以降で発展した「関心の分離」や「抽象化」、
オブジェクト指向の中心概念の1つ「カプセル化」などが挙げられます。
これらは、いずれもソフトウェアの開発/運用をより容易にし、拡張性・保守性を高めるものです。

本書では、それらのアプローチをどのように理解し、
Pythonでどのように実践していけばよいのかを解説します。

本書の内容を習得することで、初中級者はコーディングスキルを大きく向上させ、
プロフェッショナルなプログラミングへの道を見通せるようになります。
ベテランの開発者が最近のトレンドを押さえて昔の知識を更新するのにもよいでしょう。


※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
購入前にお使いの端末で無料サンプルをお試しください。  
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人気 3位
本書の内容
さまざまなアルゴリズムを一挙に把握できる。
問題解決力、データ活用力をレベルアップ!

ソートや検索といった基本的なアルゴリズムから、
大規模処理・暗号化、機械学習・説明可能性の手法など最新系もカバー。

本書は、アルゴリズムの基本事項から始まり、検索やソートなどの実例を示します。
より複雑なアルゴリズムとしては、線形計画法、ページランキング、グラフアルゴリズム
を説明。機械学習アルゴリズム背後のロジックも理解できるようにします。
ケーススタディとして、不正分析やレコメンデーションエンジンを取り上げ、
さらには大規模処理・並列処理・暗号化のアルゴリズムも紹介します。
本書は、さまざまなアルゴリズムを活用したい方にとってその手掛かりとなる
格好のガイドブックです。


※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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人気 4位
本書の内容
現役シリコンバレーエンジニアが教える「最強のプログラミング」講義!

9万人が選んだ人気No.1オンライン講座が
超わかりやすくパワーアップして書籍化!

海外企業でも通用する
一流のプログラミング技術が学べます!

★基礎から応用、一流コードスタイルまで1冊で学べる★

【応用編】ではニーズの高い実践的テクニックを中心に、
【入門編】では基礎から1歩ずつ、わかりやすく解説。

シリコンバレーのトップIT企業で活躍する著者が
世界標準のPythonスキルを一気に伝えます。

★海外でも通用する
一流のプログラミング技術が身につく★

知っていましたか?
アメリカのエンジニアの年収は日本の5~10倍です。
本書は「いつか海外で活躍したい」、
そんな夢の実現も強力にバックアップしてくれる
「海外進出の道しるべ」ともなる一冊です。

★9万人超が選んだ人気No.1講座の書籍化★

本書のもととなったのは、オンライン講座Udemyで人気No.1を獲得したPython講座。
本格的な内容をわかりやすく伝える著者の講座は人気が高く、延べ18万5,000人が受講しています(全講座計)。

本書はさらに内容を充実させてパワーアップ! 自分のペースでしっかり学べます。
独学の強い味方、「サンプルコード」の無料ダウンロードサービス付き。

★エンジニアの成功戦略も教えます★

コラムでは、エンジニアのキャリア戦略の立て方、成功するポイント、独学のコツなども紹介。

文系出身、TOEIC300点代からスタートした著者が渾身のエールを送ります。

★用語集、Pointなども充実★

コードを書くときの注意点、知っておきたい豆知識、
開発の現場で必要なことなどは
「Point」としてたっぷり掲載。

巻末には「用語集」も収録し、
徹底して実践的な内容となっています。  
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ユーザーレビュー
 
   
人気 5位
本書の内容
 
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人気 6位
本書の内容
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。
ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。
ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか?なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか?といった“Why"に関する問題も取り上げます。  
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ユーザーレビュー
最近仕事でpythonを使い始めまして、買ってみました。 ブックカバーまでつけていただき、大変丁寧な対応でした。 最初に読むには良い入門編かなぁと思いますが、この様なジャンルの本高額ですので、なかなか他の本との比較はできません。これが1番かどうかは分かりません。
E資格を取るために購入しました。とてもわかり易く記載されており、実装も記載されております。最初から始める人には、オススメと思います。
非常に分かり易いです。今まで、断片的に持っていた知識が、この本で繋がった感じがしました。買って良かったです。
 
   
人気 7位
本書の内容
コツ・しくみ・落とし穴をしっかりおさえるから
人気プログラミング言語「Python」がスイスイ身に付く!


データ分析やAIの分野で注目のプログラミング言語「Python」(パイソン)は、WebやIoTをはじめとした幅広い分野で活用されています。
汎用性の高さに加え、文法がシンプルで、簡潔なプログラムを書くことができるため、教育用プログラミング言語としても採用が増えてきました。

しかし、シンプルとはいえPythonには多くの文法・記法があり、初心者が独学でマスターするのは簡単ではありません。
そこで本書では、プログラミングの基礎を丹念に解きほぐし、楽しいストーリーとともに、つまずくことなく最後まで読み通せる入門書を目指しました。

もちろん、「スッキリ」シリーズの特長であるプログラミングのしくみやコツがしっかり身に付くので、機械学習やWebアプリケーションなどの専門分野の学習にスムーズに進むことができます。
また、シリーズで好評の楽しみながら知識の確認ができる練習問題と、よく陥りがちなエラーや落とし穴の対策をまとめた「エラー解決・虎の巻」も収録していますので、挫折せずに着実に学びきれます。

本書を通じてPythonならびにプログラミングの楽しさを学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。

本書では、以下の内容を扱います。

第0章 ようこそPythonの世界へ
■第I部 Pythonの基礎を学ぼう
第1章 変数とデータ型
第2章 コレクション
第3章 条件分岐
第4章 繰り返し
■第II部 Pythonで部品を組み上げよう
第5章 関数
第6章 オブジェクト
第7章 モジュール
第8章 まだまだ広がるPythonの世界
付録A sukkiri.jpについて
付録B エラー解決・虎の巻

詳細は目次をご確認ください。
 
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ユーザーレビュー
まずは何をしたらいいか分からなかったのですが、この本にまずは何をしたら良いのかのっていてとても分かりやすかったです。
会社でPYTHONを使ったソフトがありポスト処理に使われているので、年寄りにもわかる様な本を探してこれに辿り着きました。
最初の設定は自分で調べていかないといけないのが難点でしたが、超初心者の自分にはちょうど良い内容でした。
 
   
人気 8位
本書の内容
本書はプログラミング言語Pythonの作者Guido氏が書き下ろした、Python入門者のための手引書です。Pythonの言語とシステムの基本的な機能やコンセプトをわかりやすくまとめて解説し、さらにPythonの特徴的な機能を数多く取り上げて紹介しており、Pythonの雰囲気とスタイルをつかむことができます。
本書を読むことで、Pythonのモジュールやプログラムを読み書きできるようになり、ライブラリリファレンスで解説されているさまざまなモジュールについて、詳しく学ぶ準備が整います。
細部にわたり改訂し、最新の3.9.0版ドキュメントに追随した入門者必読の書です。  
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ユーザーレビュー
翻訳本ですのてま、冗長に感じられる部分がないわけではありませんが、Python認定試験に必要であるため、購入しました。Web版にも無料で読むことができますが、本で見た方が私は見やすいと思いました。
本はいつもこのショップで購入しています。 迅速な発送と還元ポイントが高いのがポイントです。 同系列のお店との違いがわかりにくいのが難点。
チュートリアルというものの、完全初心者に対しては向いていない。しかしながら非常に細かい内容も多く、2冊目にはおすすめできる
 
   
人気 9位
本書の内容
数学とPythonがいっぺんに学べる一石二鳥の1冊!

プログラミングに数学の知識は役に立つと聞くけれど…。高校時代に数学に挫折した経験を持つ人も多いのでは?

データサイエンスや機械学習、ブロックチェーンなど、数学理論に裏打ちされたシステムが今は花盛り。これまでは数学が苦手なままでやって来られたけれども、これからのプログラミングにはますます数学が必要に。
ところが、プログラマー向けの数学書はどれも高校レベルは飛び越えた、難易度の高いものばかり。

そこで数学に自信がないのなら、高校レベルの数学からもう一度しっかり学び直すのはいかがでしょう。残念ながら数学は積み重ねが大事。自分のレベルに合わない参考書では結局何も身に付きません。
急がば回れ。高校数学からしっかり足元を固めていきませんか?

本書は単に数学理論を説明するだけでなく、計算や証明、理論の検証をPythonを使ったプログラムで解説しています。理論を学んで、Pythonで試す。読むだけでなく手を動かすことで、数理計算のコーディングの勘所を養うこともできます。

数学とPythonの基礎固めがしっかりできる一石二鳥の1冊。数学が苦手な文系プログラマーはもちろん、数学を忘れてしまった理系出身のプログラマーも、自信を取り戻すのにピッタリです。
Pythonについてはひと通り理解している人が対象ですが、未経験でも大丈夫。巻末にPythonの導入ガイドも用意しました。

本書で高校レベルの数学をしっかり理解して、ぜひ次のステップに進んでください!  
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ユーザーレビュー
 
   
人気 10位
本書の内容
基礎的な点群処理から、ICPアルゴリズム、物体認識、PointNetまでをPythonで学ぼう!★章末問題付き★

・Open3Dを使用し、Pythonプログミングとともに平易に解説。
・サンプルコードをサポートページから提供したので、すぐに実践できる!
・最終章では、RGBD画像、ボクセルデータ、メッシュデータ、多視点画像の3次元データ処理も解説。

【主な内容】
第1章 はじめに
第2章 点群処理の基礎
第3章 特徴点・特徴量の抽出
第4章 点群レジストレーション(位置合わせ)
第5章 点群からの物体認識
第6章 深層学習による3次元点群処理
第7章 点群以外の3次元データ処理

 
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人気 11位
本書の内容
おかげさまで8万部突破!
読者の声に応えて
第2版の登場

【本書の概要】
Web開発やデータ分析などの分野で、ユーザー数が増えてきているPython。
最近では、Pythonに触れる方も多くなってきています。
本書はそうしたPython初心者の方に向けて、
ヤギ博士とフタバちゃんと一緒に
基本的なプログラムの作成から、面白い人工知能アプリの作成までを体験。
対話形式でプログラミングのしくみを学ぶことができます。

【対象読者】
Pythonについて何も知らないプログラミング超初心者

【本書のポイント】
・対話形式で解説し、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。
・初めての方でも安心して学習できるよう基本文法もしっかり解説します。
・平易なサンプルを用意していますので、安心してプログラムを体験できます。
・2022年時点の最新の環境(Windows 11、Python 3.10など)に対応しています。
・エラーでつまづいた場合の対応方法を巻末に掲載しています。

【目次】
第1章 Pythonで何ができるの?
第2章 Pythonを触ってみよう
第3章 プログラムの基本を知ろう
第4章 アプリを作ってみよう
第5章 人工知能くんと遊んでみよう

【著者プロフィール】
森 巧尚(もり・よしなお)
『マイコンBASICマガジン』(電波新聞社)の時代からゲームを作り続けて現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い関西学院大学非常勤講師、
関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師などを行っている。
近著に、『Python1年生』『Python2年生 スクレイピングのしくみ』『Python2年生 データ分析のしくみ』『Python3年生 機械学習のしくみ』
『Java1年生』『動かして学ぶ!Vue.js開発入門』『Python自動化簡単レシピ』(いずれも翔泳社)、
『ゲーム作りで楽しく学ぶ Pythonのきほん』『楽しく学ぶ Unity2D超入門講座』『楽しく学ぶ Unity3D超入門講座』(いずれもマイナビ出版)などがある。  
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ユーザーレビュー
 
   
人気 12位
本書の内容
Webアプリの作り方からAPI化、デプロイメントまで
エンジニアとデータサイエンティストのためのFlask入門

Pythonのフレームワーク「Flask」によるWebアプリ開発の入門書です。
まずは、最小のアプリの作成から始め、問い合わせフォーム、データベースを使ったアプリ、
認証機能と段階的に作成しながら、Flaskによるアプリ開発の基礎を習得します。

その後、画像データ(写真)から物体を判別する物体検知アプリを作成しながら
実践的なアプリの作り方、その機能をWeb API化する方法について解説します。

また、物体検知機能(手書き文字認識をする分析コード)を題材に、
どのように機械学習をアプリに組み込んでいくかについても詳しく解説します。

【本書の主な内容】
●Flaskと開発の基礎
 ◯問い合わせフォーム/DBアプリの作成
 ◯認証機能の作成
 ◯物体検知アプリの作成
●API化/デプロイメント
 ◯物体検知アプリのWeb API化
 ◯Web APIとして外部公開
●機械学習APIの開発
 ◯分析コードから機械学習APIを開発する工程と方法

【主な対象読者】
●Pythonで簡単にWebアプリ開発を始めたいエンジニア
●機械学習に興味のあるWebエンジニア
●Pythonを分析用途でしか使ったことがない人
●自分でもアプリやWeb APIを作りたいデータサイエンティスト

【章構成】
●第0部 イントロダクション
 Flaskの概要と環境構築
●第1部 Flask入門
 最小限のアプリを作る――Flaskの基礎
 データベースを利用したアプリを作る
 認証機能を追加する
●第2部[Flask実践1]物体検知アプリの開発
 アプリの仕様と準備
 画像一覧画面を作る
 サインアップとログインの画面を作る
 画像アップロード画面を作る
 物体検知機能を作る
 検索機能を作る
 カスタムエラー画面を作る
 ユニットテストを作る
●第3部[Flask実践2]物体検知機能のAPI化/デプロイメント
 Web APIの概要
 物体検知APIの仕様
 物体検知APIの実装
 物体検知アプリのデプロイメント
●第4部機械学習APIの開発
 機械学習の概要
 機械学習APIの開発工程と実践

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。  
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本書の内容
 
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人気 14位
本書の内容
便利に使えるPython標準ライブラリの活用術。
初中級スキルアップの近道!

文字列/データ操作、テキスト処理、ファイル操作、
数値演算、ネットワークアクセス、GUIなど、使えるテクニックを満載。

本書では、Pythonの基本的な文法をすでに理解したユーザーが
次に学ぶべきテーマとして、Pythonの標準ライブラリを取り上げます。

本格的なプログラミングへの準備として、習得しておきたい標準ライブラリの
基礎的な活用法を解説します。

Pythonの標準ライブラリは、多数のデータ型やモジュールを提供しています。
それらの機能をうまく活用することがプログラミングの上達につながります。

目的別に180以上の基本レシピを収録。特定の目的を達成するのに、
どの機能をどのように使えばよいのか、すぐにわかるようになっています。

キーとなる関数やメソッドなどの書式に加え、対話的な実行例やスクリプトの例も示しています。
本書により、Pythonのスキルを高め、実践に向けて足場を固めていきましょう。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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本書の内容
少しずつ・繰り返し・ていねいに積み上げるスッキリ流解説で
実践的なスキルが必ず身に付く魔法の書


機械学習の世界は、数学理論、モデル、ライブラリ、プログラミングなど、学ぶべき分野が多岐に及びます。
各分野は1つでさえ十分奥深く、初学者にとっては「何を」「どこから」「どのように」「どこまで」学べば、データサイエンティストへの一歩を踏み出せるのかわからず、途方に暮れてしまうことも少なくありません。

本書は、この広大な世界に対して、真正面から、しかしスムーズかつスッキリと学び進めていただくための入門書です。

各工程やツールを個別・独立してバラバラに学ぶのではなく、データ分析の「全体の流れ」を繰り返し体験することで、機械学習の全体像と本質が自然と体に染みこむよう構成されています。
しかも単に繰り返すのではなく、最初はシンプルでやさしい題材からはじめ、以後、さまざまに角度を変えながら、段階的に高度な内容に挑戦するため、最終的には、中級者にステップアップするための応用術も身に付けられるでしょう。

もちろん、シリーズで好評の「エラー解決・虎の巻」も収録していますので、途中でつまずいても安心です。
機械学習の楽しさ、奥深さをじっくり学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。
 
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とにかくわかりやすい。 ページ数はかなり多くて辞書みたいな本ですが、とにかくわかりやすです。 今まで様々な本で機械学習について勉強しようとして挫折をしていましたが、基礎の基礎からかんたんなコードを繰り返し学べるのでいつの間にかできるようになっています
まだ読み始めですが、初歩から進めていける構成になっていそうです。途中に練習問題が設定されていますが、飛ばさずに行えば定着に役立つでしょう。
 
   
人気 16位
本書の内容
 
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人気 17位
発売日 2020/06/22
(4.1)
Amazon 3,300円 Kindle 2,970円
本書の内容
手を動かしておぼえるPythonプログラミング
――独学に最適な“標準教科書"


プログラミングの初学者に向けた独習シリーズに『独習Python』が新登場。
プログラミング言語入門書の執筆で定評のある山田祥寛氏による、
Python入門書の決定版です。

独習シリーズの強みである、手を動かしておぼえる(書いて実行して結果を確認する)
特長を生かし、Pythonの基本的な言語仕様から、標準ライブラリ、ユーザー定義関数、
オブジェクト指向構文、モジュールまで、サンプルプログラムを例示しながら
詳細かつ丁寧に解説します。

プログラミングの基礎知識がない方でも、解説→例題(サンプル)→理解度チェック
という3つのステップで、Pythonでプログラミングを行う際に必要な知識・概念・機能を
体系的に習得できます。

プログラミングの入門者、これからPythonで開発を始めたい初学者から、再入門者、
学生・ホビープログラマまで、「一からPython言語を学びたい」「Pythonプログラミング
の基本をしっかり身につけたい」という方におすすめの一冊です。

 
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思いのほか速く届きました。梱包状態も良かったと思います。書籍の内容は非常にわかり易く記載されていると思います。
 
   
人気 18位
本書の内容
Django3.2対応(LTS)
DjangoによるWebアプリ開発手法を丁寧に解説!

【本書の概要】
本書は、大人気フレームワーク「Django」によるWebアプリ開発手法を解説した書籍です。
具体的には、DjangoによるWebアプリの設計・作成の基本、動的機能の作成(フォーム作成)の基本、
認証処理の基本、データベースとの連携の基本(日記機能)、クラウドとの連携の基本(デプロイも含む)、
セキュリティの基本など一通り学ぶことができます。
フルスタックエンジニア必携の1冊です。

【対象読者】
Pythonの基礎知識のあるフルスタックエンジニア

【Djangoの対応バージョン】
Django3.2。
Django3.2はLTS(Long Term Support)という長期間サポート対象のバージョン。
2024年4月までセキュリティサポートが予定されており、安心して学習できます。

【Djangoとは(本書より抜粋)】
DjangoはPython用のフルスタックWebアプリフレームワークです。
多くのWebアプリにおいて必要となるメール送信やセキュリティなど、
多くの機能が標準で備わっています。
開発用の機能も充実しています。開発サーバーはDjangoに同梱されているため、
ローカルマシンで開発中のWebアプリをすぐに起動できます。
さらに、データベースのテーブル定義を記述しておけば自分でデータベースを操作するSQLを書くことなく、
コマンドを打つだけでデータベースに反映することもできます。
運用を支援する管理サイトも最初から備わっています。この管理サイトを使えば、
Web上からデータベースのデータを書き換えたり、
ユーザーの管理などを素早く行えます。

【著者】
大高隆(おおたか・りゅう)
京都大学大学院情報学研究科修了後に日本アイ・ビー・エム株式会社に入社。
同社にて10年間エンジニアとして従事し退社。
現在フリーのソフトウェアエンジニア兼投資家。
パッケージソフトやWebアプリなどの開発作業に日夜取り組んでいる。

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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人気 19位
本書の内容
基礎からアプリ開発のために必要な知識まで、「この一冊で」しっかりやさしく学べる新しいPythonプログラミングの教科書。
はじめてプログラムを行う人でも安心して読み進められるように、基礎をわかりやすく解説。さらに「AI」「スクレイピング」「データベース」「Webプログラミング」など、最新のアプリ開発にすぐに取りかかれるように、実践的なサンプルも多数掲載。

Chapter1 Pythonを始めるための準備
Chapter2 Pythonプログラミングを始めよう
Chapter3 全ての基本になる文法を学ぶ
Chapter4 Pythonを支える4種のデータ構造
Chapter5 プログラムの流れを変える制御構造
Chapter6 よく使う処理を関数にまとめる
Chapter7 もっと上手にプログラムを書くための応用文法
Chapter8 Pythonのオブジェクト指向プログラミング
Chapter9 有用で奥が深い組み込み関数を制覇する
Chapter10 ライブラリを使うための基礎知識
Chapter11 ファイルの読み書きの処理
Chapter12 Pythonによる仕事の自動化
Chapter13 流行のAI技術を活用する
Chapter14 スクレイピングでWebから情報を引き出す
Chapter15 データベースとWebプログラミング

 
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ユーザーレビュー
一通りのことが書かれており習得しやすい。その他の書籍でいえば「独学プログラミング」を併用し補完し合いながら利用すると使いやすい次第です。難易度としては、プログラミング言語一覧を調べてpythonを選んだ人向けですね。
探していた本だったので、わざわざ本屋さんに行かなくてもネットで注文し、宅配してもらえたのでとても助かりました。又、注文します。
注文してすぐとどきました。たいへんおもしろくよめました。すぐよみきってしまいました。ありがとうございました。。
 
   
人気 20位
本書の内容
Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。
ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。  
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ユーザーレビュー
Pythonの基礎的なことを学習した次のステップとして本書を購入しました。数学的な背景についてのイメージにも触れられており、自分が何をやっているのかが分からいやすかったです。しかし、サンプルコードに関する説明がないので、初心者は一度他のもので勉強してから取り組むのが良いかと思います。
中古本なので状態を心配しました。お店に問い合わせたところ、きちんとした品しか取り扱わないとのことで、その言葉を信じて購入しましたが、本当に良かったです。
息子に頼まれて買いました。大学での勉強の補助教材として欲しかったようです。小さな本屋さんでは置いていないのでネットで買えて便利でした。
 
   
人気 21位
本書の内容
現場で役立つ実践的なノウハウを徹底解説

【Djangoとは】
Djangoは、Pythonで人気のあるフルスタックWebフレームワークです。
強力なテンプレートエンジンやO/Rマッパーに加え、ユーザー認証や国際化、管理画面など、Webアプリケーション開発で必要になるありとあらゆる機能を高い柔軟性で提供し、高速なWebアプリケーション開発を可能にします。

【本書のポイント】
本書は、業務で必ず役に立つ実践的なDjangoの解説書です。モデルやビュー、テンプレートといった基本コンポーネントの解説はもちろん、Djangoの実践的なテストテクニック、ユーザーモデルのカスタマイズ方法、認証処理のベストプラクティスなど、Web開発において必ず知っておくべき内容を幅広く取り上げました。
また実際に業務でWebアプリケーション開発に取り組む際には、これらの理解だけでは不十分なこともしばしばあります。
N+1問題の理解や対策方法、RDBのインデックスチューニングによるSQLの最適化、Web APIの実践的なページネーションの実装方法、CSRFやSQLインジェクションのような攻撃を防ぐためのセキュリティに関する知識など、高度かつ重要なトピックをDjangoのコントリビュート経験もある筆者が分かりやすく解説します。

【本書のゴール】
Djangoを使ったWebアプリケーション開発のベストプラクティスを把握し、業務に活かせる実践的な知識を身につけることを目指します。

【Djangoのバージョン】
Django 3.2 LTS対応(2024年4月までサポートされるバージョン)

【著者プロフィール】
芝田 将(しばた・まさし)
2017年株式会社サイバーエージェントに新卒入社後、ABEMA配信チームにて動画ストリーミングサーバーやトランスコーダーの開発を担当。
2019年より研究組織AI Labに異動し、機械学習モデルのハイパーパラメーター最適化ソフトウェアの研究開発に従事。
また2020年よりPython領域のDeveloper Expertsに選出される。OSS開発では、go-promptやkube-promptの開発者として知られる。
自動ハイパーパラメータ最適化フレームワークOptunaコミッター。Kubeflow/Katibレビュアー。Django, Gunicornコントリビューター。
共訳書『エキスパートPythonプログラミング改訂2版』(KADOKAWA、2018/2)。PyCon JP、Django Congress JPでの登壇経験多数。
NeurIPS 2020 Black-Box Optimization Challenge 世界5位入賞。

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人気 22位
本書の内容

データ分析エンジニアに求められる技術の基礎が最短で身に付く

ビッグデータの時代といわれ始めて数年が経過しました。
デバイスの進化により多くの情報がデジタル化され、
それらのデータを活用しようとデータ分析エンジニアに注目が集まっています。

この書籍では、データ分析において、
デファクトスタンダードになりつつあるプログラミング言語Pythonを活用し、
データ分析エンジニアになるための基礎を身に付けることができます。

書籍ではデータ分析エンジニアになるために必須となる技術を身につけていきます。
・データの入手や加工などのハンドリング
・データの可視化
・プログラミング
・基礎的な数学の知識
・機械学習の流れや実行方法

本書で学べること
・Pythonの基本的な文法
・データフォーマットについて
・データの前処理技術
・データの可視化技術
・既存アルゴリズムでの機械学習の実装

対象読者
データ分析エンジニアを目指す方

目次(抜粋)
第1章 データ分析とは
第2章 Pythonと環境
第3章 数学の基礎
第4章 ツールの基礎
第5章 応用:データ収集と加工

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本書の内容
分析したデータを
わかりやすく
ビジュアライゼーションしよう!

【データビジュアライゼーションとは】
数値データ・位置のデータ・文章のデータ等を、
一目で分かりやすく見える形にする方法です。

【背景】
ビッグデータやAIという言葉が流行して以降、
様々な組織でデータを活用しようという動きがみられます。
データの活用のためには、私たち人間がデータの内容をよく理解する必要があり、
そのためにビジュアライゼーションはとても有効な手段です。
Pythonにはデータビジュアライゼーションに特化したライブラリがそろっており、
利用するデータ分析者も増えています。

一方で、
「どのような場合にどのライブラリで表現するとよいのか」
といった基本的な部分でつまづく方や、
「データの種類や特徴によってどのように表現するとより直観的に表現できるのか」
と悩んでいる方も多いのが実情です。

【書籍概要】
本書は、Pythonのライブラリを利用して、
分析したデータをビジュアライゼーションする手法を解説した書籍です。
ビジュアライゼーションする時に必要な考え方と、
基本的なビジュアライゼーション手法を解説。
地図上に表現する方法やワードクラウド、インフォグラフィック的な要素を
取り入れた手法も紹介します。

【対象読者】
・データ活用に興味のある方
・データ分析者
・データサイエンティスト

【本書で紹介する主な可視化手法】
縦棒・横棒グラフ
円グラフ
ヒストグラム
ボックスプロット
インフォグラフィック等

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
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本書の内容
近ごろ話題の機械学習、「気になるけどなんだか難しそう……」と思っていませんか? 実は、機械学習の基本はとてもシンプルで、プログラミング初心者にも最 適なんです。本書は、プログラミングやPython、機械学習の初心者向けに、マン ガでPython機械学習を解説します。機械学習の代表的な手法である単回帰をはじめ、重回帰やk近傍法、k平均法などの考え方を、「ペットのウサギの理想体重は?」「予算内の引っ越し先は?」といった身近な問題を通じて解説するので、やさしく楽しく学べます。Pythonの開発環境もブラウザさえあれば無料で使えるGoogle Colaboratoryを用いるので、面倒な環境構築は一切不要。インターネットに接続できるパソコンがあればすぐに学習を開始できます。ほかの機械学習の 書籍だと難しかったという方へも、オススメの一冊です。「そろそろ常識知っておこう!」シリーズは、会話形式の解説をマンガテイストに進化させ、マンガ、会話、チュートリアルをシームレスに組み合わせたニュースタイルの解説書。常識とされながらも覚えにくいテーマをピックアップし、要点をマンガでわかりやすく解説します。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。  
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本書の内容
【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】

Python自然言語処理を、遊びながら学ぼう!
「面白さ」と「学び」がひとつに詰まった入門書!

本書は、プログラミング言語Pythonによる自然言語処理を、
「面白さ」「ユニークさ」を追求したサンプルプログラムで学べる入門書です。

●「オレ ニク タベル ウマイ!」原始人語の翻訳機を作ろう
●メロスはいつまで激怒していた? 原作から心情を分析!
●あの文豪が新作を書いたら? 架空の小説を執筆しよう
●コンピューターは「群馬」と「栃木」の違いを見分けられるのか?
●「ナミ」と「フネ」から「サザエ」は生まれる? 子どもの命名AIを作ろう
●AIが三国志を読んだら、武将たちのライバル関係を理解できるのか?
●「赤の他人」の反対は「白い恋人」? あらゆる対義語を自動生成しよう

プログラムは、すべて実行ボタンひとつで簡単に動くため、
プログラミングに慣れていなくても、すらすら読み進められます。

また本書では勉強にはつきものの、
難しい専門用語の解説や、複雑な数式の説明は登場しません。

まずは、奇想天外なサンプルを動かして、楽しく遊んでみてください。
勉強をしているつもりはなくても、いつの間にか、
基本的な知識や、分野の全体像が身についているはずです。

【こんな人におすすめ!】
・Pythonによる自然言語処理を学びたい初心者
・他の入門書を読んで、挫折してしまった人
・プログラミングでとにかく面白いことがしてみたい人

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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本書の内容
本書は「Pythonだけ」を学ぶ本ではありません。Pythonを使ってプログラミングを紹介していますが、伝えたい内容はPythonに限らない「プログラミング全般」の知識です。

プログラマになるためのスキルを独学できる本です。Pythonプログラミングの基本を学べるだけでなく、プログラマとして必要なスキル(シェル、正規表現、パッケージ管理、バージョン管理、データ構造、アルゴリズム、仕事の始め方・やり方)もひと通り学べるのが特徴です。
「プログラミングを始めたい」「できればその道でプロを目指してみたい」――そんな読者にオススメです。

本書の著者、コーリー・アルソフ(Cory Althoff)は、「独学プログラマー」です。本書は、彼が独学で、ゼロからプログラミングを学んだ体験に基づいて書かれました。
プログラミングを独学で身に付けるために、著者がPythonを通して学んだエッセンスが書かれています。彼の独学プログラマーとしての学び方は、Amazon.comでの本書の評価を見るとわかるように、多くの人に支持されています。
――訳者あとがきより

目次については、27章プラス補章2つと長いので、以下の「目次を見る」からご覧ください。
 
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ユーザーレビュー
評価を☆3にするか☆4にするか迷いました。 Pythonを理解するには内容が薄いと感じます。 しかし、後半のプログラマーとしての心得的な部分が、今まで何となくわかっていることを文章にしてくれています。文章にしてもらうと、あらためて「そうだな」と思わせてくれるので☆4にしました。 Pythonの学習には他の本を数冊こなす必要があると思いますが、入門書としては良い本だと思います。
これだけで独学は難しいと思います。最近このような独学プログラマ系の本がやたらと多いのはそれだけ幻想を抱いている人が多いからでしょうか?何冊もいろいろな本を読み込んで実際にコーディングとコンパイルを繰り返さないとプログラマには慣れません。
早速届いたので電車で読んでみましたがなかなか読みやすそうです。日経の広告で気になりネットで調べて購入に至りました。暇なときじっくり読んでみます。
 
   
人気 27位
本書の内容
Pythonでスクレイピングを体験してみよう!

【スクレイピングとは】
機械学習やデータ分析になくてはならない「データ」。
このようなデータは、インターネット上に膨大にありますが、Pythonを使えば効率よくデータ収集できます。
こうした手法を「スクレイピング」といいます。
サイト自体もオープンデータ化が進んでおり、データを集めやすい環境が整ってきています。

【Python2年生について】
「Python2年生」シリーズは、「Python1年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。
ある程度、技術的なことを盛り込み、本書で扱う技術について身に着けてもらいます。

【ターゲット】
・ネット上からデータ収集を行う初心者
・データ分析の手前の初心者

【本書の売り】
ヤギ博士&フタバちゃんと一緒に、インターネットからのファイルのダウンロード方法、
HTML解析の方法、いろいろなデータの読み書き、
APIの使い方といったデータ収集と便利なライブラリを利用した簡単な可視化手法を解説する書籍です。
また最終的にデータ収集を自動化する方法も簡単に解説します。

 
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ユーザーレビュー
親しみやすくわかりやすくとても参考になりました。他の本と違って堅苦しさがないのが良いです。次のものも利用します。
評判のいい本で、簡単なサンプルを作りながら、会話形式でスクレイピングのしくみが学べるということで購入しました。
初学者ですが分かりやすく書かれていました!このシリーズはオススメです。配送も早かったので良かったです。
 
   
人気 28位
本書の内容
好評の“いちばんやさしいPythonの本"がリニューアル!
オブジェクト指向の考え方もしっかり理解できます!

プログラミングの知識がゼロの方でも理解できるイラストやサンプル満載のわかりやすい解説はそのままに、最新のPython 3に完全対応しました。さらに、プログラミングの応用編として、Webアプリケーション開発やデータ処理の基本も解説しています。基本の基本から、データ型を駆使したオブジェクト指向プログラミングまで、Pythonならではのプログラミングを楽しく解説します!


改訂版発売に寄せて
インターネット上でWebが誕生し、世界に普及しはじめたのは1990年代はじめのことです。半世紀も経たないうちに、あらゆる情報がデジタル化されてネットでやり取りされる時代になりました。こうした情報を扱う多くの方々は、ほとんどの仕事がコンピュータを使った作業になっているはずです。

コンピュータは、プログラミング言語を利用すると思うがままに操ることができます。プログラミング言語には種類がありますが、コンピュータの高性能化に合わせて、人にとってプログラミングの負担が減るように進化してきています。Pythonは、その中でも、もっとも人に優しい言語の1つです。

人類の歴史は長く、いろいろな発見や発明を積み重ねてきました。最近はネットの普及もあって、複雑に絡み合った情報が、いたるところに溢れかえっています。ただ、何かまったく新しいことをはじめようと思うときは、知識がないので、どの情報を参考にすればよいのかわからなくなることもあるかもしれません。どんな分野の達人にも、はじめてその分野に足を踏み入れた瞬間はあります。

本書は、プログラミングの世界へ最初の一歩を踏み出すための助けになるように作りました。改訂版では、ご支持いただいた初版の良さをそのままに、さらに深い知識を手に入れるための道筋を示す、新たな2章を追加しました。

本書を通じ、1人でも多くの方に、プログラミングの楽しさを知ってもらえたらと思っています。楽しくなれば、きっとできるようになります。できるようになると、仕事が効率化します。仕事が早く終われば、別のことに時間が使えます。余暇に使っても良いですし、新たな分野の研究に使って良いかもしれません。そうすると、人類のさらなる発展に寄与できるかもしれません。本書がその一助になれば、この上ない幸せです。
(本書「はじめに」より)

 
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ユーザーレビュー
プログラミングって何?という人から、なんとなく使えているけど元々あったツールに入力や編集をしているだけという方におすすめ。 ディレクトリが何なのか、モジュールって具体的にどこを指すの?等なんとなく知っているけど知らなかったことも本文や補足に書いてあるのでプログラムの再勉強に最適でした。 あとは概念を説明してから実際の挙動を試すという形をとっているのでわかりやすい。 けれどもうすでに頭の中にパイソンの概念があってそれが作者と違うとすこし面倒にはなる。 私はパイソン初対面だったのでとても楽しく読めました。 「いちばんやさしいパイソンの本」は本当でした。
Pythonの環境構築から,システム開発の根底にある基礎まで,触れ込み通りの親切さで,PCの基本操作さえできればこの一冊で十分に簡単なコードをかけるようになると思います。 ただ,データ処理や分析等,実務的な使用をするには,まだ少し物足りない印象です。 もちろん,そこまではこの本の担当外で,もう少し先のレベルの本を買えという話ですが…
バージョン3対応ということで購入しました。以前のバージョンも購入しています。Webアプリなどのところは新しいですが、前半の方はほぼ変っていないです。
 
   
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本書の内容
 
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本書の内容
Pythonデータ分析+機械学習への第一歩! 本格学習の前に、基礎を固め、全容を把握。― データの取り込み・整備・集約から、可視化、モデル化、正規化、高速化など、一連の基本作法を学べます。付録では、Python環境のインストール、Pythonの文法などを確認できます。使用するライブラリは、pandasを中心に、matplotlib、seaborn、numpy、statsmodels、sklearnなど。本書は『Pandas for Everyone: Python Data Analysis』の翻訳書です。

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本書の内容
 
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本書の内容
東大 松尾研究室が提供するあの人気講座が待望の書籍化!

本書は、2017年と2018年に東京大学で実施された「グローバル消費インテリジェンス寄付
講座」の学生向けオフライン講義と、社会人向けオンライン講座で使われた教材がベースになっています。

約400名ほどの受講枠(2年間)に、のべ1,800人以上の応募があった人気の講義です。この本のベースとなるコンテンツはJupyter Notebook形式で公開されていますが、この内容をさらに精査、ブラッシュアップし、読みやすく整えたものが本書になります。


●本書の内容

本書には、データサイエンティストになるための基礎をつめこんでいます。データサイエンティストは、Pythonや確率・統計、機械学習など、幅広くさまざまな分野の知識を必要とします。

すべての分野を1冊で学ぶことは無理ですので、各分野で深入りはせず基礎的な事項を取り扱っています。データサイエンティストになるための地図と羅針盤のような位置づけとなることをイメージしています。


この本は主にPython 3を使って、基本的なプログラムの書き方、データの取得、読み込み、そのデータ操作からはじまり、さまざまなPythonのライブラリの使い方、確率統計の手法、機械学習(教師あり学習、教師なし学習とチューニング)の使い方についても学びます。取り扱っているデータは、マーケティングに関するデータやログデータ、金融時系列データなどさまざまで、モデリングの前にそれらを加工する手法も紹介しています。データサイエンティストになるには、どれも必要なスキルです。


本書には、さらに以下の3つの特徴があります。

・実際のデータを使って手を動かしながら、データサイエンスのスキルを身に付けることができる
・データ分析の現場で使える実践的な内容(データ前処理など)が含まれている
・練習問題や総合問題演習など実際に頭を使って考える内容がたくさんある


この本に書いてあることを実践し、読み終えた後には、実際の現場でデータ分析ができるようになるはずです。


●この本の対象読者

この本は、プログラミングの経験があり、理系の大学1~2年生程度の教養課程の数学(線形代数、微分積分学、確率統計の基礎など)を終えている方を対象にしています。具体的には、勉強熱心な大学3~4年生の理系の学生さんや大学院生の方、また社会人になってデータサイエンスを学ぼうという意欲の高い方たちが対象です。データサイエンスの入門レベルから中級レベルの手前までを考えている人に最適で、本書のゴールもデータサイエンス入門レベルを卒業できることを想定しています。


●著者による「はじめに」より編集・抜粋

世の中は多種多様でさまざまな問題があります。非効率的な仕事や処理、無駄があることもご承知の通りです。人工知能等が注目される一方で、いろいろな誤解や過剰な期待がされていることもあります。この本を手にとってくださっている方たちには、このような状況でも現実的になって、データサイエンスや人工知能等を使って何ができて何ができないのか、ぜひ見極めてください。

この読者の方たち、受講生の方たちの中から、このデータサイエンスの力を活かして、今の世の中の無駄や非効率を少しでもなくし、さらに新しい価値を創り出して、この世界を良くしていく人が増えていってくれたら、著者としては本望です。


●本書で学べること
・Python/Numpy/Scipy/Pandas/Matplotlibの基礎
・確率/統計/推定/回帰の基礎
・Numpy/Scipyによる科学計算
・Pandasを使ったデータ加工処理(欠損データ/異常値の取り扱い、時系列データの取り扱い)
・Matplotlibによるデータ可視化
・機械学習(重回帰、ロジスティック回帰、決定木、k-NN、クラスタリング、主成分分析、マーケットバスケット分析、モデルチューニング)

 
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ユーザーレビュー
内容が濃く、パイソン初心者には最適。数学の知識としては、高校理系数学程度以上が理想的。
 
   
人気 33位
本書の内容
大手メーカーで活躍してきたクリエイターが
ゲーム開発のノウハウをゼロから教えます!


本書はPythonを使用した、ゲームプログラミングの解説書です。
類書とは異なり、終始一貫「ゲーム開発」に焦点を当て、
今書いているプログラムがどのような"動き"に反映され、
どのような"面白さ"に結びつくのかを、正しく学ぶことができます。

一般的なソフト開発ではなく「ゲーム開発の作法」をきちんと学ぶことによって、ゲーム好きな読者の皆さんの就職や趣味といったリアルな世界がより充実してくれることを願い、出版されました。

【読者対象】
○ゲーム業界に就職したい学生・社会人
○SNSや同人で自作ゲームを発表したい方
○落ち物パズル、RPGの作り方を知りたい方
○一般ソフトとゲーム制作の違いを知りたい方
○Pythonを始めたけど作るものが浮かばない方
……高校生ぐらいから読めます!

【本書の特長】
○業界の基礎知識やプログラマーの役割からきちんと解説
○Pythonの基本文法をしっかり解説、プログラミング初心者も安心
○プログラム1行ごとに説明を付けており、理解しやすい
○豊富な図解とイラストを用い、イメージで理解できる
○開発に必要な素材はすべて無償ダウンロードできる

クイズ、すごろく、おみくじ、診断アプリ、迷路、自動生成ダンジョン、落ち物パズル、本格PRGなど……簡単なミニゲームから難しいものまで幅広く教材を用意しています。

さらに、読者特典として3つのおまけゲームもプレゼント!

すべてのゲームをつくり終えた時、あたなのプログラミングスキルは何倍にも向上しているに違いありません。

本書を機に、ぜひゲームプログラミングの世界に飛び込んでみてください!

【目次】
Prologueゲームプログラマーになろう!

Chapter 1 Pythonのインストール
Lesson 1-1 Pythonとは
Lesson 1-2 Pythonのインストール
Lesson 1-3 Pythonを起動しよう
COLUMN ゲームクリエイターって儲かるの?

Chapter 2 Pythonを始めよう
Lesson 2-1 計算してみる
Lesson 2-2 文字列を出力する
Lesson 2-3 カレンダーを出力する
Lesson 2-4 プログラミングの準備
Lesson 2-5 プログラムを記述しよう
Lesson 2-6 入出力命令を知ろう
Lesson 2-7 プログラムの記述の仕方
COLUMN ゲームが完成するまで

Chapter 3 プログラミングの基礎を学ぼう
Lesson 3-1 変数と計算式
Lesson 3-2 リストについて
Lesson 3-3 条件分岐について
Lesson 3-4 繰り返しについて
Lesson 3-5 関数について
COLUMN ゲームの開発費はどれくらい? その1

Chapter 4 importの使い方
Lesson 4-1 モジュールについて
Lesson 4-2 カレンダーの復習
Lesson 4-3 日時を扱う
Lesson 4-4 乱数の使い方
COLUMN RPGで逃げるのに失敗する確率

Chapter 5 CUIでつくるミニゲーム
Lesson 5-1 CUIとGUI
Lesson 5-2 クイズゲームを作る
Lesson 5-3 すごろくを作る
Lesson 5-4 消えたアルファベットを探すゲームを作る
COLUMN ゲームの開発費はどれくらい? その2

Chapter 6 GUIの基礎1
Lesson 6-1 GUIについて
Lesson 6-2 ラベルを配置する
Lesson 6-3 ボタンを配置する
Lesson 6-4 キャンバスを使う
Lesson 6-5 おみくじを引くソフトを作る
COLUMN キャンバスに図形を表示する

Chapter 7 GUIの基礎2
Lesson 7-1 テキスト入力欄を配置する
Lesson 7-2 複数行のテキスト入力欄を配置する
Lesson 7-3 チェックボタンを配置する
Lesson 7-4 メッセージボックスを表示する
Lesson 7-5 診断ゲームを作る
COLUMN RGBによる色指定

Chapter 8 本格的なゲーム開発の技術
Lesson 8-1 リアルタイム処理を実現する
Lesson 8-2 キー入力を受け付ける
Lesson 8-3 キー入力で画像を動かす
Lesson 8-4 迷路のデータを定義する
Lesson 8-5 二次元画面のゲーム開発の基礎
COLUMN ゲームソフトを完成させるには
Lesson 8-6 ゲームとして完成させる
COLUMN デジタルフォトフレームを作る

Chapter 9 落ち物パズルを作ろう!
Lesson 9-1 ゲームの仕様を考える
Lesson 9-2 マウス入力を組み込む
Lesson 9-3 ゲーム用のカーソルの表示
Lesson 9-4 マス上のデータを管理する
Lesson 9-5 ブロックを落下させるアルゴリズム
Lesson 9-6 クリックしてブロックを置く
Lesson 9-7 ブロックが揃ったかを判定するアルゴリズム
Lesson 9-8 正しいアルゴリズムを組み込む
Lesson 9-9 タイトル画面とゲームオーバー画面
Lesson 9-10 落ち物パズルの完成
COLUMN winsoundで音を鳴らす

Chapter 10 Pygameの使い方
Lesson 10-1 Pygameのインストール
Lesson 10-2 Pygameのシステム
Lesson 10-3 画像を描画する
Lesson 10-4 図形を描画する
Lesson 10-5 キー入力を行う
Lesson 10-6 マウス入力を行う
Lesson 10-7 サウンドを出力する
COLUMN Pygameで日本語を使う

Chapter 11 本格RPGを作ろう! 前編
Lesson 11-1 ロールプレイングゲームについて
Lesson 11-2 迷路を自動生成する
Lesson 11-3 ダンジョンを作る
Lesson 11-4 ダンジョン内を移動する
Lesson 11-5 戦闘シーンを作る その1
Lesson 11-6 戦闘シーンを作る その2
Lesson 11-7 戦闘シーンを作る その3
COLUMN ゲームの画面演出

Chapter 12 本格RPGを作ろう! 後編
Lesson 12-1 ロールプレイングゲームの全体像
Lesson 12-2 ファイルのダウンロードとプログラムの実行
Lesson 12-3 プログラムリスト
Lesson 12-4 プログラムの詳細
COLUMN Pythonでのファイル処理

Chapter 13 オブジェクト指向プログラミング
Lesson 13-1 オブジェクト指向プログラミングについて
Lesson 13-2 クラスとオブジェクト
Lesson 13-3 tkinterを使ってオブジェクト指向を学ぶ
Lesson 13-4 オブジェクト指向プログラミングをもっと学ぶ
COLUMN 筆者も苦労したオブジェクト指向プログラミング

Appendix 池山高校Python研究部
Intro ゲームをつくろう!
1つ目 一筆書き迷路ゲーム
2つ目 英単語学習ソフト
3つ目 ブロック崩し  
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0から始める人からある程度学んだ人まで対象としており、1冊しっかりやれば基礎は身に付く構成で良い。これからやる人にも勧められる本です。
子供が使っておりますが、見やすいみたいです。 内容も分かりやすいようです。 子供はプログラミング を楽しんでいます
キャラクターも分かりやすく、簡単に形から入れるのでとても面白いです
 
   
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本書の内容

時代が変わっても
変わらないアルゴリズムから考え方を学ぼう

本書は、初心者にも扱いやすいプログラミング言語「Python」を使用して、
アルゴリズムの基礎・考え方を学ぶ入門書です。特にPythonがはじめてという方の
ために、第1章ではPythonの基本とデータ構造について解説しています。

本書では、プログラミング入門者が最低限知っておきたいアルゴリズムの
基礎と考え方に加えて、アルゴリズムの定石とその計算量について、具体的
なサンプルコードと動作イメージを交えて丁寧に解説していきます。

【こんな方におすすめ】
・アルゴリズムをゼロから学びたい
・Pythonでプログラミングを学んでいるけれど何から手をつけていいのかわからない
・過去にアルゴリズムを学ぼうと思ったけれどPythonの資料が少なかった
・基本情報技術者試験でPythonが取り入れられるので勉強したい

【扱うアルゴリズム】
FizzBuzz|フィボナッチ数列|線形探索|二分探索|幅優先探索|
深さ優先探索|番兵|8クイーン問題|n-クイーン問題|ハノイの塔|
ミニマックス法|選択ソート|挿入ソート|バブルソート|ヒープソート|
マージソート|クイックソート|最短経路問題|ベルマン・フォード法|
ダイクストラ法|A*アルゴリズム|文字列探索の力任せ法|Boyer-Moore法|
逆ポーランド記法|ユークリッドの互除法

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本書の内容
■■内容紹介
リアルな機械学習が、データ活用プロジェクト成功の鍵。2万人が読んだ『Python実践データ分析100本ノック』に続編が登場!

■狙い
本書は、実際のビジネスの現場を想定した100の例題を解くことで、小規模ではありますが継続的にデータ分析や機械学習を回す仕組みを構築していきます。

本書の100本ノックを解くことで、パソコン1台で施策を意識した仕組みが構築でき、データ活用プロジェクトを社内外に浸透・定着させ、文化を醸成するための最初の一歩を踏み出せるようになるはずです。本書だけでは、大規模なシステムや、様々なツールを使えるようにはなりませんが、データ活用プロジェクトを立ち上げ、きっちりと定着化させていきたいと思っている読者の方には、最初の一歩としてきっと役に立つのではないでしょうか。

■構成
本書は、データ分析システムと機械学習システムの二部構成です。

第1部ではデータ分析を行い、その結果を施策につなげるための仕組みを構築します。
データの加工から始まり、まずは探索的にデータを可視化します。また、データ可視化のダッシュボードを作成し、様々な角度から分析できるよう工夫します。そこで得られた知見は、施策につながるExcel形式のレポートとして表現します。最後に、データが継続的に更新できるようにフォルダ構成等を整理し、小規模な仕組みとして仕上げます。

第2部では、機械学習のモデルと、そのモデルを施策につなげる仕組みを構築します。
機械学習用のデータ加工の後に、機械学習モデルの構築や評価を行います。その後、機械学習の予測結果を施策につなげるレポーティングを実施します。そして、継続的にデータが更新されることを想定した「機械学習システム」を構築します。

■■目次
■第1部 データ分析システム
第1章 分析に向けた準備を行う10本ノック
第2章 データを可視化し分析を行う10本ノック
第3章 可視化の仕組みを構築する10本ノック
第4章 レポーティングする仕組みを構築する10本ノック
第5章 分析システムを構築する10本ノック

■第2部 機械学習システム
第6章 機械学習のためのデータ加工をする10本ノック
第7章 機械学習モデルを構築する10本ノック
第8章 構築した機械学習モデルで新規データを予測する10本ノック
第9章 小規模機械学習システムを作成する10本ノック
第10章 機械学習システムのダッシュボードを作成する10本ノック

■■練習するライブラリ:データ加工(Pandas)/可視化(Matplotlib、seaborn、OpenPyXL)/機械学習(scikit-learn)  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 36位
本書の内容
基本的なコードから1つ1つ試せる!
プログラミング・スキルを着実にレベルアップ。
初中級テクニックと実践力を強化しよう。

本書ではPythonのさまざまな側面をカバーしています。
文法&基本テクニック、目的別テクニック、
そして、実践的なプログラムの発想と実装まで。

【文法&基本】インストール、初歩、リスト/タプル/辞書、イテレータ…
【目的別テクニック】ファイル操作、GUI、DB、ネットワーク、Webアプリ、テスト…
【開発プロジェクトサンプル】マークアップ処理、ファイル共有、GUI、ゲーム


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本書の内容
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、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。◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition』の翻訳書です。◎微積分/線形代数、Python の文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。[原著の第1版]●ドイツ語、韓国語、中国語、日本語、ロシア語、ポーランド語、イタリア語に翻訳。●ACM(米国計算機学会)の「21st Annual list of Notable Books and Articles(2016)」にランクイン。[日本語の第1版]●「ITエンジニア本大賞2017」ベスト10にランクイン。

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本書の内容
 
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本書の内容
NumPy、SciPy、pandas、Matplotlib、Jupyterをはじめ、高機能で使いやすい数学・科学計算用ライブラリが充実しているPythonは、科学計算、統計解析、機械学習のみならず、金融や経済分野でも広く利用されています。
本書はPythonの代表的なデータ分析ツール、pandasの開発者Wes McKinneyによる、データ分析を行うための基本を網羅しています。
すべてのサンプルコードはダウンロード可能で、Jupyter Notebookで対話的に試し、実際に手を動かしながら知識を確実なものにすることが可能です。
Python 3に対応した待望の改訂版です。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
データ配列をうまく扱うことを理解するのには効果的。参考例題が多いので扱い方を練習するには使い勝手が良い。多変数の時系列データはとても参考になった。本は大きいのでスペースは取るが、手に取りやすく文字も適切な大きさので使いやすと個人的には思う。
本屋がなくなってしまったので、送料無料で買えることがわかり、利用してみました。購入する書籍が決まっていれば便利ですね。
 
   
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本書の内容
 
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本書の内容
こちらの書籍は 2019/05/29 紙版の4刷に対応するため更新をおこないました。(概要)
データサイエンスの現場において,その業務は「前処理」と呼ばれるデータの整形に多くの時間を費やすと言われています。「前処理」を効率よくこなすことで,予測モデルの構築やデータモデリングといった本来のデータサイエンス業務に時間を割くことができるわけです。
本書はデータサイエンスに取り組む上で欠かせない「前処理スキル」の効率的な処理方法を網羅的に習得できる構成となっています。ほとんどの問題についてR,Python,SQLを用いた実装方法を紹介しますので,複数のプロジェクトに関わるようなデータサイエンスの現場で重宝するでしょう。

(こんな方におすすめ)
・データサイエンティスト
・データ分析に興味のあるエンジニア

(目次)
第1章 前処理とは

第2章 抽出

第3章 集約

第4章 結合

第5章 分割

第6章 生成

第7章 展開

第8章 数値型

第9章 カテゴリ型

第10章 日時型

第11章 文字型

第12章 位置情報型

第13章 演習問題  
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本書の内容
ファイル名の変更や表計算のデータ更新といった作業は、日々の仕事の中で頻繁に発生します。
ひとつふたつ修正するだけであれば問題ないのですが、それが数十、数百となってくると手に負えません。
そのような単純な繰り返し作業はコンピュータに肩代わりしてもらうとすごくラクになります。
本書では、手作業だと膨大に時間がかかる処理を一瞬でこなすPython 3プログラムの作り方について学びます。対象読者はノンプログラマー。
本書で基本をマスターすれば、プログラミング未経験者でも面倒な単純作業を苦もなくこなす便利なプログラムを作れるようになります。
さらに、章末の練習問題を解くことで、類似のタスクを自動処理するスキルをもっと高めることができます。  
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私、元C言語プログラマで今はユーザー側で金融事務をやってる者です。この本は仕事ですぐに使えるようやアイデアがたくさん載っていて、実践を通してPythonを習得できそうです。プログラム知識がゼロだと理解が厳しいと思いますが、他の言語に触れたことがある人ならちょうど良いレベルだと思います。おススメです。
本当の初心者には、少し、難しい書き方がしてあると思います。ちょと、プログラムをかじった人には、入りやすいかも。
商品は注文からすぐに到着しました。本の内容もわかり易いのがありがたいです。この本で学習したいと思います。
 
   
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本書の内容

【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】

【本書の概要】
Web開発やデータ分析などの分野で近年、ユーザー数が増えてきているPython。
最近では、Pythonに触れる方も多くなってきています。
本書はそうしたPython初心者の方に向けて、
簡単なサンプルを作りながら、対話形式でプログラミングのしくみを学ぶ書籍です。

【対象読者】
Pythonのついて、何も知らない超初心者

【1年生シリーズ・3つのポイント】
・対話形式で解説し、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。
・初めての方でも安心して学習できるよう基本文法もしっかり解説します。
・平易でサンプルを用意していますので、安心してプログラムを体験できます。

【本書のポイント】
ヤギ博士とフタバちゃんと一緒に
基本的なプログラムから、面白い人工知能アプリの作成まで
体験して、プログラミングのしくみを学ぶことができます。

【著者】
森巧尚(もり・よしなお)
iPhoneアプリや、HTML5ゲーム制作、執筆活動などを行っている。
近著に『アルゴリズムの図鑑』がある。


※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

 
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本書の内容
Pythonで実務に使える数理最適化のスキルを身につけよう!

本書は、Pythonを用いた数理最適化の入門書です。Pythonを使ってさまざまな課題を実際に解いてみることで、数理モデルを実務で使いこなす力を身につけます。
この本の特徴は、数理最適化のアルゴリズム自体ではなく、数理最適化を用いた課題解決に重きを置いている点です。ビジネスなどにおける課題を数理最適化で解く際に現場で発生しうる試行錯誤が多分に盛り込まれており、実務における手順や気をつけるべきポイントを学習することができます。

この本の構成
本書は二部構成です。
第I部はチュートリアルです。中学校で習う連立一次方程式や高校で習う線形計画法を題材として、数理最適化の基礎的な考え方とPythonによる初歩的な実装を学びます。シンプルな課題設定なので、数学的な難しさを感じることなくPythonに集中して基礎を学習することができます。

第II部はケーススタディです。
実際に社会で起こりうる、さまざまな課題を数理最適化によって解いていきます。
学校のクラス編成やサークル活動における学生の乗車グループ分けなどの学生にとっても身近な課題や、キャンペーンの効果最大化や効率のよい配送計画の立案などのビジネスにおいてたびたびぶつかる課題などを解いていくことで、手順や注意点、効率のよい方法などが学べます。

このような方におすすめ
◎ 数理最適化の実務応用について知りたい方
◎ 施策の効果最大化や効率化に取り組むビジネスマン(エンジニア・マーケター・リサーチャーなど)
◎ 情報・経済・経営系などの学部や学科の学生
◎ データサイエンティストを志す方

 
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ユーザーレビュー
 
   
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本書の内容
 
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本書の内容
 
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本書の内容
見込み客、土日の需要、商品リコメンド…
営業、マーケティングが劇的に変わる
業務に本当に役立つ“儲かるAI”を自分で作る!

業務に本当に役立つ“儲かるAI”を作るには、「業務目線」と「技術目線」の両方が必要です。業務の課題を認識し、どう改善するかという「業務目線」が必要なのは従来システムと同じですが、AIの構築ではさらに業務の課題が本当に AIで解決できるのか、AIのどの処理方式なら適用できそうかという「技術目線」が不可欠なのです。
本書のPython実習で学ぶことで、「AIの目利きができる技術目線」を獲得し、自分でもAIを作れるようになります。

◆数学なしでアルゴリズム選びもチューニングもわかる
◆現場目線でAIの最適化までできる
◆ブラウザだけで試せるPython実習(Google Colab)
◆XGBoost、Prophetなど話題のAI技術を活用
◆全PythonコードをGoogle Colab用のNotebook形式で用意
<機械学習のための Python入門講座>つき!

1章 業務と機械学習プロジェクト
2章 機械学習モデルの処理パターン
3章 機械学習モデルの開発手順
4章 機械学習モデル開発の重要ポイント
5章 業務要件と処理パターン
6章 AIプロジェクトを成功させる上流工程のツボ  
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ユーザーレビュー
数学の解説がないです。つまり、解説がなくとも理解できるように書かれているということです。 また、サラリーマンのようなプログラマではない人にむけているので、誰にでも理解できる内容だとおもいます
Pythonコードを使いながら儲かるAIを作ることができるので、ぜひおすすめしたいと思います。
内容分かりやすく、よく理解がすすみました。続編を期待してます。
 
   
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本書の内容
■Pythonだけでなく「データ分析の基礎」も学べる!>

いま「プログラミングを身につけたい」というビジネスパーソンが急激に増えています。各種調査によると「キャリアアップにつながる」「収入が増える」などが理由に挙げられていますが、ビジネスパーソンがプログラミングを身につければ「仕事の幅や質、スピードの大幅な向上」も実現できます。

ただし、ビジネスパーソンにとって、プログラミングは「道具」であって「目的」ではありません。マーケターなどのビジネスパーソンがプログラミングを学ぶ目的は、あくまで売り上げアップなどの「ビジネス成果」です。

本書では、データサイエンティストでもある著者が、機械学習や予測モデル、形態素分析などといった「データ分析の基本」も詳しく丁寧に解説しています。

書籍内では、主に以下の作業を例にとりながらPythonプログラミングとデータ分析を解説していきます。

①PC内に大量に散らばるファイルの自動整理
②複数のExcelファイルから必要なデータを自動集計
③予測モデルを用いて自社商品の需要を予測
④Web上のデータをスクレイピングで収集
⑤自社商品の口コミを分析・可視化

いずれも特定の業種だけに限定されない一般的な事例なので、自社の状況に合わせて読み換えれば、すぐに自社に取り入れられます。

本書1冊で、実際のビジネスに生かせる「Pythonプログラミング」と「データ分析」両方の実践的な知識がすぐに身につきます。

プログラミングを「ビジネスの武器」にしたいビジネスパーソンにおすすめの1冊です。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
購入前にお使いの端末で無料サンプルをお試しください。  
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本書の内容
Python逆引き大全の改訂最新版です。
Pythonは初学者が学びやすい言語であるとともに、データマイニングやディープラーニングなどの分野で最も使われている言語でもあります。それは豊富な外部ライブラリがあるためです。
本書では、基本的なプログラミングから、ファイル操作、Webスクレイピング、テキストマイニング、データマイニング、GUIアプリの作成、ディープラーニング、データの視覚化など、外部ライブラリを活用するテクニックまで解説しています。
第3版では、さらに新たな外部ライブラリに関する章を追加しています。
逆引き形式で引きやすいので、手元において確認用としてご利用ください。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
逆引きシリーズは以前から利用しており、今回もPython版ということで購入しました。 全てを見ているわけではないですが、概ね業務に必要な事項は記載されているようなので 今回も重宝しそうです。小言を強いて言えば文字が若干小さいかな。
Python初心者にもわかりやすい内容だと思います。 YouTubeにもPythonに関するものがありますが、そういったものより早く理解できたので、これからやってみたい、興味があるという方にも良い書籍かと思います。
 
   
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本書の内容
★確率的プログラミング言語がすぐに使える!★
・Pythonでのコーディングを前提に、PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTorchをカバー。
・回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説。

【主な内容】
第1章 ベイジアンモデリングとは
1.1 データ解析とコンピュータ
1.2 ベイジアンモデリングの基礎
1.3 代表的な確率分布
1.4 近似推論手法

第2章 確率的プログラミング言語(PPL)
2.1 ベイジアンモデリングとPPL
2.2 自動微分・最適化アルゴリズム
2.3 PyMC3の概要
2.4 Pyroの概要
2.5 NumPyroの概要
2.6 TensorFlow Probabilityの概要
2.7 GPyTorchの概要

第3章 回帰モデル
3.1 線形回帰モデル:線形単回帰モデル
3.2 線形回帰モデル:線形重回帰モデル
3.3 一般化線形モデル:ポアソン回帰モデル
3.4 一般化線形モデル:ロジスティック回帰モデル
3.5 階層ベイズモデル
3.6 ガウス過程回帰モデル:ガウス尤度
3.7 ガウス過程回帰モデル:尤度の一般化

第4章 潜在変数モデル
4.1 混合ガウスモデル
4.2 行列分解モデル
4.3 状態空間モデル
4.4 隠れマルコフモデル
4.5 トピックモデル
4.6 ガウス過程潜在変数モデル

第5章 深層学習モデル
5.1 ニューラルネットワーク回帰モデル
5.2 変分自己符号化器
5.3 PixelCNN
5.4 深層ガウス過程
5.5 正規化流  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
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本書の内容
これがAIを最大限に活かすモデル構築だ!
いますぐに役立つ技術の引き出しを増やそう!

<ノック内容>
前処理からパラメータチューニング、AIアルゴリズムの特徴や長所短所まで。
実際のビジネスの現場にも応用可能なAIモデル構築の一連の流れを学ぼう!

練習するライブラリ: pandas, sklearn, scipy, xgboost, mlxtend, umap, shap, pycaret, seaborn, matplotlib

---
実用的なサンプルから100本、この100本をトレーニングすれば、基礎力をアップ。Python機械学習でおこなう、AIモデル構築の現場で使える実践力を学べる。Pythonを実務で使う人の必須の書籍。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
代表的なAIモデルを題名の通り「100本ノック」する事でモデルの理解や書き方を学ぶ本です。全部が必要なモデルだとは思いませんが習得しておいて損はないと思います。
今までのシリーズは前処理が多いがこれについては分析が多いという感じ、全部覚えれのは大変なので参考として読んで必要に応じて応用するが良いかな。
 
   
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本書の内容

この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きなディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

ミニゲームを作りながら、人工知能で話題のPython を楽しく覚えよう!!プログラミング言語Pythonは、最新コンピューター技術の研究室で使われていて人気が高く、しかも覚えやすくて書きやすいと評判なので、「これからプログラミング言語を1つ覚えるならコレでしょ!」と大人気のプログラミング言語です。この本では、簡単なミニゲームを作りながらPythonを楽しく勉強できます。

 
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本書の内容
 
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本書の内容
(概要)
Pythonによるクローリング・スクレイピングの入門から実践までを解説した書籍です。2017年の初版から内容をアップデート、新ライブラリの解説などを追加した増補改訂版です。基本的なクローリングやAPIを活用したデータ収集、HTMLやXMLの解析から、データ取得後の分析や機械学習などの処理まで解説。データの収集・解析、活用がしっかりと基本から学べます。Webサービスの開発やデータサイエンスや機械学習分野で実用したい人はもちろん、基礎から解説しているのでPython初心者でもつまずかずに学習できます。多数のライブラリ、強力なフレームワークを活用して高効率に開発できます。

(こんな方におすすめ)
・業務や学術研究でクローラーを作りたい人
・Pythonの一歩先の活用方法に興味のある人

(目次)
1. クローリング・スクレイピングとは何か
1-1. 本書が取り扱う領域
1-2. Wgetによるクローリング
1-3. スクレイピングに役立つUnixコマンド
1-4. gihyo.jpのスクレイピング
1-5. まとめ
2. Pythonではじめるクローリング・スクレイピング
2-1. Pythonを使うメリット
2-2. Pythonのインストールと実行
2-3. Pythonの基礎知識
2-4. Webページを取得する
2-5. Webページからデータを抜き出す
2-6. データをファイルに保存する
2-7. Pythonによるスクレイピングの流れ
2-8. URLの基礎知識
2-9. まとめ
3. ライブラリによる高度なクローリング・スクレイピング
3-1. HTMLのスクレイピング
3-2. XMLのスクレイピング
3-3. データベースに保存する
3-4. クローラーとURL
3-5. Pythonによるクローラーの作成
3-6. まとめ
4. 実用のためのメソッド
4-1. クローラーの特性
4-2. 収集したデータの利用に関する注意
4-3. クロール先の負荷に関する注意
4-4. 繰り返しの実行を前提とした設計
4-5. まとめ
5. クローリング・スクレイピングの実践とデータの活用
5-1. データセットの取得と活用
5-2. APIによるデータの収集と活用
5-3. 時系列データの収集と活用
5-4. オープンデータの収集と活用
5-5. Webページの自動操作
5-6. JavaScriptを使ったページのスクレイピング
5-7. 取得したデータの活用
5-8. まとめ
6. フレームワーク Scrapy
6-1. Scrapyの概要
6-2. Spiderの作成と実行
6-3. 実践的なクローリング
6-4. 抜き出したデータの処理
6-5. Scrapyの設定
6-6. Scrapyの拡張
6-7. クローリングによるデータの収集と活用
6-8. 画像の収集と活用
6-9. まとめ
7. クローラーの継続的な運用・管理
7-1. クローラーをサーバーで実行する
7-2. クローラーの定期的な実行
7-3. クローリングとスクレイピングの分離
7-4. クローリングの高速化・非同期化
7-5. クラウドを活用する
7-6. まとめ
Appendix. Vagrantによる開発環境の構築
A-1. VirtualBoxとVagrant
A-2. CPUの仮想化支援機能を有効にする
A-3. VirtualBoxのインストール
A-4. Vagrantのインストール
A-5. 仮想マシンを起動する
A-6. ゲストOSにSSH接続する
A-7. Pythonのスクリプトファイルを実行する
A-8. Linuxの基本操作
A-9. Vagrantで仮想マシンを操作するコマンド  
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本書の内容
この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

〈電子書籍版に関する注意事項〉
本書は固定レイアウト型の電子書籍です。リフロー型と異なりビューア機能が制限されるほか、端末によって見え方が異なりますので、ご購入前にお使いの端末にて「無料サンプル」をお試しください。

【大人気のフレームワーク「Django」、現場で使える力を身につける。】

近年、AI開発を中心にPythonがますます注目されています。Pythonは初心者にもやさしい言語で、「パッケージ」や「フレームワーク」という便利な「部品」が数多く提供されているのも人気の理由です。その一つであるDjangoは、Webアプリケーションの制作環境として大人気、業界でも注目されています。アプリ開発における技術的な敷居の低さも人気の理由の一つとなっています。
Djangoを使用すると、よく見かけるような会員制サイトなども簡単に開発できます。たとえば、YouTubeやInstagramでも活用されています。

本書は筆者がエンジニアとして得た実践的な知識をお伝えするべく、実際の開発の流れに沿って学べる構成となっています。環境構築が苦手な方でも学習を進められる内容なので、初心者の方もご安心ください。
この本では、読み進めていくためのPythonの基礎から始めてDjangoの基本を紹介、そして作例(社内SNS)を開発するという流れで、実務的な開発手法を学べる形式になっています。デプロイ、各種ツールやサービスの基礎解説も掲載。作例データはダウンロードできます。

プログラミングの学習は、とにかくコードを書いて実際に動かしてみることが重要です。コードが理解できなかったり、エラーが出てしまったりすることがあるかも知れませんが、まずは立ち止まらず最後まで諦めずに開発を進めてください。そうすると開発の流れや全体像が見えてくるでしょう。

〈本書の内容〉
■PART1 Pythonの基本を学ぶ
■PART2 Djangoの基本を学ぶ
■PART3 DjangoでSNSを作る
■PART4 アプリケーションを公開する
■APPENDIX

〈著者プロフィール〉
田中 潤
Shannon Lab株式会社 代表取締役。アメリカの大学で数学の実数解析の一分野である測度論や経路積分を研究。カリフォルニア大学リバーサイド校博士課程に在籍中の2011年、「ShannonLab」を立ち上げるために帰国。これまでの研究成果や技術を生かして、対話形式で有名人を当てる推測エンジン「Mind View」や、テキスト対話エンジン「Deep Love」など数々の人工知能エンジンを開発。開発する際は常にPythonを愛用。近年人工知能がホットな話題となり、数理研究とビジネスモデルの双方の視点からアドバイスを行い、企業の人工知能ビジネス立ち上げを多数手がけている。コンサルティングを重ね、人口知能サービスを商品化するためのビジネスプランを練り、企業との共同研究開発も行っている。

伊藤陽平
日本暗号資産市場株式会社のエンジニアとして、ブロックチェーンやWebアプリケーションの開発を中心に行っている。元Shannon Lab株式会社のインターンとしてPython、Djangoの開発に携わる。また、新宿区議会議員(2期)、Code for Shinjukuの代表として行政のICT化やプログラミング教育にも取り組んでいる。  
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本書の内容
機械学習の原理を知るための、初めての入門

※この電子書籍は、「固定レイアウト型」で配信されております。説明文の最後の「固定レイアウト型に関する注意事項」を必ずお読みください。

本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。
実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができるようになります。
また、処理系にはデファクトスタンダードであるPythonを使い、機械学習に必要な数学の知識もわかりやすく解説しています。
これから機械学習を始める学生さんや、いきなりプロジェクトに放り込まれていまいち理解できないままデータ分析の仕事をしているエンジニアの方にも最適です。

●目次
はじめに
第01章 学習を始める前に
 01 本書の目的
 02 本書は何を含まないか
 03 機械学習の初歩
 04 実行環境の準備
第02章 Pythonの基本
 01 プログラムの実行方法
 02 基本的な文法
 03 数値と文字列
 04 複数行処理
 05 制御構造
 06 リスト、辞書、集合
 07 関数定義
 08 オブジェクト指向
 09 モジュール
 10 ファイル操作
 11 例外処理
第03章 機械学習に必要な数学
 01 基本事項の確認
 02 線形代数
 03 微積分
第04章 Pythonによる数値計算
 01 数値計算の基本
 02 NumPyの基本
 03 配列の基本計算
 04 疎行列
 05 NumPy/SciPyによる線形代数
 06 乱数
 07 データの可視化
 08 数理最適化
 09 統計
第05章 機械学習アルゴリズム
 01 準備
 02 回帰
 03 リッジ回帰
 04 汎化と過学習
 05 ラッソ回帰
 06 ロジスティック回帰
 07 サポートベクタマシン
 08 k-Means法
 09 主成分分析(PCA)
INDEX

固定レイアウト型に関する注意事項(必ずお読みください)
この電子書籍は、全ページ画像の「固定レイアウト型」で配信されております。以下の点にご注意し、購入前にプレビュー表示をご確認の上、ご購入ください。

■使用できない機能
・文字拡大(ピンチイン・ピンチアウトは可能ですが、画面におさまらない場合は画面をスワイプ)/文字のコピー/マーク/ハイライト/文字列検索/辞書の参照/Web検索/引用

■推奨環境
・タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末
・Wi-Fiネットワーク経由でのダウンロード(Kindle端末の場合)
 
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本書の内容
ゲームを作りながらPythonを楽しく学ぶ!

プログラミングを習得する一番効率的な方法、それはゲームを作りながら学ぶこと。
文法だけを学んでも、何に、どうやって使うかわからないままではプログラミングを覚えたとは言えません。
本書の特徴は「プログラミング学習に最適なPythonを使って」、「ゲームを作りながらプログラミングの実践的な考え方を身に付けられること」です。
PART1では「Pythonの基礎知識」を学び、PART2ではその知識をもとにpygameを使って「ゲームを作る」2つのパートで構成されています。

「プログラミングには興味があるけど、どうやって勉強したらいいんだろう」?
「何度も挑戦してるけど難しくて脱落してしまった……」

そんなふうに考えているプログラミング入門者、Python入門者にぜひ手に取っていただきたい1冊です!

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PART1 Pythonを学ぼう
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Chapter1 Pythonってなに?
Chapter2 プログラムの基本1 【順次、変数】
Chapter3 プログラムの基本2 【条件分岐、ランダム】
Chapter4 プログラムの基本3 【反復、たくさんのデータ】
Chapter5 プログラムをまとめる 【関数、ループ】

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PART2 ゲームを作ろう
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Chapter1 pygameで絵を描こう
Chapter2 キーやマウスで動かそう
Chapter3 画面の切り換えで紙芝居
Chapter4 衝突判定でアクションゲーム
Chapter5 ボールを反射してブロック崩し
Chapter6 ブロック崩しから、シューティングゲームへ
 
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本書の内容
みんな知ってるスマホゲームやレトロゲームの“あの動き”は、実際にどのようなプログラミングでできているのか? 本書は、実際に「あのゲームの」「あの動き」を作りながらPythonアルゴリズムを学ぶゲームプログラミング入門書です。撃つ・当たる・爆発するシューティングゲーム、逃げる・追いかける・先回りする迷路ゲーム、ジャンプ・ダッシュ・スクロールできるアクションゲームなど、様々なゲームの動きをまずは作ってみましょう!

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。  
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子供がほしいとのことで注文しました。 迅速な対応ですぐ届きました。 Pythonの教材として学習しています。
 
   
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本書の内容
中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズムを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」の1冊目として、「音源分離」をテーマとしています。近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい人の声以外の音が入ってくると、どうしても聞きたい人の声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出するという技術です。本書では、音源分離の基礎から、Pythonを用いた実装までを詳しく解説しています。また、音源分離で用いる数学的知識の基礎として、線形代数や行列・ベクトルの微分の方法、確率統計の基礎について示しています。音源分離を理解しコードを書くためには、プログラミングに関する知識はもちろん、線形代数、微分積分、確率・統計といった数学的知識も必要不可欠です。とくに音源分離では複素数の行列・ベクトルを用いるので、複素数の計算方法について重点的に示しています。

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本書の内容
 
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本書の内容
Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなし、効率よく仕事を進めるための、実用的な情報が詰め込まれたリファレンスです。
IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnをカバーします。
それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。
Pythonでデータの操作、変換、可視化、統計的処理、データモデルの構築、科学計算を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。  
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本屋がなくなってしまったので、送料無料で買えることがわかり、利用してみました。購入する書籍が決まっていれば便利ですね。
とても丁寧な梱包で本の痛みはありませんでした。また利用したいです。
 
   
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本書の内容
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

シンプルなコードでデータ整理やWEBリサーチ、売上予測などを自動化できる便利なプログラミング言語「Python(パイソン)」は、今、ビジネスパーソン(ノンプログラマー)のあいだで人気絶頂です。かつてのExcel VBA/マクロのように、「使えると仕事がデキる」と一目置かれるツールとなっています。本書は、Pythonを使った仕事術を網羅した一冊。Excelやメール、WEBはもちろん、PC内のファイル整理、電子捺印、画像処理、画像からの文字抽出、動画編集などの最新テクニックを紹介します。シンプルなコードで誰でも唯一解が出せるPythonならではの問題集、ありそうでなかったトラブルシューティングも収録。A5判/304ページの分厚いつくりで、これだけでPythonの便利ワザが全部わかる&できる一冊です。  
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本書の内容
プログラミング入門書のロングセラー、
プログラミング学習シリーズにPythonが新登場!
基本文法からクラス、メソッドの使い方・作り方まで
しっかり学ぼう!

本書は、現在もっとも幅広く使われているプログラミング言語の1つ
「Python」がはじめてという初心者を対象に、文法やプログラムの基本知識を
わかりやすく丁寧に教える入門書です。

これまで筆者が数多くの学生に対してプログラミングの授業をしてきた経験を
活かし、プログラミング初学者が「Python言語を通してプログラミングを学ぶ」
というコンセプトで、文法やプログラミングの基礎知識についてやさしく解説します。
Pythonでプログラミングをはじめたい学生や新人エンジニアにも最適な一冊です。

変数やif文による条件分岐、for文やwhile文を使った繰り返しから、
クラスやメソッドの使い方、作り方まで、つまずきやすいところを
ケアしながら解説します。

サンプルプログラムは短くてシンプルなものを選び、何をしているのかが
よくわかるように、コメントをしっかりつけました。
章の最後には練習問題があり、力試しもできます。

・何から学習すれば良いかわからない
・Pythonをはじめて学ぶ・あらためて基本から学びたい
・現場で通用する基礎を身につけたい
という方におすすめの1冊です。

★本書を授業などで教科書として活用していただくことを前提に作成した
学習教材(スライド等)を提供しています。詳細は本書の奥付をご覧ください。

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
これからPythonを学習したくて購入しました。 全くの素人なので、?な言語もありますが・・・・(;^_^A 読んでみて、理解できないことは書いてないし、初心者の私にはちょうど良いかな~
 
   
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本書の内容
本書で解説するPythonは現在もっとも注目を集めているプログラミング言語のひとつです。プログラミング言語の人気度の目安となるPYPL(http://pypl.github.io/PYPL.html)では、2016年1月の時点でJavaに続いて2位に位置していることからも、その人気のほどが伺えるでしょう。その大きな理由として、Pythonがパワフルなオブジェクト指向のスクリプト言語でありながら、わかりやすく、すっきりしたプログラムを作成可能であることがあげられます。文法もシンプルで、これからプログラミングを始める方にとっても最適な言語です。現在、Pythonは、Python 2.x系からPython3.x系への移行時期にあります。Python 3.xでは、さまざま機能強化が行われ、さらに標準の文字コードがユニコードベースに変更され、日本語も容易に扱えるようになったことから、日本においてもさらなる普及が期待されるでしょう。
本書は、プログラミングの初心者を対象にしたPython 3の入門書です。変数の取り扱いから、リスト、タプルといったPython固有のデータの操作、制御構造や関数などについて具体的でかつ短いサンプルを多数提示しながら、初心者でも基礎から学んでいけるように拝領したつもりです。また、インデントでブロックを表現する点などなど、他のメジャーな言語と比べてユニークな部分も丁寧に説明しています。前半部分で基本を説明した後は、ファーストクラスオブジェクトとしての関数の活用方法、オリジナルのクラスの作成などといった多少高度な項目を丁寧に説明していきます。  
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本書の内容
※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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簡単な機械学習モデルの構築からアプリでの活用まで、「使える」スキルを身につける

Pythonによる機械学習の入門書。簡単な機械学習モデルを作るところから、システムの洗練まで、サンプルプログラムを試しながら習得することができます。

本書は、手を動かし実際に動くものを作ることで、機械学習を利用したシステムの全体像を身につけてもらうことを目標としています。

業務で機械学習を利用したサービスか何かを開発しようとすると、様々な課題に直面してしまい戸惑う方は多いのではないでしょうか。
サーバ環境やアプリケーションの構築といった、機械学習に直接関係ない複数の領域についても知っていないと開発が実際には進みません。
また、継続的に機械学習を行うための学習データの収集も、一つの大きな壁となるでしょう。

本書では、こういった壁をなるべく早く乗り越え、機械学習を用いたサービス作りのスタートラインに立ってもらうことを想定して、カリキュラムを組み立てています。
そのため、本書籍は機械学習サービスを作るためのベストプラクティス集やアンチパターン集ではありません。
また、機械学習の詳細な理論の解説や機械学習モデルの実装を行うことも主題ではないため、これらの解説も基本的に行なっていません。
データの収集や整形から機械学習モデルを構築するまでのパイプライン開発、それらモデルのWebサービスへの導入開発まで、様々な幅広いトピックを取り扱っています。
これらのトピックを一つ一つ進めていくことで、機械学習を用いたWebサービスの開発での基礎が習得できるはずです。

本書の構成はこのようになっています。

Chapter01 開発・実行環境を整える
 Amazon SageMakerを使った開発・実行環境を構築します。
Chatper02 機械学習を試してみる
 基本的な機械学習の流れを、データの前処理から評価まで一通り体験します。
Chapter03 機械学習モデルを使うWebサイトを作る
 Webブラウザ上での入力からサーバサイドの処理まで、機械学習モデルを使ったWebサイトの構築を一通り学びます。
Chapter04 より大規模にデータを集めていく
 クローリングやスクレイピングといった、データ収集の方法を学習します。
Chapter05 ユーザの反応を集める仕組みを作る
 ユーザログを集める仕組みを構築していきます。
Chapter06 推薦システムを作る
 総仕上げとして、推薦システムのWebアプリケーションを構築していきます。
Chapter07 工夫してシステムを洗練していく
 AWS Lambdaを使い、サーバレスで機械学習をデプロイします。
Chapter08 Appendix
 開発が円滑に進むLinuxコマンドやSSH、エディタの解説を行います。

サンプルコードはダウンロード可能です。

●目次
Chapter01 開発・実行環境を整える
Chatper02 機械学習を試してみる
Chapter03 機械学習モデルを使うWebサイトを作る
Chapter04 より大規模にデータを集めていく
Chapter05 ユーザの反応を集める仕組みを作る
Chapter06 推薦システムを作る
Chapter07 工夫してシステムを洗練していく
Chapter08 Appendix

●著者
竹野 峻輔(たけの しゅんすけ)
Retty ソフトウェアエンジニア
長岡技術科学大学 自然言語処理研究室にて機械学習を利用した自然言語処理の研究に従事。大手企業との共同研究を経て構文解析・機械翻訳の研究に携わり、成果の一部は主要国際会議に採択。Rettyにおいてはテキスト分析基盤の構築に取り組む。

髙橋 寛治(たかはし かんじ)
Sansan株式会社、Data Strategy & Operation Center, R&D Group, 研究員
2013-2015年 長岡技術科学大学、ソリマチベトナムおよびホーチミン市工科大学での長期実務訓練。2015-2017年 長岡技術科学大学大学院、自然言語処理の研究に従事。
2017年 Sansan株式会社入社、Data Strategy & Operation Center, R&D Group 研究員として、自然言語処理などの研究開発に従事。  
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本書の内容
Djangoライブラリを使ってWebアプリ開発を学びます。Pythonでサーバー上で動作するWebアプリの作成をすることに興味がある人を対象とした、基本から実践的なテクニックを身に付けるための解説書です。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。  
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本書の内容
RAPソフトに頼らなくても、業務は自動化できる!

「これ、毎日同じ作業をしているけど、自動化できないかな? 」
「この作業、手でやってたらとても終わらない…どうにかできないかな? 」

そんな声にお答えするのが本書です。

本書では、Pythonを使って、ビジネス上よく起きるさまざまな作業を自動化します。
サンプルが用意されているので、実際にプログラムを動かして試してみることができます。
Pythonの文法も要点を押さえて説明してあるので、自分の作業に合わせてカスタマイズしやすくなっています。

1章では、Pythonをインストールして自動化を行うための環境を整えます。簡単なプログラムを通して、プログラムを実行するコツをつかみます。

2章、3章では、Excelへのデータ入力、データ抽出、書式設定、請求書などテンプレートがあるファイルへのデータ流し込み、Wordのテンプレートへのデータ流し込み、PDF化など、一般的なオフィス文書の自動化を扱います。基本的にはopenpyxlモジュールを使い、後半ではpython-docxやpywin32も使います。

4章では、Webブラウザからのデータ取り込み、一括ダウンロード、パスワードがかかっているサイトへのログインなど、Webブラウザの操作自動化について説明します。「Beautiful Soup」モジュールやSeleniumを使います。

5章では、メールの送信、LINEやTwitterなどのSNSの操作を扱います。また、即時に実行するのではなく、日々の決まった時間や先の日付けで実行したいスケジューリングの設定について説明します。

6章では、ダイアログを出してユーザーから言葉やファイルの入力を得る方法や、正規表現の使い方、プログラムをデスクトップアプリにする方法、他の人が実行しやすい形でプログラムを渡す方法、マウスやキーボードの操作を自動化する方法など、便利な情報を詰め込んでいます。TkinterやPyInstallerを使います。


Pythonの知識の浅い方でも使いやすいように、インストール方法から、実行方法までを丁寧に説明しています。また、巻末には文法をまとめたAppendixを入れています。

実行環境としては、Windows、macOS、Linuxに対応していますが、項目によっては一部OSにしか対応していないものもありますのでご注意ください。

Python3.x対応。

※他の人が実行しやすい形でプログラムを渡す目的で使うPyInstallerは、Python3.5~3.7対応です。
 
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実践的な活用方法が分かりやすくまとめられており、基本から応用まで使わない知識を勉強して、実務では課題がクリアできず中途半端になることが無い。使える部分を掻い摘むだけでもいい勉強になり実務の成果も出易い
プログラム学習に購入しました。効率化の手段として前々から興味があって仕事で使えそうな分野がまとめられてるので、独学を進めてます。
丁寧な梱包で注文してすぐ発送していただき手元に速く届いて助かりました。とても読みやすく分かりやすい内容です。
 
   
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本書の内容
 
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ユーザーレビュー
 
   
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本書の内容
本書はBlender上でプログラミング言語Pythonをスクリプティングして、プログラムでオブジェクトを作成したり編集したりアニメーションしたりする方法を解説しています。
 Pythonは世界で最も人気のあるプログラミング言語の1つで、たくさんのプログラマーがいて、参考サイトや入門書が多数存在します。ただ、BlenderユーザーでPythonもできる人は多くはないかもしれません。そこで本書では作例を見ながら、新たなPythonの文法が出てくるたびに文法も解説しています。そのため、無理なくスクリプトを書くことができます。
 最近ではUnityやUnreal Engineなどのゲームエンジンが無料でも使えるようになり、低レイヤーからプログラミングしていかなくても比較的容易に3Dゲームが作れてしまいます。ただし、3DCGを描くのは依然として大変なままです。
 そこで無料のBlenderは3DCGを描くのに大変強力な武器になるでしょう。さらにPythonでスクリプトも書けたらそのBlenderをより効率的に作業することができます。たとえば、本書の作例の1つだと、ランダムに移動した地面の頂点の位置に木を複製して簡単に林を作ることができます。
 本書のターゲットはBlenderユーザー全員です。すべてのBlenderユーザーがPythonを書けるようになることを願います。

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本書の内容
エンジニアの基礎体力を身につける

本書はPythonを用い、ITエンジニアが身につけておくべき王道のアルゴリズムを手を動かしながら学べる入門書です。

教育機関で16年教鞭をとり、公式アプリ2000万DL超の開発実績を持つ廣瀬豪氏が、教育者・プログラマーとしての経験を生かし、データ構造とアルゴリズムの学習が「一生モノの財産になる」という視点で解説します。スタック、キュー、リスト、木、グラフなどデータ構造の基本から、サーチ、ソート、ハッシュといった王道アルゴリズムを厳選しつつ、ユークリッドの互除法、文字列探索、最短経路問題、フラクタル図形の描画、マンデルブロー集合などワンランク上の知識・技術まで網羅します。

サンプルプログラムは手入力しやすい短めのコードを108個用意し、すべての行に1行ずつコメントを付けて読解しやすいように工夫しています。また、ゲームクリエイターという肩書を持つ著者ならではの教材として、「アルゴリズムの見える化」という類書にはない楽しい要素を盛り込んでいる点もポイントです。

資格試験、就職試験に挑む方、大学や専門学校で情報処理を学ぶ方など、プログラミングの力を伸ばしたいすべての方におすすめです。

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Pythonなのでプログラミングもしやすいし、分かりやすいので楽しく学べています。 最後の方ちょっと難しいけど…でも、いい本だと思います。 誤植も少ないので安心です。
 
   
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本書の内容
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本書はPythonというプログラミング言語を用いて、ゲームを制作しながらアルゴリズムを学ぶ入門書です。
Pythonはソフトウェア開発や学術研究の分野で広く用いられるようになり、企業や教育機関で使われる主要なプログラミング言語の1つになりました。
また基本情報技術者試験にPythonが加わるなど、情報処理を学ぶ人たちにとっても触れる機会の多い言語になっています。
Pythonの人気が高まったのは、

・記述の仕方がシンプルで、他のプログラミング言語より短い行数でプログラムを組める
・記述したプログラムを即座に実行でき、開発効率に優れている
・ライブラリが豊富で、それらの多くが使いやすい

などの理由からです。

Pythonはプログラミング言語の中で特に学びやすく、誰もが習得できる言語であることも、広く普及した理由として挙げられるでしょう。
本書はアルゴリズムの学習に力を入れています。初学者が理解できるようにプログラミングの基礎からスタートし、やさしいアルゴリズムから段階を踏んで高度な内容を学ぶ構成になっていますので、どなたにも安心して手に取っていただけます。
ここで言うアルゴリズムとは、問題を解決するための手順や手法のことです。アルゴリズムを学ぶとさまざまな問題を解決する力が伸びるといわれており、しばらく前からアルゴリズムを学ぶ大切さが、色々なところで説かれるようになりました。
アルゴリズムと聞くと難しそうと考えてしまう方もいるかもしれませんが、心配は無用です。本書はゲームを制作していく過程で色々なアルゴリズムを習得できるようになっています。
みなさん、ゲームを作りながら、プログラミングとアルゴリズムを楽しく学んでいきましょう!

(本書「まえがき」より)  
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迅速な対応をして頂きました。梱包等も丁寧でとても良かったです。また、機会がありましたら是非よろしくお願いいたします。
 
   
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本書の内容
 
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実践編からの購入ですが、基本的なプログラムの知識があれば問題無いと思います。 幅広いアプリケーションの知識が得られます。
内容は初心者には少し難しいように感じますが、別の本で基礎を身につけた後のステップアップとしてはいい本だと思います。
とても分かりやすく、すらすら学習できます。
 
   
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本書の内容
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■□ 自分の仕事を楽にするプログラミングの強い味方!
□■ 業務の効率化もプログラミングの効率化もこの1冊で
「Excel×Python」で面倒だったExcelの作業や時間のかかる処理が楽になる――。そのことをご存じの方はずいぶん増えたと思います。そうしたら、いよいよ自分が毎日やっているExcel仕事を楽にする番ですよね。

でも、いろいろな解説で紹介されているサンプルプログラムは、自分が毎日扱っているExcelファイルとはデータも違えば、プログラムの処理内容も違います。そのままそっくり使えることはほとんどありません。どこをどのように変えるといいのか見比べていると、かえって作り直したほうが早いのでは?と思えてしまいます。

とはいえ、ファイルを開いて、行や列単位でセルを読み込み、必要な情報だけを抽出して、見比べやすいように並べ替え、そして集計する――。すらすらコードが書ける人ならまだしも、それをゼロから考えてプログラミングするのは大変です。

本書は「Excel×Python」を専門にした“使えるコード集”。プログラミングの世界ではコードリファレンスといいます。Excelを取り扱うのに必ず出てくる処理それぞれにお手本となるコードを作り、126の有用なコードを1冊にまとめました。これはいわばプログラムの部品集。必要な部品を集めて自分用に組み直せば、自分の仕事を楽にする、自分にぴったりのプログラムが作れます。  
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本書の内容
「プログラムの読み方をすべて載せる(ふりがなをふる)」という手法で究極のやさしさを目指した、
まったく新しいPyhton(パイソン)の入門書です。

本書内に登場するプログラムの読み方をすべて載せ、さらに、漢文訓読の手法を取り入れ、読み下し文を用意。
プログラムの1行1行が何を意味していて、どう動くのかが理解できます。

この新しいアプローチで「プログラムが読めないから、自分がいま何をしているのかわからない」といった
プログラミング入門者が途中で挫折してしまう原因を解決しました。

また、実際に手を動かしながら進むだけでなく、プログラムを考える応用問題も用意しているため、
しっかりPythonの基礎文法を身につけることができます。

■本書はこんな人におすすめ
・Pythonの基本を身につけたい人
・過去にプログラミングの入門書で挫折してしまった人
・プログラマーやエンジニアを目指す人
・仕事でPythonを活用してみたい人


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本書の内容

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iPhone、iPadでPythonを使いこなそう! iOSでPythonプログラミングができる人気アプリ「Pythonista3」を使い、Pythonの基礎からnumpy/scipyなど拡張モジュールによる数理計算、2Dグラフィックを使ったゲーム作成、そしてiOS機能を拡張するプログラミングまでを楽しくマスターしよう。



人気の高いプログラミング言語といえばPythonですが、Pythonを使うにはコンピュータが必要です。

しかし現在、コンピュータを持っていない人は若い人を中心に増えています。そんな時代にプログラミングをするにはどうすれば良いでしょうか?



答え「スマホでプログラミングすればいいのです!」



本書は、アプリ「Pythonista3」を使って、iPhone(iOS)でPythonプログラミングを学ぶための本です。

Pythonista3では、Pythonの基本的な機能は勿論、numpyやmatplotlibといったPythonで最も広く使われるモジュール、さらには「iPhoneのための機能」が充実していたり 2Dグラフィックに関する機能も強力で、すぐにでもリアルタイムゲームをプログラミングできます。

本書では、「標準モジュールを使った数理計算」「UI部品を使ったプログラミング」「2Dグラフィックを使ったゲームプログラミング」「iOSのさまざまな機能の利用」などについて 解説します。

また、Pythonがはじめて、という読者のために、巻末ではPythonの基礎文法なども解説してあります。

 
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本書の内容
本書は、実際のビジネスの現場を想定した100の例題を解くことで、現場の視点が身につき、技術を現場に即した形で応用できる力をつけられるように設計した問題集です。

本書の100本ノックを解くだけですぐに現場で活躍できるわけではありませんが、現場の感覚を身につけることで、ビジネスの現場に自然に入っていけるような力をつけられるはずです。
ウェブや入門書でデータ分析や機械学習を一通り学び、「アヤメの分類よりも役に立つデータを分析したい」「ビジネスの現場で技術がどう応用されるのかを知りたい」と思っている読者の方には、きっと役に立つのではないでしょうか。

本書の構成は、基礎から実践までを幅広く扱う四部構成となっています。

●第1部(基礎編)では、ビジネスの現場で実際に得られるデータ分析するために必要なデータ加工のノウハウを学びます。比較的きれいなウェブからの商品の注文に関するデータと、データの読み込みにすら苦戦する「汚い」データの多い小売店のデータを例に、データ加工の実践を行います。

●第2部(実践編1)では、機械学習の技術を活用して顧客の分析などを行うために必要なノウハウを学び、実際のデータを使っての課題発見・解決を実践していきます。

●第3部(実践編2)では、最適化技術を導入するためのノウハウを学び、経営状況の改善を実践していきます。

●第4部(発展編)では、画像認識技術や自然言語処理技術などの「AI」とも呼ばれる技術を駆使して、データ化されていない情報をも利用して、顧客の潜在的な需要の把握など、ビジネスの現場で期待されているノウハウを学び、実践していきます。

 
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異動先でPython導入が始まり、前職で使っていた経験者からのレクチャーがあったものの、正直さっぱりわからず。なので自習用に購入です。具体例に沿って学習が進むので、わかりやすく、実務につなげやすそうです。
Pythonを実用的に使えるようにしたいと思い購入しました。1章が10本ノック分になっていて、取り組みやすいです。汚いデータの分析なので実践的で勉強になります。
基本的なところから始まっていますが、機会学習だけでなく最適化問題にまで射程が広がっている本です。まず最初は何も考えずに通してみることお勧めします!
 
   
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本書の内容
Excelシート間のコピペをはじめ、単純なパソコン仕事は小さなプログラムを書くことで自動で行うことができます。
こうしたプログラムを書けるようになることが、自分の仕事を効率化したい社会人にとって大きな武器になることは間違いありません。

本書ではプログラミング言語Pythonを使って、パソコン仕事の中心であるExcel作業を自動化する方法を紹介します。

Excelの自動化といえば「マクロ・VBA」が定番ですが、Pythonの強みは
・Excelアプリを起動しなくてよい
・メールやWebブラウザなども簡単に自動化できる
という点にあります。

本書ではExcelとともにメール、Webの自動化もしっかり扱います。これにより、Webから抽出したデータをExcelファイルに保存してメールで送信、といった連携も行えるようになり、仕事での活用の幅が広がります。

プログラミング初心者である社会人が、実際に自分の仕事が自動化できるように、必要な情報をもれなく丁寧に解説することを心掛けました。本書を片手に「新しい仕事のやり方」を始めましょう!

<本書の方針>
・オブジェクトなどの難しいプログラム理論は一切使いません。
・一番単純な道具だけで、準備に時間をかけず、すぐ始められます。
・実践的な例題で、実務で本当に使えるプログラムを紹介します。

第1章 Pythonプログラミングの基本
1-1 プログラムを書いて実行する方法を覚える
1-2 変数を使ったコードを書いてみよう
1-3 複数のデータはリストに入れる
1-4 複数のデータをループで処理する
1-5 データの状態に応じて処理を分ける
1-6 IDLEを使いやすく設定する

第2章 PythonでExcelファイルを操作する
2-1 Excelファイルの基本構造を理解しよう
2-2 ブックの開き方・保存方法を覚えよう
2-3 プログラムでセルの値を読み書きしよう
2-4 セルを1行ずつ読み書きする
2-5 シートの操作方法を覚えよう
2-6 複数のシートをまとめる
2-7 絶対に覚えておきたいプログラミングのコツ

第3章 PythonでCSVファイルを操作する
3-1 CSVファイルを読み込んでみよう
3-2 CSVファイルにデータを書き込んでみよう
3-3 Excelブックと相互に変換する

第4章 Excelファイルの転記・集計をPythonでおこなう
4-1 転記・集計を実現するExcelの三大関数とは
4-2 Excelのマスタを取り込む
4-3 Excelのマスタからデータを検索する
4-4 表のデータを別のブックに転記する
4-5 条件を満たすデータの個数や合計を求める
4-6 Pythonで自動化するメリットとは

第5章 帳票作成をPythonでおこなう
5-1 請求書作成の手順を整理する
5-2 顧客ごとの売上データの絞り込み
5-3 顧客ごとの請求書を作成する
5-4 請求書を印刷してPDFとして保存しよう
5-5 業務全体ではExcelと良いとこ取りを目指す

第6章 Pythonでもっと作業を自動化するには
6-1 Pythonの強みは豊富なライブラリ
6-2 PythonならメールもWebも自動化できる

第7章 Pythonで複数の人にまとめてメール送信する
7-1 メールサーバーとの交信方法
7-2 メールで送るメッセージを作成する
7-3 メールを自動送信する

第8章 PythonでWebから情報を収集する
8-1 Seleniumのインストール
8-2 ブラウザを操作してみる
8-3 Selenium IDEでブラウザ操作を記録
8-4 Webページから情報を読み取る
8-5 実際のWebページから情報を読み取る
8-6 Webからの情報収集を自動化する
 
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プログラミング初心者でも分かり易い様に、序盤は初歩的な説明も書いてくれています。Windowsユーザー・Macユーザーのどちらでも使える様に、それぞれのOSでのやり方が書いてくれているのも嬉しいです。 仕事において自動化する為の実用的なプログラミングなので、営業職や事務職のサラリーマン向けですかね。本格的にプログラミングをしたい人には向いていないと思います。 大幅に割引価格で購入できるので電子書籍で買いましたが、正直見やすさであれば紙の本の方が見やすいと思います。
初心者にもわかるように、説明されており、役にたちました。Excelの自動化について、もう少しPageがあったらよかったのですが。これに関しては、他の本も出てるので、そちらを参照でしょうか・・
とても丁寧な解説で、エクセルやメールの自動化のやり方が分かるので、助かりました。お値段に見合う内容でした。
 
   
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本書の内容
注目を集めるPython(パイソン)を使った機械学習の、実践的な基礎が学べる解説書です。小さいサンプルプログラム(bot)に機能を追加しながらデータ収集から前処理、学習、予測、評価まで周辺技術も含めた機械学習の全体像が学べます。本書のサンプルプログラムは、すべて本書のサポートページからダウンロードできます。本書はこんな人におすすめです。Pythonの入門書を読み終えた人、Pythonを使った機械学習に触れてみたい人、業務で役立つ実践的なノウハウが知りたい人、など。

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本書の内容
多分野の実例を通して、微分方程式の活用法を学びます。実際の例として、モード解析、江崎ダイオードを用いた発振回路方程式や、感染症の数理モデル(SIRモデル)の新型コロナウイルス(COVID-19)感染データへの当てはめ等を扱います。
各章末には、合計100題の練習問題が用意されています。微分方程式の標準解法、Pythonを用いた解や流れの可視化、数式処理を用いた厳密解の計算、厳密解が求まらない微分方程式の数値計算について、すべての問題に解答(プログラムコードを含む)が付いています。Pythonを使いながら、微分方程式を現実に応用することが可能となるでしょう。

【主要目次】
1.変数分離形の微分方程式
 1.1 微分方程式とは何か
 1.2 変数分離形の方程式
章末問題
2.変数分離形以外の1階微分方程式
 2.1 同次系の方程式
 2.2 1階線形方程式
 2.3 ベルヌーイの微分方程式
 2.4 完全微分方程式,contour関数による陰関数の表示
 2.5 解の存在と一意性
章末問題
3.定数係数線形方程式
 3.1 典型的な運動方程式
 3.2 斉次方程式を解く
 3.3 特性方程式の解が複素数の場合
 3.4 特性方程式が重解を持つ場合
 3.5 非斉次方程式をどう解くか
 3.6 非斉次項が三角関数の場合
 3.7 非斉次項が多項式の場合
章末問題
4.ラプラス変換,Pythonで厳密解・流れの可視化
 4.1 ラプラス変換
 4.2 SymPyでシンボリックに微分方程式を解く
 4.3 連立微分方程式
章末問題
5.Pythonで微分方程式を解く
 5.1 微分方程式ソルバの使い方
 5.2 感染症の数理モデルを解く
章末問題
6.Pythonで数値解析
 6.1 基本的な数値計算アルゴリズム
 6.2 odeintライブラリで使われている数値解法と硬い方程式
章末問題
引用・参考文献
索引
 
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本書の内容

AI開発に必要な数学の基礎知識がこれ1冊でわかる!

【本書の目的】
本書は以下のような対象読者に向けて、
線形代数、確率、統計/微分
といった数学の基礎知識をわかりやすく解説した書籍です。

【対象読者】
• 数学がAIや機械学習を勉強する際の障壁になっている方
• AIをビジネスで扱う必要に迫られた方
• 数学を改めて学び直したい方
• 文系の方、非エンジニアの方で数学の知識に自信のない方
• コードを書きながら数学を学びたい方

【目次】
序章 イントロダクション
第1章 学習の準備をしよう
第2章 Pythonの基礎
第3章 数学の基礎
第4章 線形代数
第5章 微分
第6章 確率・統計
第7章 数学を機械学習で実践
Appendix さらに学びたい方のために

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

 
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Pythonでデータ分析を体験してみよう!

【データ分析を一緒に体験しよう】
スクレイピングなどで集めた大量のデータ。
どうやって分析してたらよいか、困っていませんか?
「数式があって難しそう」
「プログラムも大変そう」
と思っている方も多いはず。
本書は、そうした方に向けて、サンプルを元にやさしく
データ分析の方法を解説しています。

【Python2年生について】
「Python2年生」は、「Python1年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。
ある程度、技術的なことを盛り込み、本書で扱う技術について身に着けてもらいます。
『Python2年生 スクレイピングのしくみ』(ISBN:9784798161914)も刊行されています。

【対象読者】
・データの分析方法を知りたい初心者

【本書のポイント】
ヤギ博士&フタバちゃんと一緒に、データ分析の考え方から丁寧に解説。
データを分析する時に必要な前処理の方法や、データの集まりの見方、
データを見やすいグラフにする方法、データの分布の見方、予測の立て方を
解説する書籍です。

【著者プロフィール】
森 巧尚(もり・よしなお)
アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。関西学院大学非常勤講師、
関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、
プログラミングに関する幅広い活動を行っている。
近著に『Python1年生』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、
『Java1年生』、『動かして学ぶ!Vue.js開発入門』(いずれも翔泳社)、
『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』(マイナビ出版)などがある。

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ヤギ博士・フタバちゃんと一緒に
機械学習のしくみを学ぼう!

【機械学習をいちから学んでみよう!】
「最近よく耳にする人工知能と機械学習について知りたい」
「機械学習ってどのようなことをするの?」
と思っている方は多いと思います。
本書はそうした方に向けて「機械学習」について
いちからやさしく解説します。

【Python3年生について】
「Python1年生」「Python2年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。
(※「Python3年生」から初めて学ぶ方でもわかるように工夫しています)

【読者対象】
機械学習の初心者

【本書のポイント】
ヤギ博士&フタバちゃんと一緒に、
機械学習のしくみについて、
サンプルを動かしながら、
楽しく学ぶことができます。

【著者プロフィール】
森 巧尚(もり・よしなお)
アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。
関西学院大学非常勤講師、関西学院高等部非常勤講師、
成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、
プログラミングに関する幅広い活動を行っている。
近著に『Python1年生』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、『Python2年生 データ分析のしくみ』、
『Java1年生』、『動かして学ぶ! Vue.js開発入門』(いずれも翔泳社)、
『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』(マイナビ出版)などがある。

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
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本書の内容
僕たちは、こんな本を待っていた。Sebastian Thrunらの名著『確率ロボティクス』(マイナビ)の翻訳者であり、同分野の第一人者でもある、上田隆一氏が書き下ろす至極の入門書! ・理論→実装という一貫した流れで、丁寧に解説。まさにバイブル!・Jupyter Notebook対応だから、すぐに実践できる!・コードはGitHubで全部公開!【第1章「はじめに」より抜粋】 本書は、確率をロボットの認識機能や制御に用いることを考える分野「確率ロボティクス」の入門書です。ロボットの開発者、研究者になるには機械、計算機、制御に関する勉強も必要なうえ、上記のような状況なので、確率論、統計学の理解も重要になってきています。たくさん勉強しなければならないので「手短に」といいたいところですが、確率というものに実感がもてるまでには頭の訓練が必要です。 筆者は学生のとき、確率に対する実感を養うために(実際は家賃込みの月6万円の仕送りを増やすために)、学生寮、後楽園、高田馬場あたりの「現場」でかなりの訓練をして仕送りを減らしていましたが、そちらをおすすめするわけにはいきません。そこでロボティクスでよく使われるアルゴリズムを書いて動かしてもらい、実感をもってもらおうと企画したのが本書です。【主な内容】第1部 準備/第1章 はじめに/第2章 確率・統計の基礎/第3章 自律ロボットのモデル化/第4章 不確かさのモデル化 第2部 自己位置推定とSLAM/第5章 パーティクルフィルタによる自己位置推定/第6章 カルマンフィルタによる自己位置推定/第7章 自己位置推定の諸問題/第8章 パーティクルフィルタによるSLAM/第9章 グラフ表現によるSLAM 第3部 行動決定第/10章 マルコフ決定過程と動的計画法/第11章 強化学習/第12章 部分観測マルコフ決定過程 付録A ベイズ推論によるセンサデータの解析 付録B 計算  
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本書の内容

数学の基礎知識とPythonコードを紐づけて機械学習の基本を学べる!

【本書の目的】
現在、人工知能関連のプロダクト・サービスが数多く見受けられるようになりました。
人工知能関連の開発に機械学習の基礎知識は必須です。
本書はそうした機械学習の基礎知識を学びたいエンジニアに向けた書籍です。

【本書の特徴】
本書は機械学習の基本について、数学の知識をもとに、
実際にPythonでプログラムしながら学ぶことができる書籍です。
・最新のPython 3.7に対応
・学習内容を「要点整理」で復習
・数式とコードをつなげたわかりやすい解説

【読者が得られること】
本書を読み終えた後には、機械学習のしくみとプログラミング手法を理解できます。

【対象読者】
機械学習の基礎を学びたい理工学生・エンジニア

【目次】
第1章 機械学習の準備
第2章 Pythonの基本
第3章 グラフの描画
第4章 機械学習に必要な数学の基本
第5章 教師あり学習:回帰
第6章 教師あり学習:分類
第7章 ニューラルネットワーク・ディープラーニング
第8章 ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用(手書き数字の認識)
第9章 教師なし学習
第10章 要点のまとめ

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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本書の内容
(概要)
Pythonでやりたいことがスグに逆引きできる、究極のレシピ集。
基礎知識にはじまり、定番機能の解説、開発現場でニーズの高いテクニックまであますところなく集めました。基本文法/数値処理/テキスト処理/データベース/HTTPリクエスト/データ分析/画像処理…繰り返し参照しやすい形式で構文やコードをわかりやすく整理。脱初心者から駆け出しのエンジニア、ホビープログラマー、研究者まで。Pythonでプログラミングするすべての方にお届けします。Python 3対応。

(こんな方におすすめ)
・Pythonの入門レベルを卒業しているひと
・Pythonでできることを手っ取り早く調べたいひと
・Pythonを使う駆け出しITエンジニア、研究者、ホビープログラマー

(目次)
Chapter 1 Pythonの基本
Chapter 2 変数
Chapter 3 制御文
Chapter 4 関数
Chapter 5 クラスとオブジェクト
Chapter 6 例外
Chapter 7 実行制御
Chapter 8 開発
Chapter 9 ファイルとディレクトリ
Chapter 10 数値処理
Chapter 11 テキスト処理
Chapter 12 リスト・辞書の操作
Chapter 13 日付と時間
Chapter 14 さまざまなデータ形式
Chapter 15 リレーショナルデータベース
Chapter 16 HTTPリクエスト
Chapter 17 HTMLパース
Chapter 18 画像処理
Chapter 19 データ分析の準備
Chapter 20 IPython
Chapter 21 NumPy
Chapter 22 pandas
Chapter 23 Matplotlib
Chapter 24 デスクトップ操作の自動化  
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さっと引けるテクニック集。 悩んでる暇がったら見た方が早い。車輪の最発明なんかいりませんから人のコードをもらっちゃいましょう
しっかり梱包されつつコンパクトにまとまっていて良かった。届くのも早かったし、早速勉強しようと思います。
 
   
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本書の内容
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※プリント・レプリカ形式は見開き表示ができません。
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

さまざまな関係性の構造をPythonで分析する!
ネットワーク分析は、さまざまな「関係性」を分析する学問です。
構造をモデル化することで、ネットワークという言葉から想像しやすいWebやSNSの分析だけでなく、たとえば感染症の伝搬経路を見つけたり、未来の人間関係を予測したりすることが可能です。マーケティングなどの現場でも使用されています。

 本書では、ネットワーク構造をもつデータをPythonで分析するための基礎知識を習得できます。
 分析には、Google Colaboratory(クラウド上で使用できるJupyter Notebook環境。Colabとも呼ばれる)を用います。ブラウザ上で動くColabは環境構築が不要なため、すぐに実際にコードを試すことができます。また、可視化ツールとしてNetworkXを使用し、さまざまなネットワークをグラフとして視覚的に把握できます。
実際にColabで動かせるプログラムと、そのプログラムによって出力されたグラフを数多く例示しているため、実際にColabでコードを実行しながら理解を深めることができます。

データサイエンスを学ぶ学生はもちろん、企業の広報・企画・マーケティング担当者など、顧客の購買行動やソーシャルネットワークの分析などが必要になった社会人にも役立つ一冊です。

第1章 分析できる環境を用意する-ツールや言語の把握
第2章 ネットワーク分析の流れを知る-小説の人間関係を紐解く
第3章 必要な用語を学ぶ-ネットワークの基礎知識
第4章 中心を見つける-さまざまな中心性
第5章 経路を見つける-ネットワークの探索
第6章 グループを見つける-分割と抽出
第7章 似たネットワークを作る-モデル化
第8章 似た頂点を見つける-将来の構造予測
第9章 病気や口コミの広がりをモデル化する-感染、情報伝搬
第10章 ネットワークを俯瞰する-可視化による分析
第11章 リファレンス  
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本書の内容
最高のアルゴリズム入門書

※この電子書籍は、「固定レイアウト型」で配信されております。説明文の最後の「固定レイアウト型に関する注意事項」を必ずお読みください。

すべてのPythonプログラマに贈る! アルゴリズムとデータ構造入門書の最高峰。

本書は、Pythonで実装した豊富なプログラム例を通じて、アルゴリズムとデータ構造の基礎を身につけるためのテキストです。
基本的なアルゴリズムとデータ構造に始まって、目的とするデータを見つける探索、データの並びを一定の順序で並びかえるソート、そして、スタック・キュー・再帰的アルゴリズム・線形リスト・2分探索木などを学習します。
解説にあたっては、難しい理論や概念を視覚的なイメージで理解できるように、213点もの図表を提示しています。本書に示す136編のプログラムは、単なるサンプルではなく、実際に動作するものばかりです。すべてのプログラムを読破すれば、かなりのコーディング力が身につくはずです。
初心者から中上級者まで、すべてのPythonプログラマに最良の一冊です。

●目次
はじめに
本書の構成
第1章 基本的なアルゴリズム
 1-1 アルゴリズムとは
 1-2 繰返し
第2章 データ構造と配列
 2-1 データ構造と配列
 2-2 配列
第3章 探索
 3-1 探索アルゴリズム
 3-2 線形探索
 3-3 2分探索
 3-4 ハッシュ法
第4章 スタックとキュー
 4-1 スタック
 4-2 キュー
第5章 再帰的アルゴリズム
 5-1 再帰の基本
 5-2 再帰アルゴリズムの解析
 5-3 ハノイの塔
 5-4 8王妃問題
第6章 ソート
 6-1 ソートとは
 6-2 単純交換ソート(バブルソート)
 6-3 単純選択ソート
 6-4 単純挿入ソート
 6-5 シェルソート
 6-6 クイックソート
 6-7 マージソート
 6-8 ヒープソート
 6-9 度数ソート
第7章 文字列探索
 7-1 力まかせ法
 7-2 KMP法
 7-3 Boyer-Moore法
第8章 線形リスト
 8-1 線形リストとは
 8-2 線形リスト
 8-3 カーソルによる線形リスト
 8-4 循環・重連結リスト
第9章 木構造と2分探索木
 9-1 木構造
 9-2 2分木と2分探索木
章末問題の解答
参考文献
索引
謝辞
著者紹介

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本書の内容
プログラミングの力を使って直感的に微分積分を理解できる!

近年注目を浴びる人工知能は微分をはじめとした数学の計算に基づいています。また、新型コロナウィルス感染の予測では微分方程式が利用されています。微分積分は、多くの方が学ぶ意義がある学問なのですが、複雑な計算や数式が原因で学習に挫折した方も少なくありません。そこでPythonの出番です。

本書はこれから微分積分を学びたいと考える方や学び直したい方に向けて、Pythonの力を借りて視覚的にデータを確認することで、直感的な理解を促します。複雑な計算とグラフの描画はPythonにまかせ、Pythonが出力する結果とグラフを読み解くことに注力します。数学のエッセンスを理解して活用するために、コンピューターを使用した数学の学習は効率的な学習方法とも言えます。

「とりあえずPythonに計算させてみよう」と、軽い気持ちで数学の学習を開始してみましょう。

(こんな方におすすめ)
・Python を実際に動かして数学を勉強したい方
・微分積分の基礎を学びたい方、もしくは学び直したい方

(目次)
第1章 SymPy の基礎
1.1 文字式の計算
1.2 文字式への代入
1.3 式の因数分解と展開
1.4 方程式を解く

第2章 関数とグラフ作成
2.1 関数とは
2.2 関数のプログラム
2.3 関数のプロット
2.4 いろいろな関数とグラフ

第3章 極限値
3.1 極限とは
3.2 極限値とは
3.3 収束と発散
3.4 SymPy を使った極限値の計算
3.5 関数の極限
3.6 自然対数の底e
3.7 円周率の計算

第4章 微分の基本
4.1 微分を理解するために
4.2 データのプロットと変化率
4.3 平均変化率
4.4 直線の方程式
4.5 局所的な2 点を通る直線
4.6 微分係数
4.7 微分する- 導関数
4.8 導関数の計算
4.9 高階微分
4.10 積・商の微分
4.11 関数の微分

第5章 微分を使う
5.1 接線の方程式
5.2 関数の増減- 極大と極小
5.3 関数の近似
5.4 テイラー展開

第6章 積分の基本
6.1 積分の2 つの役割
6.2 和の計算の役割
6.3 微分の逆演算としての役割
6.4 不定積分
6.5 さまざまな関数の積分
6.6 面積の計算
6.7 モンテカルロ法

第7章 多変数関数の微分
7.1 2変数関数
7.2 偏微分
7.3 全微分
7.4 2変数関数の極大・極小
7.5 最小二乗法

第8章 微分方程式
8.1 微分方程式とは
8.2 微分方程式を解く
8.3 運動方程式を解く
8.4 生物の増減を解く
 
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Python 新書一覧

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本書の内容
基礎的な点群処理から、ICPアルゴリズム、物体認識、PointNetまでをPythonで学ぼう!★章末問題付き★

・Open3Dを使用し、Pythonプログミングとともに平易に解説。
・サンプルコードをサポートページから提供したので、すぐに実践できる!
・最終章では、RGBD画像、ボクセルデータ、メッシュデータ、多視点画像の3次元データ処理も解説。

【主な内容】
第1章 はじめに
第2章 点群処理の基礎
第3章 特徴点・特徴量の抽出
第4章 点群レジストレーション(位置合わせ)
第5章 点群からの物体認識
第6章 深層学習による3次元点群処理
第7章 点群以外の3次元データ処理

 
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現役シリコンバレーエンジニアが教える「最強のプログラミング」講義!

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【応用編】ではニーズの高い実践的テクニックを中心に、
【入門編】では基礎から1歩ずつ、わかりやすく解説。

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世界標準のPythonスキルを一気に伝えます。

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本書はさらに内容を充実させてパワーアップ! 自分のペースでしっかり学べます。
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★エンジニアの成功戦略も教えます★

コラムでは、エンジニアのキャリア戦略の立て方、成功するポイント、独学のコツなども紹介。

文系出身、TOEIC300点代からスタートした著者が渾身のエールを送ります。

★用語集、Pointなども充実★

コードを書くときの注意点、知っておきたい豆知識、
開発の現場で必要なことなどは
「Point」としてたっぷり掲載。

巻末には「用語集」も収録し、
徹底して実践的な内容となっています。  
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おかげさまで8万部突破!
読者の声に応えて
第2版の登場

【本書の概要】
Web開発やデータ分析などの分野で、ユーザー数が増えてきているPython。
最近では、Pythonに触れる方も多くなってきています。
本書はそうしたPython初心者の方に向けて、
ヤギ博士とフタバちゃんと一緒に
基本的なプログラムの作成から、面白い人工知能アプリの作成までを体験。
対話形式でプログラミングのしくみを学ぶことができます。

【対象読者】
Pythonについて何も知らないプログラミング超初心者

【本書のポイント】
・対話形式で解説し、イラストを交えながら、基礎知識を解説します。
・初めての方でも安心して学習できるよう基本文法もしっかり解説します。
・平易なサンプルを用意していますので、安心してプログラムを体験できます。
・2022年時点の最新の環境(Windows 11、Python 3.10など)に対応しています。
・エラーでつまづいた場合の対応方法を巻末に掲載しています。

【目次】
第1章 Pythonで何ができるの?
第2章 Pythonを触ってみよう
第3章 プログラムの基本を知ろう
第4章 アプリを作ってみよう
第5章 人工知能くんと遊んでみよう

【著者プロフィール】
森 巧尚(もり・よしなお)
『マイコンBASICマガジン』(電波新聞社)の時代からゲームを作り続けて現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い関西学院大学非常勤講師、
関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師などを行っている。
近著に、『Python1年生』『Python2年生 スクレイピングのしくみ』『Python2年生 データ分析のしくみ』『Python3年生 機械学習のしくみ』
『Java1年生』『動かして学ぶ!Vue.js開発入門』『Python自動化簡単レシピ』(いずれも翔泳社)、
『ゲーム作りで楽しく学ぶ Pythonのきほん』『楽しく学ぶ Unity2D超入門講座』『楽しく学ぶ Unity3D超入門講座』(いずれもマイナビ出版)などがある。  
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★確率的プログラミング言語がすぐに使える!★
・Pythonでのコーディングを前提に、PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTorchをカバー。
・回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説。

【主な内容】
第1章 ベイジアンモデリングとは
1.1 データ解析とコンピュータ
1.2 ベイジアンモデリングの基礎
1.3 代表的な確率分布
1.4 近似推論手法

第2章 確率的プログラミング言語(PPL)
2.1 ベイジアンモデリングとPPL
2.2 自動微分・最適化アルゴリズム
2.3 PyMC3の概要
2.4 Pyroの概要
2.5 NumPyroの概要
2.6 TensorFlow Probabilityの概要
2.7 GPyTorchの概要

第3章 回帰モデル
3.1 線形回帰モデル:線形単回帰モデル
3.2 線形回帰モデル:線形重回帰モデル
3.3 一般化線形モデル:ポアソン回帰モデル
3.4 一般化線形モデル:ロジスティック回帰モデル
3.5 階層ベイズモデル
3.6 ガウス過程回帰モデル:ガウス尤度
3.7 ガウス過程回帰モデル:尤度の一般化

第4章 潜在変数モデル
4.1 混合ガウスモデル
4.2 行列分解モデル
4.3 状態空間モデル
4.4 隠れマルコフモデル
4.5 トピックモデル
4.6 ガウス過程潜在変数モデル

第5章 深層学習モデル
5.1 ニューラルネットワーク回帰モデル
5.2 変分自己符号化器
5.3 PixelCNN
5.4 深層ガウス過程
5.5 正規化流  
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近年注目を浴びる人工知能は微分をはじめとした数学の計算に基づいています。また、新型コロナウィルス感染の予測では微分方程式が利用されています。微分積分は、多くの方が学ぶ意義がある学問なのですが、複雑な計算や数式が原因で学習に挫折した方も少なくありません。そこでPythonの出番です。

本書はこれから微分積分を学びたいと考える方や学び直したい方に向けて、Pythonの力を借りて視覚的にデータを確認することで、直感的な理解を促します。複雑な計算とグラフの描画はPythonにまかせ、Pythonが出力する結果とグラフを読み解くことに注力します。数学のエッセンスを理解して活用するために、コンピューターを使用した数学の学習は効率的な学習方法とも言えます。

「とりあえずPythonに計算させてみよう」と、軽い気持ちで数学の学習を開始してみましょう。

(こんな方におすすめ)
・Python を実際に動かして数学を勉強したい方
・微分積分の基礎を学びたい方、もしくは学び直したい方

(目次)
第1章 SymPy の基礎
1.1 文字式の計算
1.2 文字式への代入
1.3 式の因数分解と展開
1.4 方程式を解く

第2章 関数とグラフ作成
2.1 関数とは
2.2 関数のプログラム
2.3 関数のプロット
2.4 いろいろな関数とグラフ

第3章 極限値
3.1 極限とは
3.2 極限値とは
3.3 収束と発散
3.4 SymPy を使った極限値の計算
3.5 関数の極限
3.6 自然対数の底e
3.7 円周率の計算

第4章 微分の基本
4.1 微分を理解するために
4.2 データのプロットと変化率
4.3 平均変化率
4.4 直線の方程式
4.5 局所的な2 点を通る直線
4.6 微分係数
4.7 微分する- 導関数
4.8 導関数の計算
4.9 高階微分
4.10 積・商の微分
4.11 関数の微分

第5章 微分を使う
5.1 接線の方程式
5.2 関数の増減- 極大と極小
5.3 関数の近似
5.4 テイラー展開

第6章 積分の基本
6.1 積分の2 つの役割
6.2 和の計算の役割
6.3 微分の逆演算としての役割
6.4 不定積分
6.5 さまざまな関数の積分
6.6 面積の計算
6.7 モンテカルロ法

第7章 多変数関数の微分
7.1 2変数関数
7.2 偏微分
7.3 全微分
7.4 2変数関数の極大・極小
7.5 最小二乗法

第8章 微分方程式
8.1 微分方程式とは
8.2 微分方程式を解く
8.3 運動方程式を解く
8.4 生物の増減を解く
 
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Djangoライブラリを使ってWebアプリ開発を学びます。Pythonでサーバー上で動作するWebアプリの作成をすることに興味がある人を対象とした、基本から実践的なテクニックを身に付けるための解説書です。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。  
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(4.7)
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『Pythonによるファイナンス 第2版』の著者が、アルゴリズムトレードを始める上で必要な自動売買の基礎と、機械学習を本格的に導入するために必要なPythonの知識について解説します。
具体的には、アルゴリズムトレード用の適切なPython環境の設定、データの取得、NumPy/pandasを使ったデータ分析、トレード戦略のバックテスト、市場予測、ストリーミングのリアルタイム処理等、アルゴリズムトレードのさまざまな側面にPythonを適用するさまざまな手法を紹介し、自動トレード戦略を効率よく構築、デプロイするために、どのような選択肢があるのかを提示します。
本書で利用したサンプルコードはGitHubから利用可能です。  
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「Djangoに興味があるけど、何から手を付ければよいかわからない」「Djangoの学習に挫折してしまったが、やっぱり理解したい」といった方に、アプリケーションの作成を通して理解が深められるよう説明しています。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。  
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Django3.2対応(LTS)
DjangoによるWebアプリ開発手法を丁寧に解説!

【本書の概要】
本書は、大人気フレームワーク「Django」によるWebアプリ開発手法を解説した書籍です。
具体的には、DjangoによるWebアプリの設計・作成の基本、動的機能の作成(フォーム作成)の基本、
認証処理の基本、データベースとの連携の基本(日記機能)、クラウドとの連携の基本(デプロイも含む)、
セキュリティの基本など一通り学ぶことができます。
フルスタックエンジニア必携の1冊です。

【対象読者】
Pythonの基礎知識のあるフルスタックエンジニア

【Djangoの対応バージョン】
Django3.2。
Django3.2はLTS(Long Term Support)という長期間サポート対象のバージョン。
2024年4月までセキュリティサポートが予定されており、安心して学習できます。

【Djangoとは(本書より抜粋)】
DjangoはPython用のフルスタックWebアプリフレームワークです。
多くのWebアプリにおいて必要となるメール送信やセキュリティなど、
多くの機能が標準で備わっています。
開発用の機能も充実しています。開発サーバーはDjangoに同梱されているため、
ローカルマシンで開発中のWebアプリをすぐに起動できます。
さらに、データベースのテーブル定義を記述しておけば自分でデータベースを操作するSQLを書くことなく、
コマンドを打つだけでデータベースに反映することもできます。
運用を支援する管理サイトも最初から備わっています。この管理サイトを使えば、
Web上からデータベースのデータを書き換えたり、
ユーザーの管理などを素早く行えます。

【著者】
大高隆(おおたか・りゅう)
京都大学大学院情報学研究科修了後に日本アイ・ビー・エム株式会社に入社。
同社にて10年間エンジニアとして従事し退社。
現在フリーのソフトウェアエンジニア兼投資家。
パッケージソフトやWebアプリなどの開発作業に日夜取り組んでいる。

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。  
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Python 高評価のおすすめ本 ランキング

人気 1位
本書の内容
Pythonを使った機械学習の入門に最適な1冊!
近ごろ話題の機械学習、「気になるけどなんだか難しそう……」と思っていませんか?
実は、機械学習の基本はとてもシンプルで、プログラミング初心者にも最適なんです。
本書は、プログラミングやPython、機械学習の初心者向けに、マンガでPython機械学習を解説します。機械学習の代表的な手法である単回帰をはじめ、重回帰やk近傍法、k平均法などの考え方を、「ペットのウサギの理想体重は?」「予算内の引っ越し先は?」といった身近な問題を通じて解説するので、やさしく楽しく学べます。
Pythonの開発環境もブラウザさえあれば無料で使えるGoogle Colaboratoryを用いるので、面倒な環境構築は一切不要。インターネットに接続できるパソコンがあればすぐに学習を開始できます。ほかの機械学習の書籍だと難しかったという方へも、オススメの一冊です。
「そろそろ常識知っておこう!」シリーズは、会話形式の解説をマンガテイストに進化させ、マンガ、会話、チュートリアルをシームレスに組み合わせたニュースタイルの解説書。常識とされながらも覚えにくいテーマをピックアップし、要点をマンガでわかりやすく解説します。

■目次
第1章 Pythonを触ってみよう
第2章 Pythonの基礎
第3章 機械学習を体験してみよう
第4章 機械学習を実践しよう
第5章 データを集めるには
 
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ユーザーレビュー
Python をある程度分かっていたので、前半の文法説明は読み飛ばしましたが、後半の章は機械学習でどんな事が出来るかの取っ掛かりにはなると思います。
Google Colaboratoryを使っているため、面倒な環境構築に時間をとられることなく、すぐにコードを打ち込んで学習できる。
 
   
人気 2位
本書の内容
ゲームを作りながらPythonを楽しく学ぶ!

プログラミングを習得する一番効率的な方法、それはゲームを作りながら学ぶこと。
文法だけを学んでも、何に、どうやって使うかわからないままではプログラミングを覚えたとは言えません。
本書の特徴は「プログラミング学習に最適なPythonを使って」、「ゲームを作りながらプログラミングの実践的な考え方を身に付けられること」です。
PART1では「Pythonの基礎知識」を学び、PART2ではその知識をもとにpygameを使って「ゲームを作る」2つのパートで構成されています。

「プログラミングには興味があるけど、どうやって勉強したらいいんだろう」?
「何度も挑戦してるけど難しくて脱落してしまった……」

そんなふうに考えているプログラミング入門者、Python入門者にぜひ手に取っていただきたい1冊です!

========================================
PART1 Pythonを学ぼう
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Chapter1 Pythonってなに?
Chapter2 プログラムの基本1 【順次、変数】
Chapter3 プログラムの基本2 【条件分岐、ランダム】
Chapter4 プログラムの基本3 【反復、たくさんのデータ】
Chapter5 プログラムをまとめる 【関数、ループ】

========================================
PART2 ゲームを作ろう
========================================
Chapter1 pygameで絵を描こう
Chapter2 キーやマウスで動かそう
Chapter3 画面の切り換えで紙芝居
Chapter4 衝突判定でアクションゲーム
Chapter5 ボールを反射してブロック崩し
Chapter6 ブロック崩しから、シューティングゲームへ
 
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本書の内容
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

暗号を用いた秘密のメッセージの作り方を指南する、初心者向けの書籍はたくさんあります。また、暗号の解読法を指南する、初心者向けの書籍はいくつか存在します。しかし、暗号を解読するためのプログラミングを指南する、初心者向けの書籍は皆無といえるでしょう。本書はそのギャップを埋めるためのものです。

本書は、暗号、暗号解読、暗号学について興味を持っている人のためのものです。本書の暗号(23章と24章の公開鍵暗号を除く)はすべて古典的なものであり、ノートPCの計算能力でも解読できます。現在の組織や個人はこうした古典暗号を使用しません。しかし、古典暗号を通じて、暗号を構成する土台や、脆弱な暗号の解読法について学べます。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
Pythonで暗号を勉強をしたくて買いました。とても面白く勉強になります。またPythonの基礎知識もついていいと思います。
 
   
人気 4位
本書の内容
 
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人気 5位
本書の内容
現役シリコンバレーエンジニアが教える「最強のプログラミング」講義!

9万人が選んだ人気No.1オンライン講座が
超わかりやすくパワーアップして書籍化!

海外企業でも通用する
一流のプログラミング技術が学べます!

★基礎から応用、一流コードスタイルまで1冊で学べる★

【応用編】ではニーズの高い実践的テクニックを中心に、
【入門編】では基礎から1歩ずつ、わかりやすく解説。

シリコンバレーのトップIT企業で活躍する著者が
世界標準のPythonスキルを一気に伝えます。

★海外でも通用する
一流のプログラミング技術が身につく★

知っていましたか?
アメリカのエンジニアの年収は日本の5~10倍です。
本書は「いつか海外で活躍したい」、
そんな夢の実現も強力にバックアップしてくれる
「海外進出の道しるべ」ともなる一冊です。

★9万人超が選んだ人気No.1講座の書籍化★

本書のもととなったのは、オンライン講座Udemyで人気No.1を獲得したPython講座。
本格的な内容をわかりやすく伝える著者の講座は人気が高く、延べ18万5,000人が受講しています(全講座計)。

本書はさらに内容を充実させてパワーアップ! 自分のペースでしっかり学べます。
独学の強い味方、「サンプルコード」の無料ダウンロードサービス付き。

★エンジニアの成功戦略も教えます★

コラムでは、エンジニアのキャリア戦略の立て方、成功するポイント、独学のコツなども紹介。

文系出身、TOEIC300点代からスタートした著者が渾身のエールを送ります。

★用語集、Pointなども充実★

コードを書くときの注意点、知っておきたい豆知識、
開発の現場で必要なことなどは
「Point」としてたっぷり掲載。

巻末には「用語集」も収録し、
徹底して実践的な内容となっています。  
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人気 6位
本書の内容
大手メーカーで活躍してきたクリエイターが
ゲーム開発のノウハウをゼロから教えます!


本書はPythonを使用した、ゲームプログラミングの解説書です。
類書とは異なり、終始一貫「ゲーム開発」に焦点を当て、
今書いているプログラムがどのような"動き"に反映され、
どのような"面白さ"に結びつくのかを、正しく学ぶことができます。

一般的なソフト開発ではなく「ゲーム開発の作法」をきちんと学ぶことによって、ゲーム好きな読者の皆さんの就職や趣味といったリアルな世界がより充実してくれることを願い、出版されました。

【読者対象】
○ゲーム業界に就職したい学生・社会人
○SNSや同人で自作ゲームを発表したい方
○落ち物パズル、RPGの作り方を知りたい方
○一般ソフトとゲーム制作の違いを知りたい方
○Pythonを始めたけど作るものが浮かばない方
……高校生ぐらいから読めます!

【本書の特長】
○業界の基礎知識やプログラマーの役割からきちんと解説
○Pythonの基本文法をしっかり解説、プログラミング初心者も安心
○プログラム1行ごとに説明を付けており、理解しやすい
○豊富な図解とイラストを用い、イメージで理解できる
○開発に必要な素材はすべて無償ダウンロードできる

クイズ、すごろく、おみくじ、診断アプリ、迷路、自動生成ダンジョン、落ち物パズル、本格PRGなど……簡単なミニゲームから難しいものまで幅広く教材を用意しています。

さらに、読者特典として3つのおまけゲームもプレゼント!

すべてのゲームをつくり終えた時、あたなのプログラミングスキルは何倍にも向上しているに違いありません。

本書を機に、ぜひゲームプログラミングの世界に飛び込んでみてください!

【目次】
Prologueゲームプログラマーになろう!

Chapter 1 Pythonのインストール
Lesson 1-1 Pythonとは
Lesson 1-2 Pythonのインストール
Lesson 1-3 Pythonを起動しよう
COLUMN ゲームクリエイターって儲かるの?

Chapter 2 Pythonを始めよう
Lesson 2-1 計算してみる
Lesson 2-2 文字列を出力する
Lesson 2-3 カレンダーを出力する
Lesson 2-4 プログラミングの準備
Lesson 2-5 プログラムを記述しよう
Lesson 2-6 入出力命令を知ろう
Lesson 2-7 プログラムの記述の仕方
COLUMN ゲームが完成するまで

Chapter 3 プログラミングの基礎を学ぼう
Lesson 3-1 変数と計算式
Lesson 3-2 リストについて
Lesson 3-3 条件分岐について
Lesson 3-4 繰り返しについて
Lesson 3-5 関数について
COLUMN ゲームの開発費はどれくらい? その1

Chapter 4 importの使い方
Lesson 4-1 モジュールについて
Lesson 4-2 カレンダーの復習
Lesson 4-3 日時を扱う
Lesson 4-4 乱数の使い方
COLUMN RPGで逃げるのに失敗する確率

Chapter 5 CUIでつくるミニゲーム
Lesson 5-1 CUIとGUI
Lesson 5-2 クイズゲームを作る
Lesson 5-3 すごろくを作る
Lesson 5-4 消えたアルファベットを探すゲームを作る
COLUMN ゲームの開発費はどれくらい? その2

Chapter 6 GUIの基礎1
Lesson 6-1 GUIについて
Lesson 6-2 ラベルを配置する
Lesson 6-3 ボタンを配置する
Lesson 6-4 キャンバスを使う
Lesson 6-5 おみくじを引くソフトを作る
COLUMN キャンバスに図形を表示する

Chapter 7 GUIの基礎2
Lesson 7-1 テキスト入力欄を配置する
Lesson 7-2 複数行のテキスト入力欄を配置する
Lesson 7-3 チェックボタンを配置する
Lesson 7-4 メッセージボックスを表示する
Lesson 7-5 診断ゲームを作る
COLUMN RGBによる色指定

Chapter 8 本格的なゲーム開発の技術
Lesson 8-1 リアルタイム処理を実現する
Lesson 8-2 キー入力を受け付ける
Lesson 8-3 キー入力で画像を動かす
Lesson 8-4 迷路のデータを定義する
Lesson 8-5 二次元画面のゲーム開発の基礎
COLUMN ゲームソフトを完成させるには
Lesson 8-6 ゲームとして完成させる
COLUMN デジタルフォトフレームを作る

Chapter 9 落ち物パズルを作ろう!
Lesson 9-1 ゲームの仕様を考える
Lesson 9-2 マウス入力を組み込む
Lesson 9-3 ゲーム用のカーソルの表示
Lesson 9-4 マス上のデータを管理する
Lesson 9-5 ブロックを落下させるアルゴリズム
Lesson 9-6 クリックしてブロックを置く
Lesson 9-7 ブロックが揃ったかを判定するアルゴリズム
Lesson 9-8 正しいアルゴリズムを組み込む
Lesson 9-9 タイトル画面とゲームオーバー画面
Lesson 9-10 落ち物パズルの完成
COLUMN winsoundで音を鳴らす

Chapter 10 Pygameの使い方
Lesson 10-1 Pygameのインストール
Lesson 10-2 Pygameのシステム
Lesson 10-3 画像を描画する
Lesson 10-4 図形を描画する
Lesson 10-5 キー入力を行う
Lesson 10-6 マウス入力を行う
Lesson 10-7 サウンドを出力する
COLUMN Pygameで日本語を使う

Chapter 11 本格RPGを作ろう! 前編
Lesson 11-1 ロールプレイングゲームについて
Lesson 11-2 迷路を自動生成する
Lesson 11-3 ダンジョンを作る
Lesson 11-4 ダンジョン内を移動する
Lesson 11-5 戦闘シーンを作る その1
Lesson 11-6 戦闘シーンを作る その2
Lesson 11-7 戦闘シーンを作る その3
COLUMN ゲームの画面演出

Chapter 12 本格RPGを作ろう! 後編
Lesson 12-1 ロールプレイングゲームの全体像
Lesson 12-2 ファイルのダウンロードとプログラムの実行
Lesson 12-3 プログラムリスト
Lesson 12-4 プログラムの詳細
COLUMN Pythonでのファイル処理

Chapter 13 オブジェクト指向プログラミング
Lesson 13-1 オブジェクト指向プログラミングについて
Lesson 13-2 クラスとオブジェクト
Lesson 13-3 tkinterを使ってオブジェクト指向を学ぶ
Lesson 13-4 オブジェクト指向プログラミングをもっと学ぶ
COLUMN 筆者も苦労したオブジェクト指向プログラミング

Appendix 池山高校Python研究部
Intro ゲームをつくろう!
1つ目 一筆書き迷路ゲーム
2つ目 英単語学習ソフト
3つ目 ブロック崩し  
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0から始める人からある程度学んだ人まで対象としており、1冊しっかりやれば基礎は身に付く構成で良い。これからやる人にも勧められる本です。
子供が使っておりますが、見やすいみたいです。 内容も分かりやすいようです。 子供はプログラミング を楽しんでいます
キャラクターも分かりやすく、簡単に形から入れるのでとても面白いです
 
   
人気 7位
本書の内容

【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】

Pythonでデータ分析を体験してみよう!

【データ分析を一緒に体験しよう】
スクレイピングなどで集めた大量のデータ。
どうやって分析してたらよいか、困っていませんか?
「数式があって難しそう」
「プログラムも大変そう」
と思っている方も多いはず。
本書は、そうした方に向けて、サンプルを元にやさしく
データ分析の方法を解説しています。

【Python2年生について】
「Python2年生」は、「Python1年生」を読み終えた方を対象とした入門書です。
ある程度、技術的なことを盛り込み、本書で扱う技術について身に着けてもらいます。
『Python2年生 スクレイピングのしくみ』(ISBN:9784798161914)も刊行されています。

【対象読者】
・データの分析方法を知りたい初心者

【本書のポイント】
ヤギ博士&フタバちゃんと一緒に、データ分析の考え方から丁寧に解説。
データを分析する時に必要な前処理の方法や、データの集まりの見方、
データを見やすいグラフにする方法、データの分布の見方、予測の立て方を
解説する書籍です。

【著者プロフィール】
森 巧尚(もり・よしなお)
アプリの開発や、技術書や電子工作マガジンなどでの執筆活動。関西学院大学非常勤講師、
関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師など、
プログラミングに関する幅広い活動を行っている。
近著に『Python1年生』、『Python2年生 スクレイピングのしくみ』、
『Java1年生』、『動かして学ぶ!Vue.js開発入門』(いずれも翔泳社)、
『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』(マイナビ出版)などがある。

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つまずきポイントも丁寧に解説! 確実にステップアップしよう!

世界累計50万部のベストセラー『Python Crash Course』待望の翻訳版が登場! 10歳の小学生から定年世代まで、世界中の読者が学んだプログラミング入門書で、あなたもPythonの基本をしっかり学びましょう。本書は世界の中学、高校、大学でもテキストとして利用されており、この本で得た知識をもとに新しい仕事に就いたり、副業をスタートさせたりしている人たちが世界中にいます。
「必修編」では、プログラミング環境の用意、基本的なプログラムの書き方に始まり、リスト、辞書、クラス、関数といった基礎的な知識からエラー処理、テストコードの書き方までを演習問題を交えながら、わかりやすく解説します。随所にプログラマーとしての心構えなども触れられており、読みやすく整理されたコードの書き方も身につきます。これから初めてPythonを学ぶ人も、学び直したい人も、必読の書籍です。Windows・Mac・Linuxに対応しています。

第1章 はじめの一歩
プログラミング環境のセットアップ
異なるOS上のPython
Hello World! プログラムを実行する
トラブル解決方法
Pythonのプログラムをターミナルで実行する
まとめ

第2章 変数とシンプルなデータ型
hello_world.py の実行時に何が起こっているのか
変数
文字列
数値
コメント
The Zen of Python: Pythonの禅
まとめ

第3章 リスト入門
リストとは
要素を変更、追加、削除する
リストを整理する
リストを操作するときのIndexErrorを回避する
まとめ

第4章 リストを操作する
リスト全体をループ処理する
インデントエラーを回避する
数値のリストを作成する
リストの一部を使用する
タプル
コードのスタイル
まとめ

第5章 if文
簡単な例
条件テスト
if文
リストとif文を使用する
if文のスタイル
まとめ

第6章 辞書
シンプルな辞書
辞書を操作する
辞書をループする
入れ子
まとめ

第7章 ユーザー入力とwhileループ
input() 関数の働き
whileループの紹介
whileループをリストと辞書で使用する
まとめ

第8章 関数
関数を定義する
実引数を渡す
位置引数
戻り値
リストを受け渡す
任意の数の引数を渡す
関数をモジュールに格納する
関数のスタイル
まとめ

第9章 クラス
クラスを作成して使用する
クラスとインスタンスを操作する
継承
クラスをインポートする
Python標準ライブラリ
クラスのスタイル
まとめ

第10章 ファイルと例外
ファイルを読み込む
ファイルに書き込む
例外
データを保存する
まとめ

第11章 コードをテストする
関数をテストする
クラスをテストする
まとめ

付録
A Pythonのインストールとトラブルシュート
B テキストエディターとIDE
C 助けを借りる
 
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ユーザーレビュー
内容がしっかりまとめられていて、かなり参考になります。またサイズがコンパクトなので、通勤時に持ち歩きも可能です。ただし、重いです。
 
   
人気 9位