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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
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 3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 4位
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。

※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 5位
本書の内容
【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Webコンテンツの制作、執筆活動、関西学院大学非常勤講師など、
プログラミングにまつわる幅広い活動を行っている。
近著に『やさしくはじめるiPhoneアプリ作りの教科書』(マイナビ出版)、
『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) 、
『なるほど!プログラミング』(SBクリエイティブ)などがある。

 
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ユーザーレビュー
売れ行きが良すぎたみたいで発送が遅れましたが、この本の質なら仕方ないかと思います。 自分はCobol時代の昔のプログラマーですが、すごくわかりやすかった。初心者には絶対おすすめしたい。 フリーランスエンジニアや、子どもたちの指導者として働くつもりです。 2年生も買います^^
購入から発送、到着まで少し日数はかかりましたが、専用の梱包材に入れられ、本の状態も綺麗でした。paypayモールの商品ということで、ポイントも多くつきました。
梱包もダンボール生地の袋で非常にいい状態で届きました。読みやすい本と聞いていたので、これから勉強が楽しみです。イラストも可愛くとっつきやすそうです。
 
   
人気 6位
本書の内容
 
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ユーザーレビュー
 
   
人気 7位
本書の内容
 
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ユーザーレビュー
 
   
人気 8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

 
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人気 9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。
 
   
人気 10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。
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 11位
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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ユーザーレビュー
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。
 
   
人気 12位
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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ユーザーレビュー
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。
 
   
人気 13位
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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ユーザーレビュー
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。
綺麗に梱包されていました。ありがとうございました
 
   
人気 14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 15位
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 16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 17位
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。  
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ユーザーレビュー
O'REILLYのこのシリーズは本のサイズが大きくてちょっと扱いにくいのと、使っているフォントが細くて読みやすくないのが好きじゃないのですが、内容はとても良いと思います。Pandasでこうすればできるというより基本的なことがわかるので応用が利く知識が得られると思いました。
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。
 
   
人気 18位
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。
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ユーザーレビュー
 
   
人気 19位
本書の内容
世界各国で翻訳された
機械学習本ベストセラーの第3版!

分類/回帰問題から、深層学習/強化学習まで、
機械学習コンセプト全般をカバー。
理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。

第3版で敵対的生成ネットワーク、強化学習の各章を新たに追加し、
scikit-learnやTensorFlowなどなど新規のPython環境に対応。
13~16章の内容をほとんど刷新しています。

著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学ぶことができて
理論と実践を架橋する解説書の決定版!


[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。
●米国計算機学会「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。

【構成(予定)】
第1章 「データから学習する能力」をコンピュータに与える
第2章 分類問題―単純な機械学習アルゴリズムの訓練
第3章 分類問題―機械学習ライブラリscikit-learnの活用
第4章 データ前処理―よりよい訓練データセットの構築
第5章 次元削減でデータを圧縮する
第6章 モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
第7章 アンサンブル学習―異なるモデルの組み合わせ
第8章 機械学習の適用1―感情分析
第9章 機械学習の適用2―Webアプリケーション
第10章 回帰分析―連続値をとる目的変数の予測
第11章 クラスタ分析―ラベルなしデータの分析
第12章 多層人工ニューラルネットワークを一から実装する
第13章 ニューラルネットワークの訓練をTensorFlowで並列化する
第14章 TensorFlowのメカニズム
第15章 画像の分類―ディープ畳み込みニューラルネットワーク
第16章 系列データのモデル化―リカレントニューラルネットワーク
第17章 新しいデータの合成―敵対的生成ネットワーク
第18章 複雑な環境での意思決定―強化学習

◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python<, br> 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。
 
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統計的学習の基礎やPRMLで、機械学習の基本的なところを学んだので、コードにどうやってしていくのかを学びたく購入しました。このタイミングで読む本(2冊目ぐらいで読む本)としてはドンピシャだと思います。 理論に深く突っ込んだ本ではないので、理論的な話を勉強したい方には、マッチしないと思うので注意した方がいいかもしれません。 matplotlib, numpy, pandas,scikit-learnを使いまくるので、これらの入門書としても適していると思います。TensorFlowも2.0に対応しており、これもありがたいです。 目次をみるとすごい盛りだくさんで、何冊も何冊も買わなくて済むのもありがたいです。 敵対的生成ネットワークや強化学習も入っているという、、、 コードにコメントがたくさん書いてあるので、それぞれのコードが何をしているのかすぐにわかります。また、あまり癖ない書き方なので、非常に読みやすいです。Githubからデータやコードをゲットできるのも嬉しいですね。
AIの基本を学ぶには大変良い本です。サンプルプログラムも充実であり、すぐ動かして動作を確認できるので、星5つをつけさせてもらいました。
事前に参考にしていた口コミ通りだった。機械学習について基礎から応用まで載っていてとても参考になるし数式もあるので理解が深まる。
 
   
人気 20位
本書の内容
データ分析の現場にあって入門書にないもの――それは、「汚いデータ」(ダーティデータ)です。本書は、データ分析の現場では、どんなデータに出会い、どのような問題が生じ、どう対応すればよいのかというノウハウを解説します。事前の加工(視覚化)から機械学習、最適化問題まで、100本ノックをこなして、ビジネス現場で即戦力になれる「応用力」を身につけましょう! Pandas、Numpy、Matplotlibなど10個のライブラリを練習します。

※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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ユーザーレビュー
 
   
人気 21位
本書の内容
基本情報技術者試験(FE)の午後問題、
選択プログラミング言語「Python」(パイソン)
対策書、改訂第2版!


著者は、「徹底攻略」シリーズで『情報セキュリティマネジメント教科書』『応用情報技術者教科書』『ネットワークスペシャリスト教科書』『データベーススペシャリスト教科書』『情報処理安全確保支援士教科書』を手がける、人気現役講師の瀬戸美月氏

本書は、プログラミング言語としてPythonを学習するだけでなく、Pythonを通じてコンピュータの基礎理論やアルゴリズムも合わせて学習し、効率的にFE対策ができる構成で好評の『徹底攻略 基本情報技術者の午後対策 Python編』の改訂第2版です。
最新の傾向を踏まえ、アルゴリズム分野を中心に内容をさらに充実、予想問題も追加しています。

文法を暗記するより、実際に動かして試行錯誤する方が、記憶に残りやすく実力も付くという、プログラミングの学習の特性を踏まえ、本書に登場するプログラムは、すべてGitHubに公開されています。
付録で紹介している環境や、導入済みの環境にコピーして、手を動かしながらPythonのスキルを身につけることができます。

過去のプログラミング問題の出題傾向や、発表されているシラバスやサンプル問題などを徹底分析して作成したオリジナル予想問題を、5パターン収録
過去問題がわりに、総仕上げ、実力チェックなどにご利用ください。

通勤中や通学中など、出先での学習に便利な購入者限定特典は、「スマホで学べる単語帳アプリ」(収録単語は『徹底攻略 基本情報技術者教科書』と共通の内容になります)と、無料でダウンロードできる「本書全文の電子版」(PDF)!
(特典の利用についてはインプレスの無料読者会員システム「CLUB Impress」への登録が必要になります。特典提供予定期間は発売から3年間となります)
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
内容はわかりやすい方だと思います。 でも、デザイン?文字の間隔とかで、どれがどれか分かりにくいところがあって、混乱しました…。 頭使うところで、見た目で混乱させられると萎えます…。
すぐに届き息子も喜んで勉強をはじめました。今年の秋には試験があるようなので頑張ってほしいです。簡単な試験ではないと本人は言ってましたが。
基本情報技術者試験の勉強のため購入。最初からPythonを学ぶには少し足りない気もするが一旦触れたことがある人向けの本とのイメージ。
 
   
人気 22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  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
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 23位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 24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

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
私は業務でPython2系3系を2年ほど使用し、Python3エンジニア認定基礎試験は使い始めの頃にWebの模擬テストを10回くらい受けて合格しています。 この度、業務でデータ分析に取り組む必要が出てきたので、予備知識の習得とPython3データ分析試験合格のため、こちらの書籍を購入しました。 約10日かけてこの本のすべてのプログラムを手打ち&実行し、Python3データ分析の試験に合格できました。 数学の基礎知識にしっかりページを割いてあったのが良かったです。
テスト勉強のために購入しましたが、基本からとても分かりやすく説明されています。Winユーザの超初心者にもわかりやすいようにMacだけを例にするのは避けてほしいです。
発送時にはメールで連絡があり、発送後も問題なく通常通り届き、届いた際の内容物も特に問題ありませんでした。
 
   
人気 25位
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。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
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。
 
   
人気 26位
本書の内容
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。

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
購入から発送、到着まで少し日数はかかりましたが、専用の梱包材に入れられ、本の状態も綺麗でした。paypayモールの商品ということで、ポイントも多くつきました。
Python初心者でも分かるように説明などがあり、つまづくことなく取り組むことができました。初めて取り組む際におすすめの本です。
本は大変わかりやすく、初学者ですが理解することができました。配送も早くとても良かったので、また利用したいです。
 
   
人気 27位
発売日 2021/03/22
(4.5)
Amazon 4,180円
本書の内容
データサイエンスやウェブ開発、セキュリティなど、さまざまな分野で人気を獲得してきているPython。本書は、ベストセラー『入門 Python 3』の6年ぶりの改訂版で、プログラミング初級者を対象としたPythonの入門書です。プログラミングおよびPythonの基礎から、ウェブ、データベース、ネットワーク、並行処理といった応用まで、実践を見据えたPythonプログラミングをわかりやすく丁寧に説明します。Python 3.9に対応し、f文字列などの新機能も追加され大幅にボリュームアップしました。Pythonの機能をひと通り網羅し、リファレンスとしても便利です。  
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ユーザーレビュー
pythonを始めてみようと言う方におすすめの一冊です。関数リストから、例題を用いた使い方など詳しく記載されています。ぜひ勉強に役立てていただきたいです。
Pythonの基礎を学ぶのにはちょうど良い。ただ、これ1冊では出来ることは限られるので他の本と組み合わせなければいけない。
 
   
人気 28位
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
 
   
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本書の内容
 
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ユーザーレビュー
 
   
人気 30位
本書の内容
人気シリーズ「Pythonふりがなプログラミング」を大きくして読みやすく、内容を充実させて改訂しました。「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。さらにこの増補改訂版では、データ分析への初めの一歩を踏み出すための章を追加しました。統計情報とグラフ、2つの観点からPythonによるデータ分析の一端を体験できます。

■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
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
前作のPythonふりがなの本よりも少し大判になってます 見やすくてちょうどいい ふりがなといっても英語の読み方が書いてあるわけではなく、そのコードの意味がふってあります。読み方がわからない場合は自分で調べて書足せば更に便利になると思います。 あとはこの肝心のふりがな。コードの意味の和訳が合う合わないありそう。今まで自分で覚えてた単語と意味は同じだけど言葉が違う。ってことがちょいちょいあって使いにくい 一番優しいかと言われると??? わかってる人がわからない人に説明しようと丁寧にしてるつもりなんだけど、いまいちわかりにくい。そんな本。 ド初心者の人にはおすすめできません Pythonなんとなくわかるけどもっと掘り下げたい中級に行く前の初心者向けって感じですかね
 
   
人気 31位
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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ユーザーレビュー
 
   
人気 32位
本書の内容
 
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ユーザーレビュー
 
   
人気 33位
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
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
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。
 
   
人気 34位
本書の内容
 
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ユーザーレビュー
 
   
人気 35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 36位
本書の内容
 
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ユーザーレビュー
 
   
人気 37位
本書の内容
◆RとPython両方学べる。コスパ最強の一冊!◆

・コードが理解の試金石!
・「データサイエンスの準備」にページを割いているから、プログラミング経験ゼロで大丈夫!
・自分に合った言語を見つけたい、言語を乗り換えたいという方にもおすすめ!

[サポートサイト]
https://github.com/taroyabuki/fromzero

[主な内容]
第1部 データサイエンスのための準備
1章 コンピュータとネットワーク
2章 データサイエンスのための環境
3章 RとPython
4章 統計入門
5章 前処理

第2部 機械学習
6章 機械学習の目的・データ・手法
7章 回帰1(単回帰)
8章 回帰2(重回帰)
9章 分類1(多値分類)
10章 分類2(2値分類)
11章 深層学習とAutoML
12章 時系列予測
13章 教師なし学習
付録A 環境構築  
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ユーザーレビュー
 
   
人気 38位
本書の内容
さまざまな分野で威力を発揮するPythonは、ファイナンスの分野でも重要なテクノロジーとして急成長を遂げています。
本書は、Pythonを使った金融工学の初歩的な基本事項からアルゴリズム取引やデリバティブ分析までカバーし、必要なプログラミング、機械学習や深層学習を利用したデータ分析、統計などについて、数理と実用面から詳しく解説します。
「データ駆動型アプローチ」と「AIファーストファイナンス」を軸に、これからのファイナンスに必要な戦略と実践力を体得できることを目的とします。  
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ユーザーレビュー
 
   
人気 39位
本書の内容
Pythonは、人工知能や機械学習に適したプログラミング言語として注目されています。しかし、PythonはWeb開発など普通のアプリ開発においても使いやすい優秀な言語なのです。本書は、PythonのWeb開発用フレームワーク「Django3」を使って、基本的な知識からテンプレート制作やデータベースアクセスの技術まで、実際に手を動かしながら身につく入門書です。あなたもDjango3で、Pythonによる最新のWebアプリ開発を体験しましょう!

※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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ユーザーレビュー
pythonの基礎知識が有ればすぐに始められます。やさしい解説で手を動かすことでdjangoについて粗方理解できました!
 
   
人気 40位
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  
内容サンプル
 
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。
 
   
人気 41位
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


※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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内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 42位
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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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。
 
   
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本書の内容
 
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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、「アルゴリズムの可視化」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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ユーザーレビュー
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
※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。
お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。


Pythonゲーム開発入門の決定版!
人気ジャンルを題材にプログラミングの腕を磨こう!

大好評を博している『Pythonでつくる ゲーム開発 入門講座』に、第2弾『実践編』が登場!
前作同様、Pythonを用いたゲームプログラミングの基礎をまんべんなく解説しながら、今回は「アクション」「シューティング」「3Dカーレース」といった人気ジャンルの開発に挑戦します。

【本書の特長】
○複数の演習を通し、ゲーム開発の知識・技術を大幅UPできる
○三角関数、遠近法などの知識を開発に活かす方法を学べる
○マップエディタやランチャーなど関連ツールの開発も行う
○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

さらに、ゲーム開発でぶつかる"壁を乗り越えるためのヒント"も豊富に用意しました。

【開発のヒントが満載】
・マップやアイテムの配置はどうするのか
・自機と敵機のヒットチェックはどうするのか
・"弾幕"の軌道はどうやって計算するのか
・面白さにつながる難易度とはどの程度なのか
・エフェクトやサウンドはどうやって組み込むのか
・坂道のカーブ、奥行、起伏はどう表現するのか
・Pythonで3Dを表現するにはどうしたらよいのか
……こんな疑問に答えます!

ゲーム素材400本、プログラム80本、遊んで面白いゲーム5本を無償提供!

本書を読み終えた頃、ゲーム開発の知識はかなり高いレベルに到達できるでしょう。
また、各プログラム内にPythonのプログラミング技術を多くちりばめたので、Pythonを使う力もぐんと伸びているはずです。

ゲーム開発の基礎を盤石にしたい方、Pythonの技術に磨きをかけたい方にオススメの1冊です。  
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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。
※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。


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
 
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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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本書の内容
現代社会を支える根幹技術をPythonで!  Pythonプログラミングのスキルアップにも最適!

名著『Pythonスタートブック』の著者である辻真吾氏が書き下ろす至極の入門書! ソートやグラフ構造など基本的な内容から、乱択アルゴリズムや数論、ブロックチェーンの仕組みなどの幅広い話題までを解説。コードはWeb公開(
https://github.com/tsjshg/pyalgdata)。

【データサイエンス入門シリーズ】
第2期として、以下の2点を刊行!
『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之(著)竹村彰通(編)
『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾(著)下平英寿(編)

【「巻頭言」より抜粋】
 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。
 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。
 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。
――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授)

【推薦の言葉】
データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。
――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)

国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。
――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)  
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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。  
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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。
 
   
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本書の内容
直感的かつ短いコードでアイデアを形にできるKerasはTensorFlowのラッパーとして大人気のライブラリです。
本書でもTensorFlowをバックエンドとして使用し、自然言語処理、画像識別、画像生成、音声合成、テキスト生成、強化学習、AIゲームプレイなどさまざまなモデルをPythonとKerasで実装します。
対象読者は、各種のディープラーニングを素早く実装したいプログラマー、データサイエンティスト。
ディープラーニングを支える技術の速習にも好適です。
数式はなるべく使わずにコードと図で説明します。
ニューラルネットワークおよびPython 3の基本を理解している人であれば誰でも始めることができます。  
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環境構築に時間がかかるが、その分、勉強になりました。内容もちょっとむずかしいので、中上級者レベルです。
それぞれの項の導入が分かりやすく、参照する論文なども紹介してあり良い本です。
 
   
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本書の内容
化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書
本書は、化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書です。
これまでに蓄積してきた実験/製造データをデータ解析・機械学習を用いて分析することで、いままでとはまったく別のアプローチで材料開発を加速させたり、プロセス管理を効率化・安定化させたりすることができます。なぜなら、実験や製造データは、目に見えない、研究者・技術者の知識・知見・経験・勘の宝庫だからです。そして、データ解析・機械学習を用いることで、これらを目に見える形にすることができるからです。
読者が一から実践できるよう、Pythonのインストール方法、データ解析・機械学習の基本理論から、材料設計、分子設計、プロセス管理について実際にサンプルプログラムとサンプルデータセットを使った実践までを丁寧に解説しています。  
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本書の内容
Excelのルーチンを
Pythonで自動化しよう!


「PythonによるExcel操作の自動化」を集大成
ブックやシート、セルや行列を操作する
「表の見た目を整える」
「グラフを作成する」
「ブックの体裁を一度に整える」
「複数のシートから集計シートを作成する」
などなど、身近な業務を想定した用例を豊富に用意!
Pythonライブラリとの連携方法も詳しく解説します
どのサンプルも短くて簡単に書けるものが多数のため、
アレンジもしやすく、初心者にもやさしい内容です。

「コピペや手作業がめんどくさい……」
と日常業務で思ったことがあるのなら、
Pythonによる自動化に挑戦してみてください!
 
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まだまだ自由自在に使いこなせるレベルに達していないので、もう少しものになってから色々とチャレンジしていきたいと思います。
 
   
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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

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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内容的にはわかりやすくて良いです。ただテキストダウンロードすると全部書いてあり少し書きすぎな感じもします。使い方次第ですので問題はないです。
 
   
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本書の内容
音声認識の基礎から深層学習を用いた最新手法までを解説

「音声認識」とは、音声信号から発話内容を認識することで、AIスピーカなどに利用されている技術です。本書は、現在までの音声認識技術の発展経緯を学びながら、深層学習を用いた最新の音声認識システムを実装できるようになることを目的としています。まず手法の目的やアルゴリズムの概要を解説し、続いて数式レベルでの詳説、最後にソースコード付きで実装という流れで解説しています。特に手法の概要については「そもそもその手法は何を目的として生み出されたのか」という経緯と、「なぜその手法は前述の目的を達成できるのか」について直感的に理解できるよう工夫しています。本書は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、それ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」です。

〈本書の章立て〉
序章
第1章 音声認識とは?
第2章 音声認識の基礎知識
第3章 音声処理の基礎と特徴量抽出
第4章 音声認識の初歩─DPマッチング─
第5章 GMM-HMMによる音声認識
第6章 DNN-HMMによる音声認識
第7章 End-to-Endモデルによる連続音声認識

〈本書はこんな人におすすめです〉
・音声認識の研究者、これから研究する人
・理系の大学生
・自分で音声認識システムを作ってみたい人
 
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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
(概要)

「初心者本はひととおり読んだけれど、次に何をしてよいかわからない」

「簡単なコードは書けるけれど、中規模システムは作れない」

本書は、そんなプログラミング迷子が設計からコードまで書けるスキルを身につけるための指南書です。

開発現場で起こった実際の問題とその解決法をもとに、文法以外に必要な「プロジェクトの各段階でプログラマーがやること」「その選択をどう判断するのか」「どうコードを実装して実現していくのか」を解説します。コードにはPythonを使用していますが、ほかのプログラム言語でも共通する知識が満載。より効率的かつ効果的にプログラムを書ける「自走できるプログラマー」へ導きます。


(こんな方におすすめ)

・プログラムを書けるけど、レビュー指摘などで手戻りが多い人

・優れたエンジニアになりたい人

・設計の仕方や、メンテナンス性の高いプログラムの書き方を知りたい人


(目次)

第1章 コード実装

  1.1 関数設計

  1.2 クラス設計

  1.3 モジュール設計

  1.4 ユニットテスト

  1.5 実装の進め方

  1.6 レビュー

第2章 モデル設計

  2.1 データ設計

  2.2 テーブル定義

  2.3 Django ORMとの付き合い方

第3章 エラー設計

  3.1 エラーハンドリング

  3.2 ロギング

  3.3 トラブルシューティング・デバッグ

第4章 システム設計

  4.1 プロジェクト構成

  4.2 サーバー構成

  4.3 プロセス設計

  4.4 ライブラリ

  4.5 リソース設計

  4.6 ネットワーク

第5章 やることの明確化

  5.1 要件定義

  5.2 画面モックアップ
 
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本書の内容
「Pythonで強化学習が実装できる!」と好評を得た入門書の改訂版。読者からの要望・指摘を反映させた。主に、Policy GradientとA2Cの記述・実装を見直した。・Pythonプログラミングとともに、ゼロからていねいに解説。・コードが公開されているから、すぐ実践できる。・実用でのネックとなる強化学習の弱点と、その克服方法まで紹介。【おもな内容】Day1 強化学習の位置づけを知る 強化学習とさまざまなキーワードの関係 強化学習のメリット・デメリット 強化学習における問題設定:Markov Decision Process Day2 強化学習の解法(1): 環境から計画を立てる 価値の定義と算出: Bellman Equation 動的計画法による状態評価の学習: Value Iteration 動的計画法による戦略の学習: Policy Iteration モデルベースとモデルフリーとの違いDay3 強化学習の解法(2): 経験から計画を立てる 経験の蓄積と活用のバランス: Epsilon-Greedy法 計画の修正を実績から行うか、予測で行うか: Monte Carlo vs Temporal Difference 経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか:Valueベース vs PolicyベースDay4 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 強化学習にニューラルネットワークを適用する 価値評価を、パラメーターを持った関数で実装する:Value Function Approximation 価値評価に深層学習を適用する:Deep Q-Network  戦略を、パラメーターを持った関数で実装する:Policy Gradient 戦略に深層学習を適用する:Advantage Actor Critic (A2C) 価値評価か、戦略かDay5 強化学習の弱点 サンプル効率が悪い 局所最適な行動に陥る、過学習をすることが多い 再現性が低い 弱点を前提とした対応策Day6 強化学習の弱点を克服するための手法 サンプル効率の悪さへの対応: モデルベースとの併用/表現学習 再現性の低さへの対応: 進化戦略 局所最適な行動/過学習への対応: 模倣学習/逆強化学習Day7 強化学習の活用領域 行動の最適化 学習の最適化  
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本書の内容
 
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本書の内容
Pythonで対話型のシステムをつくろう!
近年、しゃべってコンシェル(NTTドコモ)やSiri(Apple)、Alexa(Amazon)などの音声対話アプリケーションや対話型のデジタルサイネージ、Sota(ヴイストン、NTT、NTTデータ)などのコミュニケーションロボット、電話自動応答など、人工知能技術を活用した知的対話型のアプリケーションが広く世の中に浸透しつつあります。
本書は、このような人と自然言語で対話するシステム(対話システム)の作り方をハンズオン的に解説するものです。プログラミングしながら、ツールを使いながら、対話システムの開発を体験します。  
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対話システムを作りたいという思いで購入しました。対話システムの歴史や最新の動向も知ることができるのでとても良かったです。社内で対話ボットも作りました。
 
   
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本書の内容
 
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わかりやすいです。初めて独学でもいけました。
 
   
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本書の内容
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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python初心者でも挫折せずにゲームの作り方が勉強できると思います。 しかし、内容としては非常に簡易的で、本格的なゲームを作るのであれば、十分ではないです。 一冊目に初心者向けの文法本のみを学んだ初学者が、自分で作る楽しみを覚えるための本ではないかと思います。
とにかく興味があったものの どうして良いか分からずに インスピレーションでかいました かいてあるけど 読んでいるだけじゃなく実際にやってみる 入り口としておすすめ書です
 
   
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本書の内容
 
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本書の内容
本書は、機械学習モデルの性能を向上させるために、データから良い特徴量を作る特徴量エンジニアリングについて解説します。
前半では初学者に向けて、数値、テキスト、カテゴリ変数の基本的な取り扱い方を説明し、後半では特徴量ハッシング、ビンカウンティング、PCAによるデータの圧縮、さらに非線形特徴量とモデルスタッキング、画像特徴量抽出と深層学習による自動特徴学習などの高度なテーマを扱います。
特徴量エンジニアリングの原理について直感的な理解が得られるように図や例を豊富に使い、またPythonコードによる実行例を数多くあげて解説しており、実際の業務に適用するための具体的な知識が得られます。
特徴量エンジニアリングを使いこなし、機械学習モデルの性能を最大限に引き出したいエンジニア必携の一冊です。
Kaggle GrandmasterのKohei Ozaki(@smly)氏による「日本語版に寄せて」を収録しています。  
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特徴量エンジニアリングに関する知見を体系的にまとめて説明されていて良い本であると思いました。 これをもとにより深い内容を別の書籍で勉強すると良いと思いました。
 
   
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本書の内容
プログラミング系YouTubeとしては国内最大級の13万人の登録者数を誇る
YouTube キノコード / プログラミング学習チャンネルと連動!!

本書はPythonによる仕事の自動化を、プログラミングが初めての人でも分かるように基礎から解説した一冊です。
会社でルーティン業務に追われて、本来やるべき業務への時間を取れずに悩んでいませんか?
定期的にExcelでレポートを作成したり、業務連絡をメールで送ったり•••これらの1回の作業時間は短いですが、年間で換算すると膨大な時間がかかっているはずです。

本書はこうした業務の効率化に苦悩する、ビジネスパーソンにうってつけの内容になっています。
この一冊を最後まで学習していただければ、ExcelやGmailの自動化、Webスクレイピングができるようになります。
学習したことを応用すれば、会社で日々行っている多くの仕事を自動化できることでしょう。
また本書の内容は、全てKinoCodeのYouTube動画と連動しており、ページに設置されたQRコードを読み取って動画をご視聴いただくことができます。

Part1でPythonの基礎を、Part2でPythonライブラリのPandasを学んでいただきます。
これらは自動化のプログラムを作成するベースとして必要となる大事な知識です。
Part3ではExcel作業の自動化、Webスクレイピングやメールの自動化といった仕事にいかせる内容を学んでいただきます。

学習を進めていくうちに、会社の業務を自動化するアイディアが自然と湧いてくると思います。
是非そのアイディアを実現して、業務の効率化を推進してください。
本書がビジネスシーンでお役に立てば幸いです。

【本書の構成】
Part1 Python編
01 Python とは
02 Pythonでできること
03 Pythonの環境構築
04 プログラムの基本構造
05 プログラムの実行
06 変数
07 データ型
08 リスト
09 演算子心
10 条件分岐
11 繰り返し
12 関数
13 クラス

Part2 Pandas編
01 Pandas とは
02 データフレーム
03 シリーズ
04 CSV·Excelファイルの読み込み・書き出し
05 データ抽出
06 データの並び替え
07 データ集計(groupby)
08 データ集計(pivot_table)
09 結合(merge)
10 結合(concat)
11 時系列データ
12 シリーズやデータフレームに関数を適用する方法

Part3 仕事自動化法
01 Excelの自動化
第1弾PythonによるExcelファイルの分割と統合
1-1 Excelファイルの分割
1-2 分割したExcelファイルを1つにする

第2弾Excelの関数・機能をPythonで実行
2-1 VLOOKUP関数
2-2 ピボットテーブル
2-3 SUMIFS 関数で条件に合う合計を算出
2-4 seaborn でのグラフ描画

第3弾レポート作成の自動化
3-1 前年比、前週比の算出
3-2 重回帰分析

02 PythonでGmail自動送信

03 Webスクレイピング
 
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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。

※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
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
シンプルな文法と豊富な機能で、読みやすいコードへ

Pythonはここ数年で日本語の書籍も増え、開発現場での利用実績も着実に増えてきています。ご自身の第二、第三の言語の選択肢としてPythonが気になっているという方も多いのではないでしょうか。また、「Pythonを始めてみたけど、実際に業務で利用するには不安が残る」「コードレビューに怯えながらPythonを書いている」という方も多いのではないでしょうか。
本書は、そういった方を対象に、Pythonという言語が持つ機能の実践的な使い方を紹介します。Pythonは、日常的なツールからWeb開発、データ分析、機械学習など分野を問わず利用できる汎用性の高い言語です。本書も同じく、Pythonという言語の仕様やその特徴的な機能、標準ライブラリでできることを中心に扱うため、分野を問わず活用していただけます。  
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よくある基礎中の基礎の本ではなく、モジュールやパッケージ、並行処理など実務で使うときには必要になる項目が多いので購入。 何冊か読み比べましたがThreadについて書いているのはこの本くらいでした。(オライリー辺りは書いてあると思いますが) ネット記事などで基本を身に着けて、とりあえず一冊くらい参考書的に手元においておきたい人向け。
Pythonの授業を受けるために購入しました。 基本がビッシリ載っているので、授業のための足場にはなります。 事前にCやFORTRAN、対話式のBASICを知っているので、分量が多くても読み進められます。
 
   
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本書の内容
 
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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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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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opencvの使い方について分かりやすく書いてあったので、とても満足しています。
 
   
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本書の内容
※このKindle本はプリント・レプリカ形式で、Kindle Paperwhiteなどの電子書籍リーダーおよびKindle Cloud Readerではご利用いただけません。Fireなどの大きいディスプレイを備えたタブレット端末や、Kindle無料アプリ (Kindle for iOS、Kindle for Android、Kindle for PC、Kindle for Mac) でのみご利用可能です。また、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用については、一部機能しない場合があります。文字だけを拡大することはできません。
※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
 
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本書の内容
全オフィスパーソン必読!
Excelの面倒な操作はパソコンにやらせよう

ビジネスパーソンが必ず使うExcelは、面倒な手作業が多いのが残念なところ。いくら操作を効率化しても、マウスやキーボードでの作業がなくなりません。決まったセルの範囲を別のシートの決められたところにコピーしたり、毎月のデータをグラフにしたり……。1回だけの作業だけならまだしも、部署別や事業所別にほとんど同じ作業を何度も何度も繰り返すような作業もしばしば。オフィスでのパソコン操作には、こんな無駄がたくさんあってうんざりしている人は多いでしょう。抜本的に解決するは、操作方法を工夫するだけでは追いつきません。

そんな単純で面倒な作業は、Pythonで自動化しましょう! 一度、自分の作業に合わせて自動化すれば、どんなに大量のデータでもパソコンにすべてまかせてOK。自分は他の仕事を進められます。
今から始めるならVBAよりPythonがお薦め。
――Pythonを学びながらExcelを効率化するか。
――Excel業務を自動化しながらプログラミングも身に付けるか。
どちらにしても“一石二鳥”なのは間違いありません。

プログラミングをやったことがないという人も多いでしょう。普通のビジネスパーソンがプログラミング未経験なのは当たり前。でも、大丈夫。必要な基礎知識をさっと身に付けられるよう、簡潔に解説。ざっと一読するだけでプログラミングの基本が学べます。

「ExcelをPythonで自動化」なんていうと難しそうに聞こえるかもしれません。でも、実はどのプログラムもものすごくシンプル。すでに身に染みついているExcelの手作業を基にしているので、プログラムを読んでいるだけでも「何をやっているか」がリアルにわかるのが本書のミソ。ビジネスパーソンがプログラミングに入門するにはピッタリの題材なのではないでしょうか。

「そうは言っても、プログラムをイチから書くのは大変そう」。そんな心配はご無用です! 本書で取り上げたサンプルプログラムはダウンロードしてすぐに利用可能。実際の業務に即したプログラムなのに加え、どこをどう書き換えれば、手っ取り早く自分の業務に応用できるかもできる限り解説しました。プログラムによっては、ほぼ無改造で即業務に役立てられるものもあります。

「どうせならじっくりプログラミングを勉強したい」。そんな人は各章の後半を重点的に読んでください。各章のサンプルプログラムで使われているテクニックをより詳しく、深く解説。必要に応じて、学習用のシンプルなプログラムも提供しています。簡単なプログラムでも、自分で書いて動かせば学習効果は抜群。基本をしっかり身に付ければ、自分のアイデアを生かしたオリジナルのExcel自動化プログラムも可能です。

ちまちました手作業のせいで無駄な残業をするのはもうたくさん。すぐに業務に役立てたい人にも、ディープに学んで高度に自動化したい人にも、本書がきっとお役に立ちます。単純で面倒な作業はパソコンに片付けてもらって、さっさと帰りましょう!  
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仕事柄、業務改善が必要なのと、自身のスキルアップのために購入させてもらいました。まだ読み込めていませんが、読みやすそうです。
仕事でPythonを使いたくて 購入しましたが、丁寧な説明で読みやすそうです。これら勉強したいと思います。
丁寧な梱包での迅速な発送ありがとうございました。
 
   
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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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大学の勉強に使う補助教材として欲しいと、子供に頼まれて購入。大きな書店でないと買えず、手軽にネットでポイントもついてお得に買えました。
 
   
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本書の内容
「Djangoに興味があるけど、何から手を付ければ良いかわからない」「一度、Djangoの学習に挫折してしまったけれど、やっぱり理解したい」そんな方におすすめします! 本書は、Pythonフレームワーク「Django」の仕組みや使い方を実際に簡易なアプリケーションを作りながら学ぶ入門書です。難しい解説は排除して実際にアプリを作りながら学ぶので、初心者でも最後まで学べます。作成したアプリを公開する方法についても解説しました。

※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
教師なし学習はラベル付けされていないデータから学習する機械学習の一種です。
現在の機械学習では大量のラベル付きのデータを用いる教師あり学習が主流ですが、ラベルを付けるには膨大なコストがかかります。
現実世界に機械学習を適用していくためには、ラベル付けを必要としない教師なし学習の重要性が増してくると考えられます。
本書は実践的な視点から、データにある隠れたパターンを特定し、異常検出や特徴量抽出・選択を行う方法を紹介します。
ラベルなしデータを有効に利用することで、機械学習の可能性を各段に広げる教師なし学習の本質に迫ります。
さらに、変分オートエンコーダ(VAE)や敵対的生成ネットワーク(GAN)、制限付きボルツマンマシン(RBM)などの生成モデルも紹介します。  
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読みやすく、大変参考になりました。オライリーの書物は外れがないと感じました。
 
   
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本書の内容

この商品は固定レイアウト作成されており、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能はご利用いただけません。




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
◆◆日本機械学会教育賞 受賞(2020年度)!!◆◆
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
本書は、機械学習を手軽に学習し、さらにそれを活用するために、実践的なPythonのサンプルコードを使って紹介しています。

最近では、深層学習の活用はさまざまな分野に広がっています。2000 万件もの医学論文を学習した人工知能のWatsonが、専門の医師でも診断が難しい特殊な白血病を10 分ほどで見抜き、治療法を変えるよう提案した結果、女性患者の命が救われたというニュースもありました。

このような機械学習の成功例に関するニュースを聞くと、ぜひ、自分の業務でも、活用してみたいと思うのは自然なことです。
実際のところ、データを活用する際に、難しい数式を意識する必要はそれほどありません。利用したいデータさえ手元にあれば、本書に掲載されているプログラムをちょっと改良するだけで、自分が求めている処理を実現することができることでしょう。

本書は、2016 年に発売され好評だった『Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック』を大幅に改訂したものです。最先端の機械学習(特に、深層学習)の分野にあって、2、3 年というのは決して短くない時間です。ですから、当時主流だった方法が時代遅れになっていたり、ライブラリに大きなバージョンアップがあったりするのは仕方のないことでしょう。そこで、本書では、全面的にソースコードを修正し、非推奨となったライブラリを捨て、新しいライブラリやフレームワークの解説を追加しました。また、ここ数年で、WebサイトのHTTPS化が加速したので、その点も踏まえて、全面的に修正しています。
 
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初心者なので少し難しかったですが、基礎的な理解してからのがいいです。中古を買ったので仕方ないですが、タバコの匂いが凄かった
入門書を読んだ後にスクレイピングを実践するには分かりやすい本だと思います。 初心者が気になる機能が取り上げられている。
 
   
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本書の内容

フルスタックエンジニア必携!
DjangoでWebアプリを開発しよう!

【本書の概要】
本書は、大人気フレームワーク「Django」によるWebアプリ開発手法を学べる書籍です。
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。

【対象読者】
フルスタックエンジニア

【Djangoの対応バージョン】
Django2.2。
Django2.2はLTS(Long Term Support)という長期間サポート対象のバージョンです。
2022年4月まで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。

※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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(概要)

本書は野村総研で開催されている全社コンサルタントとエンジニア向けのビジネスアナリティクス講座をベースにした書籍の増補改訂版です。具体的なサンプルを元にデータ分析とモデリングを進めるところが特徴です。また、統計解析や機械学習では「何ができないか」や、ビジネスデータの分析時に陥りがちな「落とし穴」など、現場で活用できる実践的な解説も満載です。改訂にあたっては、全編を最新のシステム環境に合わせてまとめ直しました。環境設定についてはコラムでも細やかにフォローし、データサイエンスと機械学習の基礎が学びやすいように進化しています。


(こんな方におすすめ)

・データ分析・統計解析や機械学習について知りたい方

・データサイエンティストになりたい方


(目次)

第1章:データサイエンス入門

 1.1:データサイエンスの基本

 1.2:データサイエンスの実践

第2章:RとPython

 2.1:RとPython

 2.2:R入門

 2.3:Python入門

 2.4:RとPythonの実行例の比較

第3章:データ分析と基本的なモデリング

 3.1:データの特徴を捉える

 3.2:データからモデルを作る

 3.3:モデルを評価する

第4章:実践的なモデリング

 4.1:モデリングの準備

 4.2:データの加工

 4.3:モデリングの手法

 4.4:因果推論

第5章:機械学習とディープラーニング

 5.1:機械学習の基本とその実行

 5.2:機械学習アルゴリズムの例

 5.3:機械学習の手順

 5.4:機械学習の実践

 5.5:ディープラーニング
 
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未来へのドアを開けよう!

本書は今もっとも注目されているプログラム言語Python 3.6の入門書です。プログラミングを学ぶベストプラクティスはコードを読み、コードを書くことに尽きます。
538本のサンプルコードと154本のPythonファイルを使って、Pythonの基礎をしっかり学び、その応用として機械学習プログラミングの扉を叩きましょう。

本書は段階的に3つのパートに分かれています。
Part 1 準備:Python 3をはじめよう
まず最初にPython 3を実行する環境を整えます。NumPy、Matplotlib、Pandas、scikit-learnといった科学計算や機械学習に欠かせない外部ライブラリを
同時にインストールすることができるAnacondaディストリビューションをインストールします。
準備ができたならば、対話型インタプリタを使ってPythonを実行する方法を試し、ファイルに保存したPythonコードを実行します。

Part 2 基礎:基本構文を学ぶ
Pythonプログラミングの基礎となるシンタックスを丁寧に詳細に説明します。コードの書き方、値と変数、演算子、組み込み関数、モジュールの読み込み、
メソッドの実行、制御構造、例外処理、リスト、タプル、セット、辞書、ユーザ定義関数、関数オブジェクトとクロージャ、イテレータとジェネレータ、クラス定義・・・と、
後半の章では初心者には少し難しい内容まで到達します。
わかりにくい概念は図解し、コードにはコメント文だけでなく下線やマーカーで細かく補足説明が書き加えてあります。
随所に埋め込まれた関連ページへの参照と充実した索引もしっかりサポートします。

Part 3 応用:科学から機械学習まで
テキストファイルの読み込みと書き出し、Matplotlibを使ってのグラフ描画、NumPyの配列について詳しく解説します。
これらはPythonを活用する場面で必ず求められる知識です。
最終章では、集大成としていよいよ機械学習に取り組みます。
機械学習プログラミングの基礎知識に続いて、代表的な3つの学習データセット(手書き数字、アヤメの計測データ、ボストン住宅価格)を使って、学習器のトレーニングや評価を行います。

Pythonは1991年に誕生し、Apple、マイクロソフト、Googleといった大企業を含めた欧米の企業や研究機関でよく使われているプログラム言語です。
Pythonは機械学習プログラミングに使われることが多いことから、人工知能への期待を反映するように学ぼうという人が増えています。
もうそれは遠いSFではなく、自分に起きる身近な出来事として胸騒ぎがするからでしょう。
できれば、手にとって確かめたい。
未来への扉をこじ開けて、未来の自分に会ってみたい。
Pythonはそう思わせるプログラム言語です。  
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基礎的な内容をちょっと調べる目的もあり購入しました。 ざっとpythonコードを読むために勉強するには良いと思います。
とても読みやすく良い商品を購入致しました。
息子の自宅での勉強用に購入しました。。。
 
   
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本書の内容
ロボットやプログラミング,電子工学に興味がある人たちへ向けた,モノづくり,電子工学,ソフトウェア・プログラミングのすべてが揃った入門書。本書はプロジェクトに基づいており,Raspberry Piで二輪ロボットをゼロから構築し,プロジェクトごとに部品を追加して,新しい機能をプログラムしながらロボットを改良していく。ロボット構築に用いるすべてのPythonコードは原著出版社のサイトからダウンロードできる。本書により,何年にもわたりロボット工学やコンピュータサイエンスの楽しむためのプログラミングスキルや工学的なスキルとともに,最高にクレイジーなロボットのアイデアを実現するのに必要な基礎が身につけられる。

[原著:Learn Robotics with Raspberry Pi: Build and Code Your Own Moving, Sensing, Thinking Robots, 2019]  
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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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オンライン教育プラットフォームUdemyの人気講師が教えるディープラーニングの基礎、第2弾

※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。

前作「はじめてのディープラーニング」では、基礎中の基礎であるニューラルネットワークとバックプロパゲーションを初学者にもわかりやすく解説しましたが、本作では自然言語処理の分野で真価を発揮する再帰型ニューラルネットワーク(RNN)と、ディープラーニングの生成モデルであるVAE(Variational Autoencoder)とGAN(Generative Adversarial Networks)について実装方法を含めて解説します。もちろんプログラムの実装については、前作を踏襲してPythonのみで行い、既存のフレームワークに頼りません。

[本書の特徴]
・前作を読んでいない方のために、Python、数学、ニューラルネットワークの基礎について解説する章を設けています。
・サンプルプログラムはフレームワークを使わずにPythonのみで記述しています。このため数式をコード化する際の原理が初心者にもわかりやすくなっています。
・サンプルプログラムはSBクリエイティブ株式会社のサイトからダウンロード可能です。
・Python3、Jupyter Notebook、Google Colaboratory対応。

●目次
はじめに
第1章 ディープラーニングの発展
 1.1 ディープラーニングの概要
 1.2 ディープラーニングの応用
 1.3 本書で扱う技術
第2章 学習の準備
 2.1 Anacondaの環境構築
 2.2 Google Colaboratoryの使い方
 2.3 Pythonの基礎
 2.4 NumPyとmatplotlib
 2.5 数学の基礎
第3章 ディープラーニングの基礎
 3.1 ディープラーニングの概要
 3.2 全結合層の順伝播
 3.3 全結合層の逆伝播
 3.4 全結合層の実装
 3.5 簡単なディープラーニングの実装
 3.6 全体のコード
第4章 RNN
 4.1 RNNの概要
 4.2 RNN層の順伝播
 4.3 RNN層の逆伝播
 4.4 RNN層の実装
 4.5 シンプルなRNNの実装
 4.6 2進数の足し算を学習
 4.7 RNNが抱える問題
第5章 LSTM
 5.1 LSTMの概要
 5.2 LSTM層の順伝播
 5.3 LSTM層の逆伝播
 5.4 LSTM層の実装
 5.5 シンプルなLSTMの実装
 5.6 LSTMによる文章の自動生成
第6章 GRU
 6.1 GRUの概要
 6.2 GRU層の順伝播
 6.3 GRU層の逆伝播
 6.4 GRU層の実装
 6.5 GRUの実装
 6.6 RNNによる画像の生成
 6.7 Seq2Seq
第7章 VAE
 7.1 VAEの概要
 7.2 VAEの仕組み
 7.3 オートエンコーダの実装
 7.4 VAEに必要な層
 7.5 VAEの実装
 7.6 VAEの派生技術
第8章 GAN
 8.1 GANの概要
 8.2 GANの仕組み
 8.3 GANに必要な層
 8.4 GANの実装
 8.5 GANの派生技術
第9章 さらに進むために
 9.1 最適化アルゴリズム
 9.2 学習のテクニック
 9.3 データセットの紹介
 9.4 ディープラーニングの未来
付録
 A.1 シンプルなRNNによるテキスト生成
 A.2 GRUによるテキスト生成
 A.3 参考文献
最後に
索引

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(概要)

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膨大なデータを扱うときに基本となる知識が統計解析です。本書はこれから統計解析を学びたいと考える方に向けて,プログラミングの力を借りて実際にデータを確認することで,直感的な理解を促します。プログラミング言語にはPythonを利用します。Pythonで統計解析を解説するメリットはいくつかあります。Python自体がシンプルで可読性が高い上に逐次実行できるため初心者でも理解しやすいと言えます。これ以外にも,Pythonは統計解析に関するライブラリが充実しており,複雑な計算やグラフの描画がかんたんにできます。また,Pythonは汎用的な言語ですので,システムの中にシームレスに組み込むことができます。
本書によって統計解析を学習することで,Pythonのデータ解析スキルもあわせて習得できるでしょう。



(こんな方におすすめ)

・統計解析を学びたいPythonユーザ



(目次)

第1章 データについて

  • 1.1 データの大きさ

  • 1.2 変数の種類

  • 1.3 まとめ

  • 第2章 1次元データの整理

  • 2.1 データの中心の指標

  • 2.2 データのばらつきの指標

  • 2.3 データの正規化

  • 2.4 1次元データの視覚化

  • 第3章 2次元データの整理

  • 3.1 2つのデータの関係性の指標

  • 3.2 2次元データの視覚化

  • 3.3 アンスコムの例

  • 第4章 推測統計の基本

  • 4.1 母集団と標本

  • 4.2 確率モデル

  • 4.3 推測統計における確率

  • 4.4 これから学ぶこと

  • 第5章 離散型確率変数

  • 5.1 1次元の離散型確率変数

  • 5.2 2次元の離散型確率変数

  • 第6章 代表的な離散型確率分布

  • 6.1 ベルヌーイ分布

  • 6.2 二項分布

  • 6.3 幾何分布

  • 6.4 ポアソン分布

  • 第7章 連続型確率変数

  • 7.1 1次元の連続型確率変数

  • 7.2 2次元の連続型確率変数

  • 第8章 代表的な連続型確率分布

  • 8.1 正規分布

  • 8.2 指数分布

  • 8.3 カイ二乗分布

  • 8.4 t分布

  • 8.5 F分布

  • 第9 章独立同一分布

  • 9.1 独立性

  • 9.2 和の分布

  • 9.3 標本平均の分布

  • 第10 章統計的推定

  • 10.1 点推定

  • 10.2 区間推定

  • 第11 章統計的仮説検定

  • 11.1 統計的仮説検定とは

  • 11.2 基本的な仮説検定

  • 11.3 2標本問題に関する仮説検定

  • 第12 章回帰分析

  • 12.1 単回帰モデル

  • 12.2 重回帰モデル

  • 12.3 モデルの選択

  • 12.4 モデルの妥当性
  •  
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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。
    ※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
    東大1年生向け好評講義テキストを書籍化。
    プログラミングの初心者でも、シミュレーションや
    データ分析の基礎までを最短で身につけられる。


    Pythonを用いて、プログラミングの初歩からデータ処理やシミュレーションの基礎までを学べるテキストである。読み進めるうちに、おのずと情報科学の基礎が身につくよう工夫されている。プログラミング初学者から、情報系技術に関わることになった社会人まで広く役立つ。


    【本書「まえがき」より】
    本書は、プログラミングの基本を習得するとともに、プログラミングを通して情報科学の基礎を学ぶための教科書として執筆した。現代において情報科学の基礎は必須の教養となっているが、これを学ぶ際にはプログラミングを併せて学ぶことが強く望まれる。本書で学ぶような計算量や数値誤差といった内容は、座学で聞くだけではなかなか実感がわかないが、少しプログラムを書けば身につまされるものとして体験できるからである。……

    プログラミング言語としてはPythonを用いる。Pythonは世界的に広く使われている言語ではあるが、本書で採用したのは以下の理由から初学者にとって有益であると考えたためである。まず、開発環境やライブラリなどがよく整備されていること。…さらに、比較的高水準な記述が可能であり、初学者が躓きがちな「最低限のプログラムを動かすための、初学者にとって意味不明な記述」がほとんど不要であること。なお、Pythonを用いているはいるが、Python特有の機能はほとんど使っていないため、他の言語を学習する際にも十分参考になる内容となっている。


    【主要目次】
    第1章 はじめに
    第2章 まずは使ってみる
    第3章 プログラムを作ろう
    第4章 データ処理の基本――成績の集計
    第5章 ライフゲーム
    第6章 放物運動のシミュレーション
    幕間 テストとデバッグの基本
    第7章 p値の計算
    第8章 大規模データの検索
    第9章 データからの情報抽出――回帰分析
    第10章 拡散のシミュレーション
    第11章 高度な検索――ゲノムを解析する
    第12章 データを分類する
    付録A Python言語の簡易ガイド
    付録B itaライブラリガイド  
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    他のPython入門書と毛色が違う。 この教科書はかなり真面目にコンピュータサイエンスの初歩を Pythonで行うものであり、東大の教科書らしくかなりの自学を前提としている。 Pythonの言語に対して網羅的でもないし、基礎的でもない。
     
       
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    本書の内容
    カーネルの技術は,主成分分析,回帰分析,関数データ解析などのデータ分析,サポートベクトルマシン,ガウス過程といった機械学習で,頻繁に用いられている。有限次線形空間におかれた特徴量を関数に対応させることによって非線形の情報処理が実現できる,というメリットがある。その関数の線形空間を完備なものとしたとき,カーネルが再生性を満足していれば,線形空間を再生核Hilbert空間(RKHS)という。

    カーネルは,機械学習の必須の技術であると言われながらも,大多数のデータサイエンティスト,機械学習エンジニアが「使い方」以上の理解をしていないのが現状である。本質がわからないため,新製品の開発や学術研究のために論文を読もうとしても,表面的な理解にとどまる。著者は,そのような苦手意識の克服には,数学の基礎,とりわけ関数解析の入門的な事柄を身につけることが先決であると主張する。

    著者は2020年4月から8月に大阪大学大学院基礎工学研究科で講義を行い,その経験を通してカーネルの本質を伝えることの難しさを実感し,その反省をふまえて本書が完成した。

    本書は「機械学習の数理100問シリーズ」の他の書籍と同様,ソースプログラムと実行例を提示して理解を促している。数式だけであれば,特にカーネルの場合,読者が最後まで理解することは容易ではない。また,関数解析の基本を理解してから,それ以降の章での応用を検討していて,数学の予備知識を前提としていない。さらに,RKHSのカーネルと,ガウス過程・関数データ解析のカーネルの両方を検討し,両者の扱いを明確に区別している。そうしたユニークさが,本書の特徴といえる。

    本書によって確実な基礎が身につき,難しそうに思えていたカーネルの論文がスムーズに読め,一段高いところからカーネルの全体が見えてくる。カーネルを克服してステップアップしたいと願う,データサイエンティスト,機械学習エンジニア,研究者にとってうってつけの書である。  
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    人気 99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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    ※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。

    ストーリーでPythonと機械学習がわかる!!
    『機械学習入門―ボルツマン機械学習から深層学習まで―』、『ベイズ推定入門 モデル選択からベイズ最適化まで』につづく、お妃さまシリーズの第3弾を刊行するものです。Pythonの学習を主軸としたものであり、機械学習を実践したくなった人、およびカジュアルでわかりやすいPython入門本を探している人をターゲットとします。Pythonのコードとコードの説明をイラストでわかりやすく解説します。現在注目されているGAN(敵対的生成ネットワーク)についても解説。

    第1章 魔法の鏡との出会い
     1-1 不思議な言葉Python語?
     1-2 古代文明と魔法の鏡
     1-3 深い森の中で
     1-4 魔法の儀式
     1-5 乱数を発生させる
     1-6 結果の図示
     1-7 2種類の異なるデータ
     お妃様の勉強ノート1「2つの種類のデータを用意する」

    第2章 機械学習の発見
     2-1 ニューラルネットワークの構築
     2-2 ニューラルネットワークの学習
     2-3 修行の成果を見てみよう
     2-4 ニューラルネットワークの限界?
     お妃様の勉強ノート2「ニューラルネットワークを作る」

    第3章 思い出のアヤメ
     3-1 アヤメのデータを読み込む
     3-2 アヤメのデータを識別しよう
     3-3 ニューラルネットワークが目覚めるとき
     3-4 非線形変換のせいで硬い?
     3-5 学習の停滞期
     お妃様の勉強ノート3「アヤメの識別」

    第4章 画像データを学んでみよう
     4-1 手書き文字認識
     4-2 現代の小人たち
     4-3 自作魔法をまとめよう
     4-4 ファッション識別に挑戦
     お妃様の勉強ノート4「自作関数にまとめたニューラルネットワーク」

    第5章 未来を予測する
     5-1 識別から回帰へ
     5-2 どんな非線形変換が良いのか?
     5-3 深いニューラルネットワーク
     5-4 時系列解析に挑戦
     5-5 取引データの予測
     お妃様の勉強ノート5「株価予測をするニューラルネットワーク」

    第6章 深層学習の秘密
     6-1 一般物体認識への挑戦
     6-2 畳み込みニューラルネットワーク
     6-3 確率勾配法の出番
     6-4 さらに深いネットワークを作るために
     6-5 汎化性能を引き上げるための工夫
     6-6 便利なニューラルネットワークを構築する
     6-7 畳み込みニューラルネットワークの逆?
     お妃様の勉強ノート6「畳み込みニューラルネットワーク」

    第7章 敵対的生成ネットワーク
     7-1 自分のデータセットを用意する
     7-2 偽物を作る生成ネットワーク
     7-3 白雪姫との別れ
     7-4 お妃様との出会い
     王宮の図書館の推薦図書(参考文献)
     白雪姫が最後にかけた魔法の言葉

    あとがき
    索引  
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    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

     
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    ロボットやプログラミング,電子工学に興味がある人たちへ向けた,モノづくり,電子工学,ソフトウェア・プログラミングのすべてが揃った入門書。本書はプロジェクトに基づいており,Raspberry Piで二輪ロボットをゼロから構築し,プロジェクトごとに部品を追加して,新しい機能をプログラムしながらロボットを改良していく。ロボット構築に用いるすべてのPythonコードは原著出版社のサイトからダウンロードできる。本書により,何年にもわたりロボット工学やコンピュータサイエンスの楽しむためのプログラミングスキルや工学的なスキルとともに,最高にクレイジーなロボットのアイデアを実現するのに必要な基礎が身につけられる。

    [原著:Learn Robotics with Raspberry Pi: Build and Code Your Own Moving, Sensing, Thinking Robots, 2019]  
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    Pythonで実装されたWebアプリケーションフレームワーク「Python Django(ジャンゴ)」の実践的な入門書です。

    開発環境の構築、サンプルアプリ作成を通じてWebアプリ開発の基礎から応用、さらにデプロイ(アプリの公開)まで、
    実践的なDjangoによるWebアプリ開発を解説します!  
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    カーネルの技術は,主成分分析,回帰分析,関数データ解析などのデータ分析,サポートベクトルマシン,ガウス過程といった機械学習で,頻繁に用いられている。有限次線形空間におかれた特徴量を関数に対応させることによって非線形の情報処理が実現できる,というメリットがある。その関数の線形空間を完備なものとしたとき,カーネルが再生性を満足していれば,線形空間を再生核Hilbert空間(RKHS)という。

    カーネルは,機械学習の必須の技術であると言われながらも,大多数のデータサイエンティスト,機械学習エンジニアが「使い方」以上の理解をしていないのが現状である。本質がわからないため,新製品の開発や学術研究のために論文を読もうとしても,表面的な理解にとどまる。著者は,そのような苦手意識の克服には,数学の基礎,とりわけ関数解析の入門的な事柄を身につけることが先決であると主張する。

    著者は2020年4月から8月に大阪大学大学院基礎工学研究科で講義を行い,その経験を通してカーネルの本質を伝えることの難しさを実感し,その反省をふまえて本書が完成した。

    本書は「機械学習の数理100問シリーズ」の他の書籍と同様,ソースプログラムと実行例を提示して理解を促している。数式だけであれば,特にカーネルの場合,読者が最後まで理解することは容易ではない。また,関数解析の基本を理解してから,それ以降の章での応用を検討していて,数学の予備知識を前提としていない。さらに,RKHSのカーネルと,ガウス過程・関数データ解析のカーネルの両方を検討し,両者の扱いを明確に区別している。そうしたユニークさが,本書の特徴といえる。

    本書によって確実な基礎が身につき,難しそうに思えていたカーネルの論文がスムーズに読め,一段高いところからカーネルの全体が見えてくる。カーネルを克服してステップアップしたいと願う,データサイエンティスト,機械学習エンジニア,研究者にとってうってつけの書である。  
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    本書の内容
    プログラミング系YouTubeとしては国内最大級の13万人の登録者数を誇る
    YouTube キノコード / プログラミング学習チャンネルと連動!!

    本書はPythonによる仕事の自動化を、プログラミングが初めての人でも分かるように基礎から解説した一冊です。
    会社でルーティン業務に追われて、本来やるべき業務への時間を取れずに悩んでいませんか?
    定期的にExcelでレポートを作成したり、業務連絡をメールで送ったり•••これらの1回の作業時間は短いですが、年間で換算すると膨大な時間がかかっているはずです。

    本書はこうした業務の効率化に苦悩する、ビジネスパーソンにうってつけの内容になっています。
    この一冊を最後まで学習していただければ、ExcelやGmailの自動化、Webスクレイピングができるようになります。
    学習したことを応用すれば、会社で日々行っている多くの仕事を自動化できることでしょう。
    また本書の内容は、全てKinoCodeのYouTube動画と連動しており、ページに設置されたQRコードを読み取って動画をご視聴いただくことができます。

    Part1でPythonの基礎を、Part2でPythonライブラリのPandasを学んでいただきます。
    これらは自動化のプログラムを作成するベースとして必要となる大事な知識です。
    Part3ではExcel作業の自動化、Webスクレイピングやメールの自動化といった仕事にいかせる内容を学んでいただきます。

    学習を進めていくうちに、会社の業務を自動化するアイディアが自然と湧いてくると思います。
    是非そのアイディアを実現して、業務の効率化を推進してください。
    本書がビジネスシーンでお役に立てば幸いです。

    【本書の構成】
    Part1 Python編
    01 Python とは
    02 Pythonでできること
    03 Pythonの環境構築
    04 プログラムの基本構造
    05 プログラムの実行
    06 変数
    07 データ型
    08 リスト
    09 演算子心
    10 条件分岐
    11 繰り返し
    12 関数
    13 クラス

    Part2 Pandas編
    01 Pandas とは
    02 データフレーム
    03 シリーズ
    04 CSV·Excelファイルの読み込み・書き出し
    05 データ抽出
    06 データの並び替え
    07 データ集計(groupby)
    08 データ集計(pivot_table)
    09 結合(merge)
    10 結合(concat)
    11 時系列データ
    12 シリーズやデータフレームに関数を適用する方法

    Part3 仕事自動化法
    01 Excelの自動化
    第1弾PythonによるExcelファイルの分割と統合
    1-1 Excelファイルの分割
    1-2 分割したExcelファイルを1つにする

    第2弾Excelの関数・機能をPythonで実行
    2-1 VLOOKUP関数
    2-2 ピボットテーブル
    2-3 SUMIFS 関数で条件に合う合計を算出
    2-4 seaborn でのグラフ描画

    第3弾レポート作成の自動化
    3-1 前年比、前週比の算出
    3-2 重回帰分析

    02 PythonでGmail自動送信

    03 Webスクレイピング
     
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    ◆RとPython両方学べる。コスパ最強の一冊!◆

    ・コードが理解の試金石!
    ・「データサイエンスの準備」にページを割いているから、プログラミング経験ゼロで大丈夫!
    ・自分に合った言語を見つけたい、言語を乗り換えたいという方にもおすすめ!

    [サポートサイト]
    https://github.com/taroyabuki/fromzero

    [主な内容]
    第1部 データサイエンスのための準備
    1章 コンピュータとネットワーク
    2章 データサイエンスのための環境
    3章 RとPython
    4章 統計入門
    5章 前処理

    第2部 機械学習
    6章 機械学習の目的・データ・手法
    7章 回帰1(単回帰)
    8章 回帰2(重回帰)
    9章 分類1(多値分類)
    10章 分類2(2値分類)
    11章 深層学習とAutoML
    12章 時系列予測
    13章 教師なし学習
    付録A 環境構築  
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    満を持して、ラズパイとPythonで学べる電子工作入門書が電波新聞社から登場しました。
    電子工作は、基礎の基礎のLチカから歩行ロボットまでを、ブレットボードを使って簡単に試せるものから、
    ユニバーサル基板を用いてハンダ付けをして製作するものまで、取り上げています。
    また、ラズパイを用いない、基本回路での実験も紹介することにより、デバイスの動作原理や基本構造も解説
    しています。まさに電子工作と電子デバイスをこの1冊で学べるものになっています。
    ラズパイで電子工作をしようとしている初心者にお勧めの良書です。
    第0章:RaspberryPiとPythonの初期設定 第1章はじめてのLED点灯回路
    第2章トランジスタを使った回路 第3章A-Dコンバータ無しのセンサ回路
    第4章A-Dコンバータを使ったセンサ回路 第5章DCモータ回路 第6章ステッピングモータの正転・逆転回路
    第7章サーボモータの制御回路 第8章I2C温度センサモジュールと液晶表示器による温度計測
    第9章赤外線リモコンによるRaspberryPi専用カメラとリバーシブルモータの使い方
    第10章尺取虫ロボットの製作 第11章サーボモータ2つで作る歩行ロボット  
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    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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    人気シリーズ「Pythonふりがなプログラミング」を大きくして読みやすく、内容を充実させて改訂しました。「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。さらにこの増補改訂版では、データ分析への初めの一歩を踏み出すための章を追加しました。統計情報とグラフ、2つの観点からPythonによるデータ分析の一端を体験できます。

    ■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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    前作のPythonふりがなの本よりも少し大判になってます 見やすくてちょうどいい ふりがなといっても英語の読み方が書いてあるわけではなく、そのコードの意味がふってあります。読み方がわからない場合は自分で調べて書足せば更に便利になると思います。 あとはこの肝心のふりがな。コードの意味の和訳が合う合わないありそう。今まで自分で覚えてた単語と意味は同じだけど言葉が違う。ってことがちょいちょいあって使いにくい 一番優しいかと言われると??? わかってる人がわからない人に説明しようと丁寧にしてるつもりなんだけど、いまいちわかりにくい。そんな本。 ド初心者の人にはおすすめできません Pythonなんとなくわかるけどもっと掘り下げたい中級に行く前の初心者向けって感じですかね
     
       
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    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。

    ※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。

    ※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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    PythonのライブラリであるDjangoの活用書です。Pythonを使ってWebアプリを開発するためのプログラマーが基礎から実践的なテクニックを習得できるようになっています。

    ※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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    会社の勉強用に購入しました。 はじめての言語で苦戦するかと思いましたが わかりやすく、便利で、よかったです。
    わかりやすい本でした。ジャンゴ入門のレベルだと思います。難しいわけではなく、HTMLCSS使えるなら大丈夫。
     
       
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    Pythonのパの字も知らないのですが、未知のことにトライしてみようかと電子書籍版を購入しました。まだ導入部だけですが、とっつきやすいレイアウトです。どの程度役立つかは先にならないとわからないので星4つにしておきます。
    比較的新しい本がとてもお得な価格で購入できました。本の状態もとてもきれいで満足しています。 定期的に欲しい本がないか今後も検索検索!