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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
 
User Voice
あとがきで筆者が述べられているこの言葉が全てかなと思います。
ゲームセンターあらしという時点でどう考えてもおっさんホイホイなのですが、プログラミングを全く未体験の人がとりあえず簡単なゲームを作ってプログラミングを体験してみるには良い本だと思います。
194ページの中に
1章でプログラミングとPythonについての説明、
2章でPythonのインストールと Hello World、
3章で対話モード(REPL環境)での四則演算、
4章でPythonの簡易統合開発環境であるIDLEの使い方、
5章で変数の利用方法と数値及び文字列の演算、
6章でFizzBuzzを題材にして、リスト、range、forによる繰り返し、条件分岐、論理演算、
7章でじゃんけんを題材にして、コメント、乱数、文字列の入力、whileによる繰り返し、アクティビティ図によるロジックの組み立て、
8章でスカッシュを題材にして、Tkによるグラフィックス、マウス入力、ユーザー定義関数、ローカル変数、イベント処理
等、プログラミングの基本要素がコンパクトに紹介されているので、気負わず簡単にプログラミングの世界に入門し、新たな可能性を見出すことができるでしょう。

その一方で、既にプログラミングについて何らかの経験がある人の場合、上記の内容の大半は経験済みのはずなので、新しく得るものは少ないはずです。

また、入門と言うには、その次のステップへの足がかりが不足しているように感じました。
ざっと見た感じでは、例えば、機能を使いこなしていく上で必要不可欠となるリファレンスマニュアルの使い方ですとか、本書の中でも紹介されている乱数やTk等に代表される拡張モジュールの探し方、更にはそれらモジュールを使う上で必要不可欠な付属ドキュメントの読み方等への言及がなかったように思います。
そういう意味では、入門書と言うよりは入門書以前の体験書と言うべきかもしれません。

プログラミング未体験の人にとって、この体験は間違いなくプライスレスだと思います。40年前なら間違いなくそうでした。しかし現在は世の中に高品質なゲームが溢れかえっています。
FizzBuzz、じゃんけん、スカッシュが体験者の心にどれだけ響くのかと考えると、自信が持てなくなります。
そういう意味で、これはノスタルジーに浸るための本なのかなという気がしてくる、というのが正直なところです。

読了後もプログラミングの参考書としての利用できる等の資料的価値は一切ありませんし、194ページに税込み1650円の価値を見出だせるかと問われると、やはりゲームセンターあらし世代のおっさん以外にはちょっと辛い気がします。逆に、そこにハマるなら、昔を懐かしめる良い本かなとは思いました。
自分は趣味や仕事で Python でプログラミングしており、好きな言語でもあります。
今回、うん十年振りに、あらしがどんな風に(BASIC ではなく) Python を学んでいくのかを知りたくなり、この本を買いました。
さすがすがやみつる先生、初めて Python に触れる人に分かりやすく、間違いやすいところもきちんと押さえて説明してくれています。
ただ、触れられている内容は基本中の基本なので、別の言語でゴリゴリプログラミングしている人が Python ってどんなもんだろ? と思った場合には、もう少し詳しい技術書を当たった方が良いと思います。
あくまで、プログラミングもほぼ初めてで、Python ってよく聞くけど自分でゲームとか作れるのかな? と思った人に向いていると思います。
あと、あらしファンの人には、どんな人でも向いているかも知れません(笑)
自分はあらしファンなので、とても楽しく読めました!
さて、自分も Python でゲームでも作ってみようかな。
著者の前作「こんにちはマイコン」でプログラミングを始めた(昔の)パソコン少年です。再び、前作の雰囲気そのままに、かつ、今トレンドのPythonの入門書として再会できたことに感無量です。親から子どもへ引き継げる名著だと思います。コロナ問題でどこへも行けないゴールデンウィークは、これで子どもにPythonを教えようと思います。

私はPythonの入門書を同時に3冊買いましたが、子どもの食いつきや分かり易さでは一番のようです。最終ゴールが他の入門書の機械学習とかでなく、スカッシュゲームと言うところが小学生には良いのかもしれません。私が小学生の時に始めたBASIVプログラミングのゲームと似た感じです。

巻末の著者Profileを読み、すがやみつる先生のご経歴(恥ずかしながら初めて知りました)にも驚嘆。ますますのご活躍を願います。
 
   
人気 2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】

【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。

 
内容サンプル
 
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初めての方におすすめです。
Javaを少し触れたことがある程度はありましたが、こちらの内容は無知でも楽しめる内容だと感じました。
基礎的な内容にはなっていますが、そこまで量はありません。
1週間もあればある程度は学べるのではないでしょうか。
コードがどのような役割を果たすのか書かれているが、実際になにをしているのかは調べないといけないところもありますが、初めて触れる方にはすごく親切な本となってます。

プログラミングに興味があるけど、なにから始めればいいのかわからない人はこちらの本を購入し、Pythonから学ぶのをおすすめします。

Pythonは大雑把に書ける。
Javaは全てを定義しなければいけない。

少し興味があるならPython。
日本で仕事を考えてるならJavaかな…
プログラミングを始めたばっかりの中年です。
今後続けていこうかどうか見極めのために本を一冊さらおう、と思い立ちこの本を購入しました。
課題があって、それに対して自分でとりあえず手を動かした後で、先生と生徒さんの会話形式で課題の解説してくれます。
なにぶん初心者なのでスラスラとはいきませんでしたが、この構成のおかげで、手と目を使って、内容が頭に入るという感じです。
著者さんも出版社さんも、プログラミングをこれから始めようという人を応援してくれているような、とても親切で暖かい書籍だなという感想を持ちました。
プログラムの本というとどうしてもとっつきにくいイメージがあるんですが、すごく楽しく読めました。
教える側がうまく説明できないと「黙って従えばいいんだよ」的な投げやりな教育になりがちなんですけど、
ものすご~く丁寧!に解説されてるから理解しやすかったです。

ダブルクォテーションとシングルクォテーションどうして2種類あるのか、
なんて知らなかったしシンプルなのに新しい発見がある良書です。
 
   
人気 3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。

※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。

 
内容サンプル
 
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私は職業プログラマではありませんが、趣味でJavaScriptやPHPを書いているいわゆるペチパー(PHPer)です。
ただ、せっかくなので仕事でも一つの道具としてプログラミングを活用したい派です。

Pythonは以前から興味を持っていましたがこれまで触れたことはありません。
Webのみならず、IoTやAIなどでも活用されている言語ですよね。
これから新しく覚えるなら断然Pythonでしょう。

本誌は非常に分かりやすいのが特徴です。
「2年生」とありますのである程度の基礎があるか、別の言語の初級者対象でしょう。
プログラミングが趣味レベルの私にうってつけでした。
非常にわかりやすく書かれている印象です。

そして内容がデータ分析なのがよかった。
仕事で品質管理を少ししていますので、こういう統計的手法はよく使います。
式自体はシンプルなのですが、量が多いと計算が非常に面倒です。なので計算はコンピュータを使ってやるのが王道です。
(「占いは統計だ」とか言う人がたまにいるけどどうやって計算したの?と)
これまでもJavaScriptなどを書いて計算していましたので、それがPythonやライブラに置き換えてできるのでとっつきやすいわけです。

なお、Pythonだけでなく、統計やデータ分析についてもわかりやすく書かれていますので、そちらが初めての人にもおすすめできます。
つまり本書ではPythonと統計の両方が学べてしまうわけです!

著者によるPythonのスクレイピングの本もあるようなので読んでみたいと思わせる内容でした。
(現在はPHPで正規表現を使ってスクレイピングしていますが、Pythonだとスクレイピングが異様に簡単らしいので)
表紙の雰囲気そのままの中身です。
フルカラー印刷で、ヤギ先生とフタバちゃんの会話形式で進んでいきます。
この本のタイトルにある『2年生』という言葉は、初級の『Python 1年生 体験してわかる! 会話でまなべる! プログラミングの仕組み』を経た、中級という意味の2年生です。
初級の本ではないので、Pythonのインストール方法は載っていませんが、Jupyter Notebookのインストール方法はWindowsとMacの両方の方法を掲載してあります。説明の丁寧さ・分かりやすさは『Python 1年生』を引き継いでいます。小学生でもチャレンジできる内容ではありますが、本文中の漢字にルビがほぼないので、中高生〜大人向きです。
そしてPythonそのものの難しさは、もちろんあります。ただし、作業物量でいうと、そんなに大変ではありません。丁寧に解説してページを割いているので、わりとサクサク読みすすめることができます。
表データを読み込んで、処理して、加工。データを集め終わったから、平均値と中央値と最頻値、度数分布表も出す。そしてグラフと正規分布と回帰分布。
分かりやすく書いてある本なので、挫折しにくいと思います。
既刊であるPython1年生から、自主学習に使用させてもらっています。

▼良い点
 ・seabornを用いた文字指定やグラフ作成(ヒートマップ、回帰直線、散布図行列)があること
 ・正規分布の作り方、回帰分析の初歩に触れていること
 ・半数程度のスクリプトがx=,y=,の形で作成されているので、業務や学習に活用したい場合は、
  x,yにあたるデータを用意すれば、「とりあえず使ってみる」ができること
 ・代表的なグラフ(棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフ、箱ひげ図、ヒストグラム)の作り方について、
  スクリプトが用意されていること

あくまで初学者向けの内容であり、あまり高度な話は出てきませんが、
取り扱ってるテーマも取っつきやすいため、初学者向けには必要十分な内容だと思います。
 
   
人気 4位
本書の内容

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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。

※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。
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 出立てのほやほやの「スクレイピング」テーマの書籍ということでは、本書の対抗馬は、和書では、加藤耕太著「Pythonクローリング&スクレイピング[増補改訂版] データ収集・解析のための実践開発ガイド」ではないかと思います。これは400ページ超え、かつ値段も本体価格3280円と少しお高めかつより上級向け。
 Python初心者かつ還暦過ぎてから学びはじめた私からすると、本書の方が、懐(財布)にも優しく、とっつき易いものでした。装訂は子供さん向けでも、選ばれているテーマも大人が参考にできるものが多い。これを応用すれば、「Webから美味しい店を検索し、マップ上にプロットし、天気を気にしながら訪問する計画を立てる」「病気になったときのためによい病院を探しておく」「Excelの血圧や体重データなどをグラフ化して自分の健康管理に役立てる」「レトロ映画をやっている映画館や上映スケジュールをまとめる」「落語情報を集める」といった明るい老後のためにプログラム(Python)利用ができそうです。
 今2020年からのプログラム教育開始をめざして、このようなプログラミング書籍も増えているようですが、「3年生」としてぜひ、上であげたようなテーマも参考に老人がPythonを学べるような本を出していただけると嬉しいかなと思います。お若い方と違い、Webをあちこちまさぐって情報をかき集めるのも大変ということもありますので。
Python1年生を読んだら、続けてこの本を読んでみましょう。コンピューター言語に対するアレルギーが更に、払拭されます。機械言語の文法を学ぶのは、無味乾燥な作業ですが、何か、機械言語の文法の学び方を分かった気にさせてくれる本です。この本と、Python1年生だけで、コンピューター言語をマスターする事は不可能です。大量に、コンピューター言語の本を、修行の様に読み漁っていけば、その内「この本が、1番良い!」というコンピューター言語の文法書に巡り合いますから、その本を完璧にマスターすればよいでしょう。しかし、ただの機械言語の文法書ですので、プログラミングのマスターの為には、更に、プログラミングの本を大量に読み漁る必要があります。
別の本で機械学習を学び、途中で挫折した者です。
その当時は、一体何をやらされているのか?わからないまま本を読み進めていましたが、この本を読み終えて何とかイメージがつかめました。
機会学習は自分にとって敷居が高すぎたかもと諦めかけていましたが、もう少し先に進む自信が付きました。
良い本だと思います。

なお、こちらの本では、Windowsまたはmac OSにpythonをインストールして動作確認する流れになっていますが、私はgoogle colaboratoryを利用しました。
環境構築の手間が省ける上、無償で使えるのでお勧めです。
 
   
人気 5位
発売日 2020/06/22
(4.3)
Amazon 3,300円 Kindle 1,650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。
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内容サンプル
 
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開発時は、何かとネット情報にてでお世話になっているので、区切り着けば、頭の整理みたくで購入。
オライリーのものと一瞬悩んだが、著者の書籍は読み易いので選択。読んでからそうだったんだねって事もある。
イメージ通りに動作して結果出てオッケーみたくな状況下で、ネット情報文章はほぼ必要箇所の拾い読みがほとんどの私なので、とりあえず完成後は、紙媒体で読んで頭の中を整理しまとめたいのです。
やはり著者の実績でしょうね、選択の決め手は。
標準教科書の名に相応しい充実度で、この一冊でPythonの基本は学ぶことができます。とっつきにくい場合には、プログラミング初学者向けの本や副読書を利用すると良いでしょう。
本書の先には、DjangoやFlaskを使用したWebサービス開発、さらにはAI開発、ビッグデータ解析などの道が開けているはず。地道に手を動かして学ぶのが、遠回りのようで近道です。頑張りましょう!
何となくPythonをかじったことがある自分にはちょうど良かったと思います。
サンプルコードを動かしながら学習ができたり、Python3.8以降の書き方も紹介してあり、とても親切な印象でした。
脱初心者、実務利用などステップアップの書籍として活用できる実感が持てます。
 
   
人気 6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。
 
内容サンプル
 
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大変面白い本で感動しました!コードが動いて色々な図が表示されるのが凄く楽しくて、初めてpythonの学習が楽しいと思えました。今まで、pythonの難しい分析本やオンライン動画を多数見てきましたが、文系の自分には数式だらけの説明が理解できず、興味はあるものの挫折しかけてたところ、こんな面白い本に出会えて本当に救われました。著者の仰る通り、ゲーム感覚で読み始めたら止まらず、一日で読んでしまいました!!小難しい文法を沢山勉強するより、まず自分で何かを作って、動いて感動する、こういう感覚がきっとpythonやプログラミングの勉強をする上で大切なのだなと、気付かされ、またpython学習のモチベーション上がりました!こんなに難しい内容を、ここまで分かりやすく楽しめるように書けるのは本当に凄いです!
また質問にも丁寧にご返信頂き、著者の誠実さを感じました。pythonで色々自動化したいという思いはあるものの、最初の文法でつまらないと感じていたり、躓いている方はぜひこの本を手に取って、まずはコードが動く楽しさを感じてもらいたいなと思いました。好きこそものの上手なれで、面白い、楽しいと思う感覚が一番学習継続には大切だと思います。
パソコンでの煩雑な業務に日々追われる一般事務や管理職の方にとって「Pythonで仕事の何が自動化できるか?」のノウハウ集です。業務を自動化するPythonの書籍は何冊か読みましたが、この書籍が一番幅広く実用的かと思います。

市販RPAパッケージ製品を使うのではなく、少しだけPythonプログラムを覚えて「業務を効率化しよう!」(楽をしよう)と考える方にとっては最良の書籍であり、細かな文法や難しい理屈はある程度すっ飛ばして、すぐに業務で使えるヒントになります。また、一般のパソコンユーザーでも困らないように細かな部分で配慮されており、WindowsとMacに対応してます。

逆に言えば、Python自体を勉強しようと考える方には不向きな書籍です。もちろんエンジニアやデータサイエンティストを目指す方、もしくは学生などにも向いてません。
融通性がない市販RPAパッケージ製品を使うことが嫌いで、常にPythonで業務の自動化ができないかと模索しています。この手の自動化の本は何冊か目にしますが、内容的には、後発ということもあるのでしょうが、現時点で、一番充実しています。
私は、他の方のレビューを参考に「書籍」版を購入しました。大型本なので、書籍が、見開きでフラットになる製本をしてもらった方が使い勝手がよくなると思います。あと、改ページ時のインデントがわかりやすくなる工夫もお願いしたいところです。もっとも、ソースコードはダウンロードできるので、迷ったら、それを利用すればよいだけの話なのではありますが。
あと、最近、TwitterAPIの取得が難しくなってきているので、ここのところ、筆者の経験を踏まえ、もう少し詳細に説明してもらえたらうれしいと思いました。
 
   
人気 7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。  
内容サンプル
 
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近年多大な功績を挙げ一躍有名になったDeepLearningについて,ライブラリ等の既成のフレームワーク等にはなるべく頼らず一から説明していこうというのが本書の趣旨になります.
問題の解決方法についてのHowTo本ではありません.なので,あなたが何かDeepLearningで解決したい問題があった場合,おそらく更に別な本で詳細を学んだり,ライブラリについて学ぶ必要が出てくると思います.
しかし,何事も基礎というものは最も重要であり,本書はDeepLearningの仕組みについて詳しくない人達へ向けた最良の入門書となっていると感じました.
基本的な実装から「なぜDeepLearningが動作するのか」という根本の部分が見えてきます.

私は将来的に機械学習の中でも「強化学習」というジャンルに分類される問題を解きたいと思い本書を手に取りました.
本書は主に「教師あり学習」という問題を題材にしており,中でも特に「クラス分類」問題について詳述しております.「教師なし学習」や「強化学習」の問題については巻末の僅かな紹介に留まるのみです.
ですから,「何百枚もある(教師データ付きの)画像を何種類かにカテゴライズしたい」といった問題を考えている方以外にとっては本書の内容は即実践に移せるというものではありません.
しかし,私は本書で学習を進めて良かったと感じております.
というのも,「教師なし学習」や「強化学習」といった問題は「教師あり学習」で用いるDeepLearningと同様の原理を用いながら,それを更に発展させたものである場合が多く,その基礎を学ぶことには大いに意義があると感じたからです.

DeepLearningの理解には数式での理解がほぼ必須ではありますが,本書はそれを図を用いるなどして出来るだけ分かりやすく解説してくれています.
入門の一冊として非常におすすめ出来ます.
 ニューラルネットワーク関係の本をいくつか読み比べたりしていましたが、評判どおり本書が最も分かりやすかったです。

 ディープラーニング用のライブラリを使用するのではなく、計算過程が見えるスタイルで他のプログラミング言語にもすぐに移植できそうな明快さで記述されるスタイルが理解しやすくて良いと感じました。

 解説も、ソースコードから数式にグラフや図などが適切に入っています。理解にあたっては、Pythonや線形代数や微分積分の基礎は必要ですが、きちんと初心者向けの解説が書かれているので、本書をきっかけにそれらの分野の入門書に入っていくのもいいかと思います。

 強いて欠点を挙げるとすると、誤差逆伝播あたりまでは丁寧に解説されているのですが、畳み込みニューラルネットワークに入った途端にほぼ概略のようなかなり端折り気味な解説になってしまう点でしょうか。最もこれは、本書が悪いというよりもCNN自体が元々複雑すぎて到底入門書で詳しく扱える内容ではないからでしょう。でも、その入り口までは確実に連れて行ってくれる点からしても、かなり良心的な本だと思います。
 あとは、最初の方にPythonの処理速度が速いという解説があるのですが、あくまでチューニングされた行列演算などのライブラリが高速なだけで、Python自体はインタープリタなので速度が出るような言語ではない点については、人によっては誤解を与えかねない印象を持ちました(本書で使う範囲では高速に動作しますが)。
本書の特徴は、何と言っても「ゼロから作る」という名のとおり、ライブラリーに頼らず、各処理の内容をステップ・バイ・ステップで説明しているところだと思う。

ただし、一旦、概要が理解できるようになると、このようなボトムアップの説明よりも、むしろトップダウン的に、まず最初にニューラルネットワーク全体を示し、必要に応じて、詳細に入っていく資料の方がわかりやすい。

そういう意味では、ディープラーニングによるニューラルネットワークを分類すると、
1) 教師あり学習
a) 全結合(Affine)
b) 畳み込み(Convolution)
2) 教師なし学習(強化学習)(Deep Q-Network(DQN))

以上の分類では、本書では、「教師なし学習」は扱っていないし、「畳み込み」についても、実施例はほとんど画像処理であるにしては、アルゴリズムの説明は少し簡略化されてすぎているような印象を受ける。

本書でDeep Learningを学んで感じたことは、Deep Learningでよく論じられる「過学習」や「勾配消失」などの課題に対する対策のほとんどは、理論的というよりは、むしろ‘職人’的な経験則に裏付けられたものが多い。
そういう意味で、今後このニューラルネットワークがどのように進化していくのか(例えば、GoogLe Netの「インセプション構造」やRes Netの「スキップ構造」など)、気になるところだ。
 
   
人気 8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。
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。  
内容サンプル
 
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本書はPythonプラグラミング入門書ですが、マーケティング分析への活用を前提とした内容に特化しています。
マーケティング分析では、定型データの定期収集が必須ですが、それは単調な作業に過ぎず、担当者のスキル向上にはあまり役立たないし、若手に任せている場合などは、モチベーション低下の恐れすらあります。
本書では、そのようなルーチン作業を自動化することを目標として、主に記されています。
独習と謳われているだけあって、IT専門部署等に属していないプログラミング未経験者を読者として想定し、簡単なプログラムを組めるレベルまで向上させることを目的としています。
そのため、使用しているPCの対応ビット数の確認の仕方などといった、基礎の基礎的な解説まで記されていることが特徴的です。
但し、解り易く指南されてはいるものの、本書を読んだからといって、自在にプログラムが組めるレベルには、さすがに到達できるだけの内容ではありません。
基本的なコマンドの意味が解る、紹介された簡素なプログラムを基にアレンジをするという達成度ではないでしょうか。
エクセルを扱う延長線上的な感覚で、初歩的なプログラムを組む(或いは見て解る)といった簡易な内製作業向きだと思います。
同書は、AIやディープラーニングなどの技術が求められるマーケティング事業において最もニーズが高まっているプログラミング言語pythonを使ったデータ整理、集計、分析、可視化、需要予測、スクレイピング、口コミ分析等の技術の入門書になっています。
いわゆるプログラミングとは… という超初級部分はスキップされているので、ある程度プログラミング言語のロジックを理解している方向けの、python入門書になっています。※インストールなどの部分はありますが、ロジックの説明はほとんどありません。
オールカラーで、実際に開発画面を見ながらサンプルを作り上げていく構成になっているので、とてもわかり易いです。
著者はデータ分析コンペティションなどを開催する側の専門人材。そういう方が書くと、どうしても専門性が高くなり私のような文系人間では読み解けない本が多いように思われるが、この本ではそんな文系人間にもわかりやすくステップを踏んで指導してくれる構成となっている。特にマーケティングにおいてデータの裏付けをもって展開するほうが確実であるが、なかなか個人ではプログラミングの領域へ踏み込めず、調査会社などに外部委託して無駄な費用を支払っているケースもあるかもしれない。まずは簡単なことから、自身の手を動かしてOJT的にスクレイピングなどを学び、自身のマーケティング業務に生かしていくための”初歩”をサポートしてくれる最適な本である。
 
   
人気 9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。
 
内容サンプル
 
User Voice
私の知識レベルはエクセル程度でした。プログラミングはほぼ初心者。
この本は例題など(結構答えを見ながら進めましたが)取り組みながら学習できるので、最初の一歩には非常に良いとお勧めいたします。そういう人であれば、まずこの本から始めることを強くお勧めいたします。

データの基礎的な考え方である、「リスト」「ディクショナリ」「セット」の定義などをみて、これ聞いたことが無い、もしくは、聞いたことがあるけどどういう内容であるかあやふやである、という方は、是非この本から始められることをお勧めいたします。

この本を読んだおかけでいま「パイソンによる機械学習入門」の本に進んでいるのですが、その内容が非常にわかります。もし「スッキリわかるPython入門」を読まずに機械学習入門から始めていたら、私レベルであれば、何をいっているかわからなかったでしょう。
C、Javaに続いてPythonも触ってみようと思い、毎度のことスッキリシリーズにしました。いうまでもなく、しっかりとまとめられていて、それでいて細かいところまで解説してあります。Pythonの本はCやJavaと比較すると1/2ほどの本の厚みで若干手ごたえが無かったです。個人的には、厚みを増やしてPythonの標準ライブラリに触れてもよいと思いました。軽量化プログラミング言語なので本も軽量ということで、とりあえず納得することにします。中身はしっかりしているので☆5で問題ないです。私はCとJavaをある程度知っていますが、初心者でも全く問題ないと思います。寧ろ初心者のほうがあっているくらいだと思います。
プログラミング未経験の方が、Pythonを後に自走学習できるような基本的な知識が一通りまとまっている。入門書として最適だと思います。これにオライリーのPythonチュートリアルを併せて読めば入門レベルとしては十分満足だと思います。
 
   
人気 10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。
 
内容サンプル
 
User Voice
私も専攻が情報出身でなく、独学でフルスタックエンジニアになった口(でも著者と違って大した事ない会社の大した事ないエンジニア)なので、優れた独学者がどうやって勉強しているのか気になって読んでみました。

著者のコーリー・アルソフさんは、大学で政治学を専攻し、他の専攻として、コンピュータサイエンスも考えて、プログラミング入門講座を履修してみたものの、難しくて挫折した経験があったそうです。
しかしながら、大学を出て、1年でプログラミングを独学で学び、eBayに入社して、フルスタック(開発からテスト、導入、保守、運用まで何でもこなす)プログラマになった上、ご自身の学びをシェアする本を書いて、しかもこれだけベストセラーになってしまうのだから、本当にすごい事だと思います。

対象読者は、プロのソフトウェアエンジニア、プログラマになりたい方。
著者によれば、この本は、完全なIT初心者向けではないです。
(Windows、Mac、Linux系のどれか1つのシステムはある程度使えて、インターネットに繋ぐ、検索して調べる、コマンドプロンプトやシェル、ターミナル、テキストエディタなどを調べなくてもある程度使える程度はないと難しい。)
また、pythonの入門本でもありません。(原著のタイトルにはpythonの文言はない事が、訳者あとがきでも触れられている。)
(そうは言うものの、pythonに関する部分が前本の半分以上を占めます。理由は後ほど説明します。)
全体的に、個人的体験や学びを抽象化して、ご自身の学びをアウトプットした、noteやQuiitaみたいなカジュアルな感じになっています。
(独学で、python学んでプロのプログラマになってみた、という感じ)
プロのベテラン的視点で、プログラマ業界のロードマップをしたものではないですが、その点は逆に独学プログラマ的な視点が面白い本です。

この本の目標は、プロのプログラマになる際に必要な情報、技術について、全体像、道筋を得ることです。
もちろん、一言でプログラマと言っても、色々な言語や技術がありますし、フロント、バックエンド、テスト、フルスタックなど、立場も色々あるので、全部を説明している訳ではありません。
この本の最初から半分までのページでは、プログラマに必須のスキル、言語の習得として、プログラミング言語の1つ、pythonを取り上げて、オブジェクト指向プログラミングはどんな感じなのかというのを説明しています。
後半は、ツールや面接やチームでの仕事、勉強に関して記載されています。

言語として、この本でpythonを取り上げた理由は、初心者にも比較的分かりやすく、上級者にも人気(従って、2018年出版時点から数年は、プログラマとして成長する過程で不要になり難い言語)で、オブジェクト指向を学べて、需要が高いからだそうです。(StackOverFlowというエンジニア向け人気サイトのアンケートでも常にpythonは人気上位の言語)
言語選択に、pythonを選んだのは、非常に理に適っていると思いました。
重要言語のマップ(各言語の派生図、関連図、年表、特徴、利点、欠点)や、プログラマ業界の簡単な全体像があれば、さらに助けになるかもしれません。

この本のコンセプトが素晴らしい点は、プロのプログラマの入口まで行く道筋を、全体像を描いた上で、見通しよく、学ぶ対象を最初に掴んでおく、という事ができる点です。
道筋が見通せると、学習対象が明確になり、学習計画が立てやすくなります。
独学ではこの視点がとても重要になると思います。(学校はカリキュラムがあり、手取り足取り導いてくれますが、独学は、羅針盤が自身なので)
そういう意味で、まさに、独学プログラマに向けての本です。

5部構成(日本語版は6部構成)になっていて、以下の内容になっています。
1部: プログラミング入門としてpythonの初歩
2部: オブジェクト指向プログラミングの初歩
3部: ツール、正規表現、pip(プログラムなどのインストールや管理に使う)、バージョン管理(SVN、Git、GitHub)の初歩
4部: データ構造、アルゴリズムの初歩
5部: プログラミングのベストプラクティス、仕事を得るヒント、次のステップなど
6部: 補章として、著者が独学プログラマなので、それに起因するコードに関する問題点の補講、学習リソースのリスト

全体を通しての感想ですが、個人の読書目的やスキル習熟度によって、当然感想は変わるので、あくまで個人的意見ですが、私はとても良い本だと思いましたし、どうしても独学で(こう書くのは、やっぱり完全に独学でプロになるのは、よほど地頭が良いか、適正があるかでないと非効率的だからですが)、プログラマになりたい方がいて、pythonに興味がある方や、プログラマはどういった事を勉強するのかについて雰囲気を知りたい方に、オススメです。(価格が、ちょっとした技術書並に高いので、1300円以下なら、もっと気軽におススメ出来るのですが)

この本の前半半分である、python、オブジェクト指向プログラミングに関しては、手を動かしてプログラミングする、簡単なアプリを作るというアプローチで学ぶ実践主体の本と、コーディングの座学的なチュートリアル本とのちょうど中間だと思いました。

オブジェクト指向の部分の説明は、オブジェクト指向の設計思想的な部分、抽象的に考える意味についての説明が、変数のスコープと状態の持たせ方に対する問題点解決いう視点からの説明になっていて、この部分は、他のプログラミング言語の設計スタンスとの違いが分かるという点では良いと思うのですが、この本の読者層であるプログラミング独学の初心者には、そもそも言語設計のメタ視点がどうしても欠けがちなので、少し説明がわかり難かったり、重要な説明が不足していたりする気がします。
特に、オブジェクト、クラス、インスタンスの基本的用語が循環的用語説明になっているのは、少し気になりました。
しかし、本書はあくまでとっかかりであるので、この辺りは、この本ではあくまで紹介程度と考えて、独学者なら自分でどんどん勉強していくので問題ないかと思います。
オブジェクト指向に関しては、『Javaの絵本』、『オブジェクト指向でなぜ作るのか』などの本が、初心者には、明解にそれぞれの意味がよく分かって、設計思想も分かってオススメかもしれないです。
もっと詳しく知りたい方は、プログラミング言語、設計の変遷を見ていくと、オブジェクト指向が何かとか、どうしてそうするかなどの理由が良く分かるかと思います。

あとは、コードの書き方とかデータ構造やオブジェクト指向プログラミングのコーディング方法などで若干補足が要る部分は、日本語バージョンでは、補足としてのコードレビューが書かれていて、とても親切で良いです。

著者のコーリーさんは、本当に行動力、学習力、問題解決能力が高くてすごいと思います。
皆が皆コーリーさんのように独学でプロのプログラマになれる訳ではないし、プロのプログラマへの入り口に立つのは、この本だけでは難しいですが、この本に勇気や励ましをもらえるし、問題解決へのアプローチの仕方など、たくさん学ぶことがあり、素晴らしい本です。

今後もこうした、ある分野を独学し、プロの入口に立つまでの全体像を掴むような企画の本があれば、読んでみたいです。(どの分野でも、独学を考えていないのか、学習の羅針盤になるようなメタ視点がある本が少ないので、こういう本をシリーズ化してくれないかなぁ)

この本以外に、プログラマ向けの学習本(技術内容というより、メタ視点から書かれた本)で自分が読んで良かったと思う本は、以下です。(下記上から2つはオライリー出版、3つ目は毎日コミュニケーションズ出版。)

Andy Huntさんの『リファクタリング・ウエットウェア』: 達人プログラマから見た、プログラミングの学習方法、思考法が書かれています。日本文化に親和性が高いと思います。右脳、左脳的な話が出てきます。

Thomas A. Limoncelli さんの『エンジニアのための時間管理術』: 集中時間の確保の仕方、仕事の進め方(SA向けで、内容は古いですが、参考になりました)

Pete Goodliffeさん(Ruby言語を開発した、まつもとゆきひろさん監訳)の、『コードクラフト』: 現実の世界で現実的により良いコードを書く技法、他のプログラマと協力する方法など。良いプログラミングは態度、姿勢から。プロのプログラマの良いアプローチを知るのに良い本。(700ページ弱ある。でも面白いので意外に時間かからない)。『独学プログラマ』を読んで、コーディングにも慣れ、もっと上級者になるにはどうしたら良いかや、チームでやっていくコツや、設計や運用、保守をコーディング段階から考える際の参考になるかと思います。

以下、独学でプログラマになりたい初心者に、無理せず読める本として、参考になるかもしれない本をあげます。

プログラムが動く仕組みは、『プログラムはなぜ動くのか』(日経BP社)
運用保守に関しては、『システムはなぜダウンするのか』(日経BP社)

その他、日本語訳は、コーディングの補講や註釈がしてある点、日本向けに解説されている点もとても素晴らしかったです。

最後に、本が良かったので、つい長文レビューになった事をお詫びします。(読む人いるか謎だけど、自己満足ですみません。)
仕事ではC言語でRTOSを使った組み込み開発をしています。
製品開発とは別に,工数削減活動(要は業務自動化)のネタ作りをするため,お手軽かつ万能なスクリプト言語であるPythonに興味を持っていました。

内容的には「入門Python3」や「退屈なことはPythonにやらせよう」の文法編と似たようなものですが,薄い本で文字は大きく,気軽に読めます。文章も砕けた表現が多いです。白黒印刷なので要点が目立たないのが難点ですが,自分で蛍光ペンでマークすればいいでしょう。
全27章でPythonの文法やプログラミングを行うための幅広い知識を学ぶことができます。
この本一冊でPythonのスペシャリストになるというものではなく、この本を足掛かりにしてプログラミングを挫折せずに始めることができると思います。
各章のより深い内容はプログラミングを学びながら自分で補う必要があります。
 
   
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  
内容サンプル
 
User Voice
Pythonで入門レベルのコードを書けるようになったとき、現場で役立つ良質なレシピ集です。
Pythonエンジニアが初心者から中級者に進むためのステップになるでしょう。

ネットで調べると出てきそうな内容が殆どですが、1冊の本として良質な内容が纏まっているのは何かと便利かと思います。索引がしっかりしてるので、初心者は何ができるのか調べる際にも便利ですし、中級者でも暫くPython使ってない等でウッカリ忘れて見直す際にも重宝するでしょう。
プログラミング言語のこういった書籍って、大体は基本的な文法とかがメインだけど、こちらは実践的な書き方とかまで勉強できる。
3rdパーティー製のよく使われるライブラリとかの説明が幅広く書かれているのもって、他にありそうであまりないのでは?

初心者から中級者まで使える内容だと思います。
「レシピ」とあるのでデザインパターンやマルチスレッドといった応用的なテクニック集かと思いましたが、いわゆる「定番処理」がメインで高度な内容は書かれていません。なので、バリバリPythonを書いている人には物足りない内容です。少し批判めいたレビューになってしまいましたが、初心者向けとしては良書です。画像処理、HTTP、スクレイピング、デスクトップ自動化など幅広く網羅しており具体的なサンプルが多いため、中級レベルへのステップアップには手頃な本ではないでしょうか。

あと、単体テストや環境変数、終了コード、データベース接続など、この手の本にしては珍しく開発業務寄りの内容が充実しているのでPython開発現場に入りたての人にもおすすめできます。
 
   
人気 12位
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。

 
内容サンプル
 
User Voice
ディープラーニングをやってみたい。習得したい。という動機で、ゼロベースからプログラミング初挑戦している私が、ディープラーニングの書籍を見ても意味が分からないことが多い。
そして、画像認識・映像認識・自然言語処理ができると言われても、そんなことをしたいわけでもなく、構造化データに基づき、売上予測を行いたい、といったベーシックな思いがある人間にとっては、まずは、Excel作業で実現できることをpythonで実施できることが何よりも重要である。

そうした重要な作業の第一歩目は、データの理解であり、データのマージ・結合・欠損値の確認等の作業である。

そうした第一歩目を丁寧に解説してくれるため、非常に有り難い。

おそらく即時読破できるであろう。
「実践」と言ってもさほど難易度は高くなく、「Pythonの参考書を1冊読んだり、入門研修を受けてみて、何となくPandas、Matplotlib、Scikit-Learnが使えるようになった」人が、知識を定着させるために、ビジネスにおいてありがちなデータでコーディングを学ぶために、ちょうどよい本だと思います。

逆に、学生時代から理系で、英語のPythonオンラインコースを修了しました、Kaggleやってます、といった人が「実践」を期待して読むものではないと思います。世の中、スタートラインも、「基礎レベル」も「実践レベル」もいろいろなので。
データサイエンティストの現場で求められるデータの処理技術について,基礎から演習形式で勉強できる点が良いです.この書籍の優れている点は,pythonのどのような技術を使えば適切にデータを処理するのかを知ることができる点です.多くのデータサイエンスの本は概念の説明とそのサンプルコードが記載されている場合が多く,そこで用いるデータは綺麗なものばかりなので,処理の方法を考える習慣が身につきません.こうした現状を打破するためには適していると思います.
 
   
人気 13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
 
User Voice
私はゲームそのものには全く興味がありません。 しかしゲームのテクニックを応用したく、この本の評価を見て購入を決めました。 評判通りの良い本であると思います。 まず言えるのはコードに出てくる事項とその周辺に関し丁寧に整理して説明してくれていること。 次に考え方の道筋を階段を上る如く一歩一歩ステップアップして進めてくれること。 私の様にパイソンやGUIの初学者には、非常に参考になります。 ゲームに興味のある方ない方、パイソンやGUIの習熟を目指す方、一度は手にする価値があると思います。 ただしパイソンやtkinter、Pygameそのものの解説書ではないので、それらの基本を一応学んでから取り掛かるのがお勧めです。 初級本ではなかなか触れられないオブジェクト指向やclassについても軽く述べられているので、専門書で学ぶきっかけになるかもしれません。 伝えることが多すぎてつい粗雑になりがちな内容をできるだけ多く、整理して届けようという著者の熱意が伝わる良書です。
ゲームの基本が多義に渡って書かれています。大変ためになりました。まだ、途中ですが、3Dについても書いてほしかった。3Dの取り込み方とか、2Dの取り込み方とか。各ソフトの連携とかが知りたいです。2Dの使用方法は掲載されています。どのソフトがあるか紹介がほしい。
コードが見やすいので何をしてるのかって直感的にわかる
ゲームも色々なものを作るので楽しく学べた
Pythonでゲーム作りながら基礎を学んでみたいなって人はおすすめ
 
   
人気 14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。  
内容サンプル
 
User Voice
 
   
人気 15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。
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。  
内容サンプル
 
User Voice
私自身初めて触れる言語がpythonです。これとは別に2冊ほど「初めてのpyhton」的な本を購入しました。が、2冊とも読んでるうちに理解ができなくなりました。おそらく自分の中に語弊があるのだなと思いアプローチを変えるためにも、とりあえず別の本を購入。それがこれ。
結論から言うと非常によかった。=は等価という意味では無く代入であることに気づけたし、言語をひらがなで訳してくれているので、書いたコードがどのような命令を出しているかの流れが目に見える。
また、プログラミング言語は日本語の翻訳という意識で向かえば良いというアドバイスは自分の意識改革には非常に役立った。
python以前にプログラム自体が初めてという方には非常に取っつきやすい本だと思います。
Pythonが機械学習のプログラミング言語の本命らしい。

機械学習について知識を得たいと思い、入門書を読んでみましたが、プログラムの箇所はチンプンカンプンで飛ばし読みしました。

英語の簡略形と簡単な記号と括弧で一体何を伝えているのだろう?どう読み下せばよいのだろう?と疑問でした。

そこで本書を購入しました。
なるほど昔の漢文の授業を思い出しました。これはこうだと慣れるしかないですね。この本の企画は私には合っていました。

これから私自身がプログラミング入力することはないと思われますが、全く知らない訳ではないレベルを保っていけたら良いなと思います。
読み下し文があって理解が容易。解説文もわかりやすい。
もっと早くこのアプローチのプログラミング書籍があってほしかった。
カラーで文字の大きさや行間も丁度よく読みやすい。
この分かりやすさでビジネス実践編も出してほしい。
 
   
人気 16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。  
内容サンプル
 
User Voice
 冒頭にはPyhton3.xのインストール方法も掲載されています。Windows版だけでなく、Macintosh版のインストール方法が掲載されていますし、本書で使用しているソースコードもHomePageからダウンロードできるようになっています。
 収録内容はチャプターは「文字列とデータの基本操作」「コレクションの取り扱い」「いろいろなテキスト処理」「OSの機能を利用する」「数値演算と乱数」「ネットワークへのアクセス」「描画とGUI」となっています。
 わかりやすく命令系と実行例が解説されていているので、自分は全くの初心者ですが、これを読み解きながら少しづつ学ぶには最適な1冊だと思います。
Pythonを学びこれから知識も広がっていく!というときにとても便利かなと思います。
目次も見やすく、自分の知りたいページがすぐ見つかります。
MacへのPyhton3.xのインストール方法も記載があったのでそこは助かりました。
イマドキなんだろう、よく出来ている、がんばって下さい、実用レベルまでは、道は険しい、
 
   
人気 17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。  
内容サンプル
 
User Voice
仕事でscikit-learnを使うことになり、インターネットでいろいろ調べたのですが要領を得なかったので本書を購入しました。
結論から言うと、大満足です。
というか、この本が無ければ、scikit-learnの使い方のHow toを身につけることはできなかったでしょう。
以下、各章ごとに簡単に良かった点をお話します。

1章 はじめに
導入部としては可もなく不可もなく、といった感じです。
ただ、本書で使用するライブラリ群について、概要が説明されているので、知らないライブラリがあっても抵抗なく2章以降を読み進めることができます。

2章 教師あり学習
ここが、この本の山場のひとつです。
機械学習でよく使用される手法について、実際にscikit-learnを使ったpythonコードを交えながら説明してくれます。私は他の書籍で教師あり学習については前知識があったので、内容がすんなり入ってきました。
また、「このモデルは、scikit-learnではこんな風に書くのか」といった、使えるサンプルコードがたくさんあり、とても勉強になりました。

3章 教師なし学習と前処理
個人的には教師なし学習は使わないので、流し読みしました。
内容的にも、教師なし学習の初学者がいきなり理解できるレベルではないと思います。
別の本で、教師なし学習の基本を身につけ、それから本章を読んで、「scikit-learnではこんな風に書くんだ」と再認識するのが良いと思います。

4章 データの表現と特徴量エンジニアリング
この章は、あまりピンときませんでした。
仕事上で必要に迫られたときに、また読み返そうと思います。

5章 モデルの評価と改良
この本最大の山場だと思います。個人的には、この章だけで、この本を買ってよかったと思いました。
実際にモデルを作るときに、それをどう評価して、どう改良すればよいのか、scikit-learnを使った具体的なテクニックが満載です。
モデルの評価に悩んでいる人には、オススメです。
理論はわかっているけど、実践でどうやればいいんだろう?みたいな悩みを解決してくれます。

6章 アルゴリズムチェーンとパイプライン
この章も、実用的で良い章でした。
scikit-learnのパイプラインという機能の使い方の説明なのですが、これがすごく有用です。
知らないと損するレベルのテクニックで、大満足でした。

7章 テキストデータの処理
文章をscikit-learnで処理する方法について詳細に解説されています。
が、個人的にはいまひとつでした。
そもそも、文章を機械学習させるなら、RNNを使うかな、と思いますし、この分野にscikit-learnを使うシチュエーションを思いつきません。
しかし、そういう機会があれば、きっと役に立つ内容だと思います。

8章 おわりに
この本を読み終えたあと、深堀りしたければこの本がオススメ、とか、こういう勉強をしたらいいよ、といったことが書かれています。内容としてはまずまずです。
日本語化された書籍もいくつか紹介されていますし、このオススメに乗っかるのも手かと思います。

以上、非常に満足のいく内容でしたが、少しだけ不満点を。
説明を簡単にするため、著者がこの本用に作ったmglearnというライブラリが、サンプルコードの中に頻出します。1章で、このライブラリのことはあまり気にするな、と書いてますが、このライブラリがブラックボックス過ぎて、サンプルソースを追うのが辛い場面がちょこちょこありました。
できれば、こうしたブラックボックスなオリジナルライブラリは無しでサンプルソースを書いてほしかったです。

また、本書のサンプルコードには随所にmatplotlibが登場します。
このライブラリの知識がないと、ハテナマークが付きまくる箇所が結構あります。
できれば、1章割いて(またはコラムでもいいので)使用しているmatplotlibのメソッドの説明をしてほしかったと思います。とてもきれいなグラフが書けるサンプルなだけに、理解が難しいのは残念でした。

この書籍は、pythonで「はじめる」とありますが、完全初学者用の入門書ではありません。
まったく機械学習を知らない場合は、別の、もっと簡単な書籍で勉強してから読むことをお勧めします。

とはいえ、良書であることには間違いありません。
scikit-learnを使うなら、携帯必須の書籍だと思います。
誤訳もなく、非常に読みやすい訳文だったのもプラスです。
大変素晴らしい。最初からこの本を勉強すればよかった。
自分はこの本を読む前に、下記数冊を読んでみました。
(1)
Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習
(2)
機械学習のための特徴量エンジニアリング ―その原理とPythonによる実践
(3)
Python機械学習ライブラリ scikit-learn活用レシピ80+

いずれもサンプルコードの動作を確認しながら、理解しようとしました。
上記(1)も結構いいのですが、こと機械学習でscikit-learn部分に関して言えば、やはり本書ほどではない。

自分はソフトウェアシステム設計者とプログラマとして20年以上の経験をしてきたが、
上記(1),(2),(3)に関して言えば、特に(2)と(3)は中途半端だなと感じていました。説明不足か?翻訳の問題か?
更に悪く言えば訳わからない記述やコードが多くて、読み進めなくなる箇所は結構多かった。

しかし、本書では、読者の立場に立って、テーマごとに丁寧に説明しきれるように努めていると自分は深く感じました。
深入りしたくない議論や課題についてはヒントや参考資料を示してくれているのでとても有難い。

特に機械学習の初心者には非常にお薦めしたい。
機械学習について、理論は一通り学んだけど実際に動かしたことはなく、これから動かしたいという人には最適な本。

代表的なアルゴリズムを解説しており、本文中のPythonコードはgitから持ってこれるので、自分で動かすことで理解が深まる。

個人ブログで見る機械学習系の記事も、元ネタはこの本だったということが多い。それだけ本書は分かりやすい例が豊富である。

内容はベーシックながら、より複雑なモデルを構築する上での欠かせない知識が書かれていると思う。
 
   
人気 18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
 
User Voice
エクセルとメールの自動化を実現したかったのですが特化した資料を
見つけることができませんでした。
あっても余分な内容もあり価格が高い!
他の書籍は余分な内容が多かったり、超初心者向けで逆にわかりにくかったり
と「やりたいこと」にたどり着くのが大変でした。
この本、1冊でやりたいことが載ってます。そして価格も手ごろ。

インストールから使用方法まで簡潔に説明されいるので初めてPythonに触れる方もすぐに使えます。
(プログラム経験がある方が条件ですが。)

取り急ぎ「やりたかった」表データを別のBookに転記ができたのが嬉しかった。
なので☆5つです。
今やPythonは、AIのライブラリなどが豊富で非常に人気の高い言語です。それで、ExcelやメールやWebを操れるということで手に取りました。

まず、基本的にMacベースで説明しているところが気に入りました。OS X自体が基本UNIXなわけですから、Pythonをインストールし、サーバでのプログラムのようなものを書くことができるという利点がある訳で、それを見事に使っています。非常に面白いです。
文法書は読んだが、具体的に何か処理したいと自動化の本を探してたときに見つけました。
タイトルどおり Excel、メール、Webスクレイピングが題材になっています。要点押えてコンパクトにまとまっているので、読むのも楽でした。
Pythonで自動化処理を勉強したい人の1冊目としておすすめ
 
   
人気 19位
本書の内容
機械学習による異常検知の基本と応用がわかる!

本書は、機械学習による異常検知のしくみを、誤差関数に着目して解説する書籍です。
読者が新しい異常検知システムを自ら構築できるようになることを最終目標とし、機械学習のさまざまなアルゴリズムについて解説していきます。
機械学習について誤差関数を中心に理解を深めることによって「外れ値とはなにか」「閾値はどのように設定すればよいか」といった異常検知における基本が自然と理解できます。

そういった基礎から入りつつ、非時系列データにおける異常検知の手順(第2章)や、時系列データを分析する際の手法と注意点(第3章)、さらに深層学習を用いた応用例(第4章)といった内容まで踏み込み、最終的には自ら異常検知システムを構築できるよう導きます。

機械学習の各アルゴリズムの説明や例題などには、数式や図ともに、Pythonのコードが付いています。
自分でプログラムを実行しながら学べる入門書です。
本書に関連するコードの配布などは、本書内に記載しているGitHubページから入手できます。

《本書の特徴》
・誤差関数を中心に機械学習の原理を理解することで、異常検知の基本が自然と理解できます。
・基本だけでなく、非時系列データ(第2章)や時系列データに対する異常検知の考えかた(第3章)や、深層学習による応用(第4章)を学ぶことができます。
・Pythonのコード付きなので、手を動かしながら学習することができます。

《このような方におすすめ》
◎ 異常検知に取り組むエンジニア
○ 製造業の工場管理者
○ 機械学習を学ぶ大学院生

《目次》
第0章 機械学習と異常検知
0.1 異常検知とは?
0.2 本書の意義と構成

第1章 機械学習と統計解析の基本モデル
1.1 機械学習と誤差関数
1.2 機械学習と統計解析の比較
1.3 教師あり学習──分類と回帰
1.4 教師なし学習──特徴抽出・クラスタリング・次元削減

第2章 非時系列データにおける異常検知
2.1 異常検知とデータ構造
2.2 正規分布に基づく異常検知
2.3 非正規分布に基づく異常検知
2.4 高度な特徴抽出による異常検知
2.5 関数近似に基づく値異常検知
2.6 異常検知モデルの検証

第3章 時系列データにおける異常検知
3.1 時系列データの性質
3.2 自己回帰型モデルによる時系列データの解析
3.3 状態空間モデルによる時系列データの解析
3.4 機械学習による時系列データの解析
3.5 時系列データにおける異常検知

第4章 深層学習による異常検知
4.1 深層学習フレームワークReNomを用いた異常検知
4.2 深層学習による異常検知の応用事例
4.3 異常解析分野の現状と課題  
内容サンプル
 
User Voice
工場IoTに携わる企業人です。これまで、まともな異常検知本はIBMの井出さんの本くらいしか無かったですが、久々にじっくり読める本が出たと思います。これなら放置される本の仲間入りはしません。勉強になります。
私はRユーザーなので「Pythonによる」というタイトルが少し気になりましたが、きちんと数式で原理を示してあり、図も活用して理解できるように配慮されています。ある程度線形代数の知識が無いと読み進められませんが、言い換えれば、いわゆる写経用のコード集ではありません。
Pythonコードは、この部分を処理するとこうなるよ、というおおかた10行前後のコードが示してあるだけですが、むしろ可読性の観点からこの方が歓迎できます。Rに書き直すことにより理解が深まります。
異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)やデータマイニングによる異常検知というWhatベース良書が存在するなか、この手の「による」系の本は日本人特有のHowベースの指向にあわせた良書に当たると思う。
理論的な理解で不正確な部分は目をつぶりつつ実際は使えるし、クリティカルにまずい部分はぎりぎりの線で回避しているところに著者の苦心が見える。
安易にDLだなんだと煽る紙の束とは一線を画す本と見れた。
hontoで30%引きだったのでそちらで買ってしまったが、良書だったのでこちらにレビュー。
 
   
人気 20位
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。

 
内容サンプル
 
User Voice
冬休みを使ってDjangoを使ったWeb開発の基礎を学ぶ事を決意し、2019年12月29日から2020年1月13日まで掛けて、Local hostでの開発からAWSでのサービス公開までたどり着きました。(添付の写真参照)

内容としては、databaseを使った簡単なwebアプリに必要な知識や、バージョン管理サイトや便利ツールの使い方が日宇町最低限網羅されていると感じました。また、誤字や脱字も、私が開発している限りは特に無かったと思います。私の購入したものは、2019年12月13日の初版第1刷発行とあり、これ以上古い版もないと思います。(添付写真のとおり)誤字や誤植等によるデバックで学びが中断されることが気になる方も、安心して学習を進められるのではと思います。(本の通りにプログラミングしていれば問題ないところを、自分でミスタイプしデバッグに苦しむ事は多々ありましたが(汗))

私ごとですが、今後、開発したWeb日記アプリをWebデータベースに改造していきたいと思っていますが、その程度の改造を行ううえで必要なフレームワークの知識も本書のみで十分カバーした内容となっていそうだと思っています。そういう意味でも、入門書として決定版に近いくらい完成度が高いと評価させていただきました。

因みに、私はIT業界のエンジニアではないですが、昔からホームページを作ったりしており、今はDIYに近い形でIT自前ツールを開発をしています。これまでも何か取り組むたびに書籍を買って実際に手を動かしてきましたが、本書は説明が丁寧で、変な誤字や脱字がなく、良書だと思います。Good job!
ある程度Pythonの知識、HTMLなどWebに関する知識があれば、問題なく進めることができるのかなと思います。
手を動かしながら学べるので、飽きずに本書を読み進めることができました。このような技術書はローカルで完結させてしまう印象がありますが、AWSへのデプロイ方法についても記載があるので、本番環境の構築、運用時のイメージができました。あとはテスト方法などがあって欲しいなとも思いました。
レビュアーの中でも意見が分かれるところですが、この書籍はある程度経験を積んだエンジニア向けの書籍です。

ネットワークの構成、オブジェクト指向、macの場合なbrewなどの使い方、Linux をはじめとする Unix系OSの概念がわかっていないと読み進めるのは辛いと思います。

その一方、
・Pythonそのものが初めて
・Djangoも初めて
・AWSは怖くて使ったことがない
という条件が揃っている経験者に向けてはかなり読みやすい書籍だと思います。

また、開発に使うツールに関しても、よくありがちな「読者お好みの」ではなく、「これを使ってください」という方式なので、むしろ混乱もなく使い進めることが可能です。

Pyhton については環境構築から掲載されている上、あまり難しい構文は出てこないためごく最低限の知識だけでも Django を使ったサイト構築の概念を理解することができます。

Djaggoにしても、その他周辺環境についても、1年も経てば環境が変わるため、書籍に書いてある通りの設定では動かないことも多くあります。

PostgreSQL の導入にあたっては、mac だとバージョンの問題などでコンフリクトが発生し、またダイナミックライブラリが読み込めず起動しないという問題が発生しました。

こういう時に、brew の関連コマンドを自分で調べ、リンクの貼り直しができる程度の知識は要求されます。

全体的な書籍の流れとしては悪くないと思います。
冒頭で、具体的なコードを使ってルータなどの説明がありますが、もしかしたらそこで挫折する方も多いかもしれません。
しかし、そこを読み進めると Python のインストールというごく基本的なところから説明が始まりますから、冒頭よくわからなければ読み飛ばし、Python のインストールから始めてもいいと思います。
冒頭に書いてあることは、その後の章で何度も記述する設定を繰り返したあと、改めて見直せば「ああ、こういうことだったのか」と理解できるのではないでしょうか。

たしかに、一部のレビュアーが指摘しているように、後半に進むにつれ説明が少なくなる感は否めません。
ただ、Djangoに関するファイルの記述については繰り返しになりますし、幾分は致し方がないことかと思います。

むしろ、書籍本文に加え、読者登録すると無料でもらえるPDF版の資料が充実しており、そこに価値があるかもしれません。
Pythonの基本文法、あるいはRestAPIとして動かすためのごく基本的な内容について説明してあるのですが、この付録だけでも一冊の電子書籍として十分に成り立つ内容だけに、このような付録がついているのは大変助かります。

書籍の内容について問題だと感じたところは次の通りです。
・コード記述部のフォントが適切でないため、中括弧なのか丸括弧なのか区別がつかない部分が多い(タプルなのか辞書なのかわかりにくい)
・同じく、フォントが適切でないため、シングルクォートとダブルクォートの区別を付けにくい(Pythonにおいては厳密に区別しないので問題は少ないのですが)
・ネット上には正誤表があるのですが、その正誤表が間違っている
・その他、コードが微妙に間違っている部分がある
・本質的な間違いではないが、作成するファイルの順番の問題で、PyCharmを使った記述に自動補完が効かない場合がある。依存関係を考えた上、View.py から先に作っていけば補完も自動的に効くようになるため、後半はこのように自主的に変更した。

いずれにせよ、全くの初心者向けではなく、ある程度経験を積んだエンジニア向けの書籍であることには間違いありません。
しかし、ある程度経験を積んだエンジニアであれば、必要最低限、かつ知りたかった内容を割合効率的に習得できる一冊だと思います。
 
   
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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!  
内容サンプル
 
User Voice
初心者向けの体裁をとっており、本に書かれているとおりに実行すれば動作するが、ある程度、VBAに慣れている人のほうが内容は理解しやすいように思う。Pythonの文法については、必要に応じて説明はしているが体系的ではないので別の本で学んだほうが良さそうである。最終章にはPythonからVBAでExcelをコントロールする手法も書かれているが、どちらの言語も初めての人には少し敷居が高いかもしれない。

あとがきとして、RPAのススメ、とあるようにRPAを念頭に書かれていることは明らかだ。VBAだけでは他のシステムとの連携が面倒だが、VBAで学んだ内容も活かしつつ、さらにその次に進んで自分でRPAを構築してみたい場合、そのとっかかりの入門書としてはうってつけではないだろうか。

本に載っているコードは冗長で垢抜けない感があるが可読性は高い。自分でカスタマイズして別の用途にも使えるようにわざとそうしているのだろう。RPAで自動化したい作業はほとんどが数行から数十行でかけるような単純作業が多いので最初はこれで十分だと思う。いずれ、かんたん過ぎて物足りなくなると思うので、次には別の書籍、例えば「退屈なことはPythonにやらせよう」などに進んではいかがだろうか。ちなみに、「退屈な・・」は12章でExcelシートの制御を扱っているが、この本と同じくopenpyxlモジュールを利用している。

ところでレビューアーはこれまでAnconda + Jupyter NotebookでPythonを利用していたので、この本で利用しているVisual Studio Code(VSCode)を後からインストールして環境が整合するか気になっていたが、結論から言えば、ほとんど問題なく利用できた。「ほとんど」というのは、VSCodeに慣れないためのトラブルが少々あったためだ。例えば、最初、第3章のExcelのファイルを開いてCSVに保存するコードが上手く動かず。デバッガに " FileNotFoundError: [WinError 3] 指定されたパスが見つかりません。:" というエラーメッセージが出ていたので、開こうとしているExcelファイルの位置が想定と異なっているのだろうと、ターミナルからカレントディレクトリ(カレントフォルダ)の位置を調べてみたところ、案の定異なっていたので、VSCodeで新しくフォルダを指定し直したところ、うまく動いてくれた。VSCodeではカレントフォルダはコードのスクリプトが存在している位置ではなく、最初に開いたフォルダの位置になってしまうようだ。

最後に、今回一番感動したのは、PythonでExcelを開くと非常に早いことだった。かなり大きなファイルでも高速にデータを抽出でき、CSVに保存するのもほぼ一瞬だ。サンプルのデータが小さいせいもあるだろうが、少なくとも、Excel起動時にアドインなどの読み込みに時間がかかるストレスがないのは実に気持ちが良い。ぜひ皆さんにも味わっていただきたいと思う。
(Amazonからの購入ではないのだが、なぜかKindle本のタグがついてしまっている。直し方がわからないのでそのままにしておく)
VBAマクロの含まれないEXCELファイルが大量にあり、プログラム経験ゼロの非エンジニアが、EXCELに関わる作業の自動化やデータの集計・分析が必要な場合に本書は役立ちます。一般企業社内で、事務系の仕事をしている非エンジニア向けに、お勧めします。

EXCELにVBAマクロを埋め込むのではなく、Pythonで「外部からEXCEL制御する」方が応用が利きますし、何かとスマートに処理できます。従来、外部からEXCEL制御する為には、エンジニアがVSTOやCOM制御といった手法を使ってきましたが、Pythonだと非エンジニアでも容易に扱えます。

EUC(エンドユーザーコンピューティング)が20年ほど叫ばれ、EXCELと共にVBAが普及してきましたが、これからの時代、VBA使うよりもBIツール使うよりも、Python+EXCEL、ひいてはRPAを使いこなすことがEUCのキーワードでしょう。VBA知識も不要です。むしろ無い方が先入観がなくて良いと思います。簡単にPythonを使うだけなら、VBAよりも習得は容易です。

なお、Pythonの文法でつまずく方は「退屈なことはPythonにやらせよう」の最初に初心者向けの簡単な解説がありますので併せて活用されるとよいでしょう。その次には「Python実践データ分析 100本ノック」もお勧めします。この3冊の知識を活用できれば、事務系の煩雑な業務がかなり改善されるはハズです。

この本を最初のキッカケに、是非、業務効率化を果たしてください。
Excelでの集計、印刷、見える化(グラフ)まで出来てしまうので、即業務に適用できます。

ルーチンワーク的な事務作業に時間を取られているのは、もったいない。
そう感じていても、どのようにすればカイゼン出来るのか悩んでいたところに、、、

マイナーなVBAではなく、メジャーなPythonでプログラミングを学べるので、可能性は無限大!!!
 
   
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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。
 
内容サンプル
 
User Voice
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。

目次を見ても、

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―よりよいトレーニングセットの構築
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
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

と盛りだくさんで、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。
簡潔な文章で最新の機械学習の情報、プログラミングが学べます。
私はこの本を標準にして学んでいます。
一冊で機械学習が学べます。
これから機械学種を学びたい人はこれを買えば良いと思います。
ただ、pythonの知識がない人がこれを読みと少し難しいとコラがあるかもしれません。
はじめにpython基礎を学んでからこれを読んだ方がいいかもしれません
 
   
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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

※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。

 
内容サンプル
 
User Voice
まずPythonでの演算子の使い方や関数の作り方などについて説明があるのでPythonの事前知識がなくても学習を始められるようになっています。
その次の章ではお釣りを計算するとか素数を出力させるといったプログラムを作るのですが、そうした分かりやすい例を使って「同じ結果を得るにも複数の実装が可能で、どれを選ぶかでコードの長さも計算量も大いに違ってくる」ということが明快に示されています。それぞれの例にフローチャートがついているので理解の助けになりますし、それぞれの処理の手際のよさを比較できるようになっています。また不正な入力を想定してエラーを防ぐ対策もこの段階から扱っています。
とにかく初歩の段階から自然に「より良いアルゴリズムとは何か?」を考えるようになるのが素晴らしいと思います。
感想を列挙します。
・イラストが豊富で理解を助ける。
・計算量についてもきちんと言及されている。
数学とプログラミングの両方を理解する著者ならではの本といえる。
・ソースがわかりやすい。
・伝統的なアルゴリズムを扱っている。
不変的な内容であって、10年・20年後でも通用する内容。
仮にPythonが廃れたとしても、アルゴリズムの知識は死ぬまで使える。
・知らないアルゴリズムを学習できた。
・IPAの基本情報の午後対策にもよい。
ある程度、初歩の文法理解と環境が構築されてから進むのがいいと思います。
コードの説明がもう少し丁寧だとありがたかったです。
やや力任せなコードのあとに模範的なコードが示されているのがいいとおもいます。
写経の後に改造やオリジナルのコードを書いてみるのがいいと思います。

PIの近似計算に誤植があるとおもいます。自力でわかると思いますが、念のため。
 
   
人気 24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!


◆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!

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。

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
・営業成約予測(分類)
・天候による売り上げ予測(回帰)
・季節などの周期性で売り上げ予測(時系列分析)
・お薦め商品の提案(アソシエーション分析)
・顧客層に応じた販売戦略(クラスタリング、次元圧縮)
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
 
User Voice
赤石氏の力作購入しました。初版の「ディープラーニングの数学」も素晴らしいですが、より実践的で活用に主眼を置いている点は、まさに私が今やろうとしている案件に役立ちそうな本の内容でした。(まだ途中ですが)
 私もお客様にAI分類機能を適用して、影響分析のキーワード(目的変数)を検出するソリューションを考えているのですが、大変役立ちそうです。
 早速 1章、2章読みました。 わかりやすいです。
 p29の処理パターンの選択フローもいいですね。まさにこのような判断指標が欲しかったです。
 私のやろうとしていることは、この絵の グループ分け分類予測、もしくは クラスタリングになるかなと思っております。
今回の本は AI活用方法について悩んでいる多くのかたに大変わかりやすい内容で、記述の仕方も読者に気を使いながらナビゲートしているのが良くわかります。そばに赤石さんがいて語り掛けてくれている感じがします。
  この本のQAをオンラインで受け付けるようにすればいいと思われます。 その内容を次回の執筆に生かせると思います。

  最初の数学の「ディープラーニングの数学」も読み返し始めていますが、深いところはこちらで理解を深めればよいと思います。高校生の時のレベルに戻すことはなかなかという感じではありますが、でも 楽しい年寄りのチャレンジ(60過ぎてはまっています)ができて感謝いたしております。

  以下のQAもしてみましたらご丁寧な回答を得ました。(たまたまお世話になったことがあり回答頂けました)
 参考までに記載いたします。

  5章の業務要件と処理パターンの5.1も斜め読みしてしまいましたが、p196の 以下の記述について質問があります。
   質問1: 記述内容「  顧客属性を入力データとして 商品Aを過去に購入した実績の有無(目的変数)を予測したいとすれば、モデルを作れます。その際、今まで説明したような訓練データと検証データの分割をせず、全顧客データを使って学習・予測を同時に行うのです。するとモデルの予測結果として商品A購入の可能性が極めて高い顧客リストが作成できます。」

   質問内容「 教師データを学習用と検証用に分けて、学習用で予測して検証データで検証すると思っていましたが、 学習・予測を同時に行うという
       ことがどのようにやるのかイメージできないです。 教師データは使うのですよね? 検証データは用いないということでしょうか?
       ということは正解率がでないのではと思ってしまいますが、、、」
  回答:作るモデルとしては「教師あり学習」なのですが、利用パターンとしては
「既知のデータからなんらかの知見を出して、その知見に基づいて意味のある施策を出す」なのです。
教師なし学習では、もともと精度という概念は存在しないので、同じ利用パターンの場合は、
教師あり学習でも精度を求める必要はないのです。

  質問2 「p222のコラムの欠陥・疾患判定モデルの実現について の内容ですが、確かに欠陥商品99.5% で 0.5%の見過ごしは許容できないとしても
       0.5%の不正解の理由が明確であれば、あるいはAIが不正解とした解析結果をだせれば
あとは人間判断に任せられるのでいいのではと思いますが どうなんでしょうか?」
  回答:機械学習モデルでは、決定木など一部の例外を別にすると、そもそもモデルがなぜ、その結果を出したかは、ブラックボックスでわかりません。これが機械学習モデルを使うときの大きな課題の一つになっています。
なので、上の括弧書きのところが、実現できないので、なかなか難しいということになります。

  
本書のタイトルは、その内容について想像を逞しくさせるものではないだろうか。
それは、企業活動におけるAI活用の新しい局面、つまり本業で活躍するAIをつくる、ことであるとのこと。

AIやデータサイエンスにおけるビジネスオーナーの役割は、アイデア出しとデータ洗い出しと言われてきたが、その求められているスキルについては、曖昧さもあり、具体的に記述されている文献はあまり見たことがないように思う。確かに、アイデア出しやデータの洗い出しだけなら分野が異なるかもしれない。
著者は、本書の想定読者は、業務専門家(≒ビジネスオーナー)とデータサイエンティストとしてスキルアップを目指している人としているが、私見では、かなり前者に重点を置いているように感じる。

AIを活用したアプリにとって、世に出るまでのスピードが儲かるものかどうかという観点で重要な要件だとすると、業務専門家には、自分が持つアイデアの蓋然性の高低を自らある程度見極められるスキルが必要、とする主張は共感できる。その点で本書は、業務専門家には機械学習のための数学などの専門知識に通じていない人が多いことを念頭に、Google ColabでのハンズオンでPythonモデル開発を体験できるように構成されており、これを通じて、モデル開発の現場を垣間見ることができると感じた。本書は、業務専門家が「儲かるAI」の蓋然性について、データサイエンティストと議論するのに必要なスキル習得という観点で実戦的と言えると思う。つまり本書の、開発プロジェクトの各ステップに沿ったPythonによるモデル実装の解説によって、その理解と知識が得られる。

本編では、モデル作成についてプログラミングをあまり意識することなく、読み進められるようになっている半面、モデル開発のためのPythonプログラミングに興味がある人は、物足りなさを感じる部分が出てくるかもしれないが、それについては、巻末の講座2「機械学習のためのPython入門」が満足させてくれると思う。

いうまでもなく、本書は機械学習モデル開発のためのPython入門書であり、読み進めるためにはプログラミング言語としてのPythonの基礎知識は前提。
AI(機械学習)をどのようにビジネスに適用するのか、データサイエンティストってどういう仕事かイメージできました。ビジネスへの適用検討から活用、評価までの基本的な作業フローが整理されていて、コツや観点も載っていてわかりやすかったです。また、具体的な業務事例に沿ってPythonコードがあったり、Google Colaboratory操作や、自動構築ツール等が紹介されているので開発や分析を体験できました。
あと、感想としては、道具は手段で、使いこなしてこそなんだなあと改めて思いました。機械学習には道具(ツール)がたくさんあって、それを使えるようになるのは基本だと思います。ただ、どの道具を選んで、どのように使うのが有効か、どう改善していくかが重要というか、腕のみせどころって事でしょうか・・。
 
   
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本書の内容
 
内容サンプル
 
User Voice
 
   
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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

※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。

 
内容サンプル
 
User Voice
Numpy、Pandas、Scikit-learnなど、体系的にまとめている本を期待して買ったが、内容はかなり浅いと思います。初心者でもすぐに物足りなくなると思う。初心者の場合、エラーが起きたときにこの本では解決せず結局ググることになる。Kaggleなどで勉強したほうがいいと思います。
1~2章でツールの導入と基本操作。Pythonのプログラム体系としての基礎は省略され、サンプルコードから推察するしかない。「第3章 数学の基礎」は、理系大学を卒業した方には不要です。4~5章ではグラフの描画などのサンプル。一通り通って、定着する分には良いと思います。何ができるようになるわけでもありません。ビッグデータの例なり実習ができればと思って購入したのですが残念です。この内容は、ネット記事で無料習得できそうな気がします。中古500円だったら買ってすぐ売る本ですが、まだ高いですね。
データ分析の手法だけでなく、Pythonの言語の説明もされているのでとても分かりやすい内容です。
 
   
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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。

※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。  
内容サンプル
 
User Voice
まず書籍体裁は、モノクロ刷り350頁程の大判参考書で、図表は可視化された音声グラフぐらいなので、視認性にも支障はありません。
その内容は【Python】環境を例として、音源の解析・分離・応用方法を取り上げており、感覚的には「ノイズキャンセラー」とか「音声認識」等に役立つ物です。

但し、本書は明らかに初心者向けでは無く、概ね【Python】の基礎知識に加えて、【微分積分】を完全習得している必要性があり、業務レベルで活用出来るスキルが事前に必要です。
その為、書面構成も【微分積分】を用いた詳細な提案解説が大半を占め、実務手法もそこから理解する流れとなっており、具体的な【Python】ソースコードの表記自体は極端に少ないです。

勿論、サンプルデータの提供等も無く、書名通りに【Python】は習得した方が、音源分離手法を得る為の高度な参考書と言えます。
それでも、巻末には索引が用意され、ある程度は疑問点を振り返り易く整えられています。

総じて、巻末に示されている
なかなかガチの理系書だと思います。
目的実現のメソッドと、それ解説と具体的ソースの提示が
ひたすらメソッドの数だけ繰り返されてるような本です。

本自体はツメツメでなくて読みやすく、数学的な解説も
かなり充実していますが、「音声認識をはじめよう」という方の
入門書にはなりえないです。
ある程度分かっるその筋の人向けで、ノイズキャンセルや
マルチパス対策など「音源分離」を習得あるいは強化したい人向けの
専門書になっています。

ちなみに「読み物」としても結構面白いです。
某アレクサとか、OK某とか、ヘイ!某とかみたいなアレらが
こんな技術(と数学処理)を駆使して、
自分の声を必死に聞き取ろうとしているのですから
知れば知るほど微笑ましく思えました。
テクノロジーの海に漕ぎだしたいけど、何から始めたらいいか
ネタ探ししている人にも向いてそうな本です。

お値段少ししますが、価値ある本だと思います。
画像だとカバーの色や形が違って見えますが、正方形に近いようなサイズの本です。なので、作業の最中などに何か調べたいことがあって開いて置いておきたいとき、本が閉じづらく、開いたままにしておけるので便利です。
内容はかなりシンプルで、コードに計算式、それについての説明という構成でほとんどのページが埋められて、よけいなものがありません。また、びっしりではなく余裕を持たせてあるので、端にいろいろ書き込んだり、ラインを引いたりといった自分なりの使いやすいテキストにしていけます。
入門書ではなく中級向けなので、このシンプルさ、わかりやすさはベストだと思いました。
 
   
人気 28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)

 
内容サンプル
 
User Voice
本書の美点:
・手取り足取りデータの前処理から予測モデルの作成、チューニングまで一通り網羅
・質の良い参考書がたくさん紹介されており、これから先もある程度示してくれる
・学術書でないので、安い

欠点: いずれも入門書である以上当たり前ですが
・アルゴリズムの数学的なところはすっとばし
・実務の前処理地獄はこんなもんじゃない
・この本の内容ができる程度で「AI人材」を名乗るな
です。

松尾先生と紐づけられがちなディープラーニングは本書にありません。実務屋育成講座に求めるのは筋違いです。
(ディープラーニングは今でも、電気代とかかる時間の割に精度が……となりがちな研究段階の世界です。
顧客の思考パターンや外部環境の変化、といった要素をリアルタイムで反映できるほどレンタルサーバや電気代は安くありません。)

また無料講座に落とされた記憶がありますが、星マイナスの理由ではありません。
もっといいのが後々出てきてほしいからです。
個人的には、実務で大体出てくる欠損値処理と、説明変数候補>>データ数の対処は必須かなあと。
機械学習の初歩の初歩だが,網羅的に丁寧に書かれていて,本当に初心者なら,体系的に学ぶことができる良書である。ただし,機械学習で一番使われているランダムフォレストと勾配ブースティングが解説されていなく,機械学習エンジニアを目指す人には物足りないであろう。
データ分析をマスターしたいなら,McKinney著,機械学習をマスターしたいなら,Raschka著が定番であると思う。
また,データサイエンティストを目指すならば,多変量解析と統計モデリングも必須である。
逆に,AIエンジニアを目指すならば,ディープラーニングも必須である。
冒頭で、沢山の人々が関わって出来上がった教材であり、大学の講義にも使っていると述べられているが、内容は薄味で、第4刷にもかかわらず誤植が結構残っているのが残念である。有効数字の桁数を含め隅々まで正確さが大切な分野だと思うのだが。老婆心ながら、以下、少しでも初学者諸君の参考になれば。
p.42
行範囲:列範囲→行範囲、列範囲
開始インデックス、終了インデックス→開始インデックス:終了インデックス
カンマで区切って指定します→コロンで区切って指定します
p.47
2つめの引数には〜0をセットします→2つめの引数には解と予想される近傍の値をセットします
解が2つ以上あるとき、この2つめの引数に引っ張られた解1つのみが表示される。
p.49
from pandas import Series, DataFrame はp.34ですんでいる(再度実行しても不具合はないが必要なものはChapterの最初でimportするのか、必要になる都度importするのか、統一したほうが初心者が混乱しないと思われる)
p.56
attri_data1と全く同じデータなので、attri_data2に新たに代入して進行していく意義が不明。
p.66
2.では予め import math が必要。
p.81
8.003095・・・→ p.69の%precision 3が影響する(pandasには影響しない)ので 8.003と出力される。
p.91
-1.65280・・・→ -1.653 (同じ理由)他にもあるが、全部は記さず。(%precisionとして有効桁数を3からdefaultに戻しておかないと、例えばp.121のp値は0.000と出てしまうので注意)
p.99
calc_steps =1,000 → calc_steps =1000
これは面白いミスで、”,” が入ると calc_steps は1と0のタプルになってしまう。
p.102
練習問題4-2の解答(p.328) 1/1110→11/1110
練習問題4-2 (誤診)→(偽陽性)が正しい用語であろう。
p.106
ポワソン分布のところ「あの区間で事象が・・・」→「ある区間で事象が・・・」
p.108
練習問題4-6 ページ上部のプログラム例で#カーネル密度関数と書いてある部分を参考にすればよいのだが、解答は少々違うやり方で、グラフも2個に分けていて謎。他にも、本文の担当者と練習問題解答担当者の意思疎通がないのでは?と思わせる例が散見する。
p.113
numaber_cnt = np.arange(1, N+1)*1.0 →不要な行
p.144
#2重積分 のところでは%precisionとして有効数字をdefaultに戻して実行すれば出力と同じ結果に。ついでにp.143もその状態で再実行すると、πの値が3.1415926535897936となり、末位まで正確であることがわかる。
p.156
練習問題6-1の解答(p.341,342)で hier_data_frame1→hier_df1(3箇所)
なお、p.182で進行を中断した。
 
   
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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)
 
内容サンプル
 
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基本的には、ソートやリスト検索のような基本的なアルゴリズムについて説明した本です。自分はプログラムコンテストで使うような高度なアルゴリズムの原理の説明+Python(numpy)に特有の書き方の説明を探していたので、完全に目的違いでした。
しかし、それでも一通り読んでから少し時間が経ってみると、基本的な考え方を丁寧に説明した良い本だったなと思いました。とくに、再帰的アルゴリズムを展開して考える方法は、この本で初めて読みました。情報学科の人にとっては当然なのかもしれませんが、こういう初歩的な本でかみくだいて書いてあるのはありがたいです。ハッシュや木構造の探索も、整理されていて分かりやすいです。
売れ筋の入門書には懐疑の目を向けがちな人間なのですが、この著者の本は良いと思います。
きれいな状態で、期日内に届きました。ありがとうございました。
40代のプログラマーです。
ここ何年かはデータ分析のシステムの開発、運用に携わってきました。

本書は、タイトル通りアルゴリズムとデータ構造の本です。

プログラミング言語の文法などの学習して、
条件文や配列やループが困らなくなったら、
本書にも手を付けられるんじゃないかと思います。
本書のソースコードはPythonなのでクラスとかもでてきます。

あつかっている内容は、目次の通り、オーソドックスです。

第1章 基本的なアルゴリズム
第2章 データ構造と配列
第3章 探索
第4章 スタックとキュー
第5章 再帰的アルゴリズム
第6章 ソート
第7章 文字列探索
第8章 線形リスト
第9章 木構造

本書は、ぱっと見、ソースコードは少なめに見えます。
しかし、言葉での説明も丁寧ですし、図が非常に豊富です。
そのアルゴリズムを実行したときの動きが、
たくさんの図として描かれています。
これは、理解にとても有用だと思います。

章末にある練習問題は、
基本情報技術者試験の過去問からの引用です。
Pythonは基本情報技術者試験のプログラミング言語になりましたので、
それを意識しているらしい。

図としては、フローチャートもけっこうたくさん書かれています。
pythonのソースコードとくらべて、アルゴリズムが
わかりやすく記憶に残りやすいということはないでしょうし、
Web界隈の現場でしたら見ることはないだろうし、
Pythonのソースコードと2重に確認することが増えて負担かもしれません。
基本情報処理技術者試験では必要なのかもしれませんが。

ごくありふれたWebアプリ開発だと、
アルゴリズムとデータ構造については、本書の半分の知識ですんでしまうかもしれません。
リレーショナルデータベースのインデックスは、木構造の知識がないとピンとこないかもです。

競技プログラミングをやってみたいというかたには、
本書の内容は、最低限に近い知識かと思います。
本書を読んだ後なら、競技プログラミングの入門書や
さらに専門的なアルゴリズムの本なども
なんとか読めるのではないでしょうか。

この手の本は、データ構造とアルゴリズムそのものの紹介で
終わってしまうので、コンピュータサイエンスの範囲の中あるいは外での、
応用例があると、より興味深く学べると思います。
 
   
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本書の内容
 
内容サンプル
 
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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

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内容サンプル
 
User Voice
他の方のレビューにもある通り、
出版社HP上の正誤表を見ると、13ページにもわたる誤植があります。

それだけならともかく、この正誤表の中にも、誤植があります。
(私が気付いた実例)
・正誤表2ページ  P.92 上から 3 番目の数式
 「b_l2」ではなく、「b_n2」
・正誤表12ページ  P.331 一番下の数式
 「P.331 一番下の数式」ではなく、「p.311 一番下の数式」

本のコンセプトとしては、とても良いと感じます。
私自身機械学習の初心者のため、
数学の基礎、Python、定番のアルゴリズムをこの1冊で
身に着けることができるこの本には助けられております。

ただ初版は上記のように誤植が多いため、私のような初心者は読んでいて
「本当にこれで合っているのか?」と不安になる点も多い書籍ではあります。
  ※不安になるため、他の書籍やWEBから情報を得ようとして、
   知識として身につく点はある意味良い点といえるかもしれません…笑

誤植が多くても、機械学習の初心者(特に数学を復習したい人、Pythonの基礎を勉強したい人)の
勉強にはなるため、初版を買っても大損はしないと考えます。
  ※そのため、★1ではなく★3としています。

誤植が気になる場合は、誤植が訂正されるはずの第二版を待つことをお勧めします。
唯一神scikit-learn信者の人は帰った帰った。
いわゆる「ガチ勢」になるための第一歩です。以下のような状況で最初の一手が分からない人はぜひ。
・関数に食わせて終了でなく、機械学習の数学的な仕掛け(アルゴリズム)を理解し、チューニングや進化させたい人
・コンピュータにつきものの近似計算やローカル極値のドツボから抜けたい人
・偏微分とか勾配とか学生の時聞いたけど忘れた。でも機械学習のお仕事上理解しなきゃいけないんだけどな人
これで機械学習アルゴリズムでやってることの個別要素は理解できるかと考えます。
組み合わせる方法論が無限にあるので今の界隈は変化が激しいですが、
個別要素がわかると「どの組み合わせがいいか」もわかるのがいいところです。

……誤字とか誤植とかのレビューが目立ちますが、個人的には「それが分かるレベルまで理解が進めば十分じゃね」です。
悩んだ挙句に誤字だった俺の数十分返せ、という経験は私も本書に限らずありましたが
「人間のやることだもの俺の理解が正しいはず」を元に実務で回せるほうがよいと考えます。
100%信頼区間を求める人は少なくとも統計的思考をするべきではありません。
数学的な箇所において、本書だけで理解を進めていける完結型を目指した本とありましたが、その点においては期待通りではなかったです。理系の学部を卒業していますが、それでも数式の展開の行間が大きかったりなど、書籍外で調べる時間は結構ありました。

一方で、載っているコードは簡潔で理解しやすく、具体的なイメージとともに理解を深められるという点は期待通りでした。コードに対する説明も、事前に数式やアルゴリズムを理解していれば特に問題なく十分でした。

上記の通り、購入のおすすめ度合いはどの点にニーズがあるのかによります
見極めて購入を検討されたほうが良いでしょう。
 
   
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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。
 
内容サンプル
 
User Voice
過去にオライリーのディープラーニング入門書、機械学習の書籍を購入しましたがいずれも挫折して最後まで読むことができませんでした。数学的な知識が追いついてないと思い、統計学が最強の学問である[数学編]を読みましたが、知識はつきますが機械学習の実践から離れてしまうのでこれも途中で読むのを保留にしてしまっています。

この本は本当に初心者でも理解できるように少しずつ理解できるように書かれていて行き詰まるところなく読み進められています。
これで基本的な考え方などに慣れてからオライリーの本を再読しようと思っています。
一見、かわいいイラスト入りで明らかに初心者むけに優しく書かれた本ですが、意外にもしっかりした内容になっています。pandasってすごく便利なんだけどすぐ忘れちゃうんですよね。あれ?どうやるんだっけ?と。特に私のように歳をとると。。。本書は「こうやりゃできる!」と強調してくれているので助かります。辞書的に使うのもアリかも。キャラたちの会話も重要です。
上級者にはもちろん物足りないかもしれませんが、初級から発展途上にある方にはいい本だと思いますよ。
解説・サンプルコード・実行結果の3セットが、丁寧に記載されています。
これを読みながらjupiterlabへ打ち込めば、プログラマーなら誰でもが、前処理・訓練・評価をできる様になります。
これこれ、こういうのでいいんだよ。
 
   
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本書の内容
 
内容サンプル
 
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本書の内容
 
内容サンプル
 
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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  
内容サンプル
 
User Voice
当方、機械学習エンジニアですが、工業用機械の自動運転関連の案件を担当することになり、本書を手に取りました。

自動運転を全く知らないどころか、古典制御理論も勉強中というど素人の私にとって、自己位置推定やSLAMに独学でも入門できる本書は、めちゃくちゃ貴重でした。

理論を解説した後、コーディングしてシミュレータ上で実際に動かすという体験を通して、より理解を深めていく体裁になっています。(シミュレーターも本書内で自作します。)
理論は、丁寧で分かりやすい解説が成されており、行間を埋めまくらないと導出できないような式変形もありませんでした。
コードも、段階を追って解説とともに記載されているため、大量のコード丸投げで良く分からないといったこともありませんでした。

挑み甲斐のある良書でした。著者様に感謝します。

誤植?
4.2.4
記載された通りのuniform()の使い方だと、Python3だとエラー。tupleとintを比較できなくなったため。

4.3.2
relative_polar_pos は、それまでの命名に従えば、observation_function の誤り。

5.16式の分母のxの上付き添え字がjでなくk
専門外の人間ですが、タイトルから受ける印象よりもずっと教科書に近い本です。
機械学習ブームのときにPRMLの実装コードが出回りましたが、確率ロボティクスでも(ROSの機能を使うためにも)原理が分かる実装コードがあると便利です。当初はその程度しか期待していませんでしたが、説明が系統的なので、むしろ数式の代わりにコードを使って書いた教科書というイメージです。
元ネタの確率ロボティクスは数式オンリーですが、この本は具体的なコードを使ってビジュアルに解説しているので、各種の工夫の目的と効果が非常によく分かります。制御の話はコードを見ないと本当には理解できないところがあるので、周辺にいる人にとっては貴重な本だと思います。また、元ネタの確率ロボティクスには強化学習関連の話がありませんでしたが、この本ではその辺りのことも一応書いてありました。
ただ、懇切丁寧に書いてあるものの、もとになる理論はそれなりに高度です。また話が具体的になると、元になっている理論とは違ったレベルの疑問も出て来ます。現時点では一通り流して読んだ程度ですが、もう少し時間をかけて読む必要があるのかなと思っています。
確率ロボティクスついて詳しい千葉工大の上田先生の書籍です。ROSの本で有名な方で、シェル芸など笑いにも精通していらっしゃいます。twitter → @ryuichiueda
この本では自動運転やロボットに必要な自己位置推定や地図作成を実装するにあたって、エラーやバイアスを含むセンサ群のデータから価値のある値にどう料理するか、確率ロボティクスの理論とパイソンのコードが説明されています。
具体的には、カメラやライダー等のセンサを使った複数種のSLAMアルゴリズムの解説や、経路生成したのち補正していく強化学習についてQ学習等のアルゴリズムの解説があります。
理論部分はハードです。p(z|a,b,c)とかの統計の記法に慣れて、ベイズ理論の定理を使いこなす必要有りです。
Anacondaをいれて環境を作ればJupyter Notebook上でサンプルコードが動作し、段階的にコードが動く振る舞いを確認できます。
読み応えのある本ですが、サンプルコードもありますし、確率ロボティクスの最前線なのでおすすめです。
 
   
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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  
内容サンプル
 
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この方は、現時点で日本でトップレベルにAIの先端を知ってる人と言っていいと思う。
読んだ後から知ったのだけど、著者はarXivTimesなどを運営している人で、後日アイコンを見た時「あぁ、この人だったのか!」と分かった。AIを調べてたら定期的に必ずと言っていい程出てくる人で、いわゆる超人的に勉強してる人なんだと思う。この人が本を書いてるって知らなかった。その時、この本の熱量に納得がいった。
だからなのか、類書にありがちなPRML的な難解・無味乾燥な数式展開(ごめんなさい)ではなく、その先にある定性的理解を教えてくれた。

そして読み進めていくと分かるけど、実は深層強化学習に重きを置いている。
自分が知りたかったのはそこだったので、助かった。
このような本が先端ディープラーニングでも出てほしい。
こちらの書籍で強化学習を勉強中ですが、図やソースコードがたくさんあり、数式が少なめでわかりやすいと思いました。普段からPython・機械学習に親しんでいる方は、よりすんなり入ってくると思います。

機械学習とは? 強化学習とは? ディープラーニングとは? といった基礎から、深層強化学習である A2C まで丁寧に書かれていて、初心者にもおすすめです!

本では Open AI Gym のゲームを例に実装が進められていますが、私は Kaggle の Connect X コンペで本に載っているいくつかの手法を試してみました。理論から実践まで記載されているので、いろんなゲームに応用することが可能だと思いました。
強化学習の何らかに行き詰まったときに解決の糸口を探すのによい本です。うまく整理されているので、すでに学んだつもりの概念の見直しにも有用です。
私はDDPGの学習が進まなくて途方に暮れてたのですが、この本の説明をもとにTD学習の実装を見直したところうまくいきました!
数式の導出や実装を勉強するのは他を当たるのがいいです。本書のDDPGの実装はkeras-rlからですし、本文にも『Policyベースの手法は学習が安定しないことが多いため、勉強以外の場合はこうしたすでにテストされた実装の使用をおすすめします』とあります。
 
   
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本書の内容
 
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本書の内容
 
内容サンプル
 
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他の本も読みましたが、これは、解りやすい本です。いろいろ似た本がありますが、
初心者にやさしいと思います、また機械学習についても少し触れられているので勉強になりました。
2018.10.27追記
読み進めて行くと分かりますが、誤字が大分あります。そのため、コードの意味が理解できないことが多いです。他の参考書を買うことにします。

プログラミングは全くの初心者でとりあえず書店で見つけたこれを購入。
他の物は白黒でやる気が失せたので、デザインが良いこの本をチョイス。

ちょくちょくプログラミングの用語が出てくるが、大半は説明してくれる。
だが、2割程度はこれくらい知ってるでしょ。というかのように、何も説明なし。
ネットの参考サイトで調べて進んでいっている。

この本1冊で基礎をつかめるほどやさしくはない。
分からないものを自己処理できるなら読んでも良いと思う。
ただ、そうしたら他の参考書の方が勝手が良いなとも思う。
 
   
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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
 
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この本を一通りやることで、かなり思い通りのデータ操作が可能となります。

・Pythonで流行の機械学習(ライブラリ)の本を読んだものの、実際手元にあるデータをライブラリに入れるまでの処理がわからない。
・他の言語や、統計パッケージでのデータ変形や処理はわかるがPython(Pandas)でどのように処理を記述すればよいのいかわからない。

という方に絶大な効用があるかと思います。

英語版のレビューでのサンプルコードのデータが味気ないというのは、その通りですが、実際にデータを目の前にしてどうしようか悩んでいる人には、この本は大きな助けになると思います。

タイトルがデータ分析”入門”となっているとおり、高度な統計手法や、機械学習を用いているわけではなく、その前処理の一部や、基礎的な集計・可視化の手法が示されています。基本的なデータの扱いを熟知しており、派手なデータ分析の内容を期待している方は、違う本にあたるのがよいと思います。

前の版のレビューで主にマイナス評価となっていたコードの古さ(Python2)もPython3のコードとなっており、2018年10月現在では大抵のコードは普通に動かせると思います。

なお、英語がわかる方は、PDFが公開されているので、そちらを読んでも良いかもしれません。私はPDFが公開されているのは知っていましたが、紙の洋書を買おうか悩んでいたので日本語版が出たタイミングですぐ買うことを決断いたしました。特に翻訳が気になる点もなく、とても満足しています。
データの前処理をもっと自由自在にしたくて、辞書代わり使うことを期待したのですが、失敗でした。
どこにどんな内容が書いてあるかが非常に分かりづらく、本で探すよりググったほうが早いので使うことがほとんどありません。評価が高いのが謎です。
教科書的に学びたいなら最適な一冊だと思います。
 
   
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本書の内容
プログラミング解説書のベストセラー『Pythonでつくる ゲーム開発 入門講座』の著者による
オール図解のアルゴリズムの解説書。簡単かつ楽しい作例でスキルアップできる一冊です。  
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Pythonを使ったゲームアルゴリズム本。カラー刷り。

Pythonをインストールし、VisualStudioCodeを使います。
ブラウザゲームではなくtkinterを使ったデスクトップで動くGUIアプリ。

最初にPythonの基礎を学習したあとミニゲームづくりに入っていきますが、ちょっとずつ作っていくのではなく、すでに著者が完成させたプログラムの掲載があり、その中身を解説していくスタイル。
書いてあるとおりやれば完成というタイプではないですが、アルゴリズムの学習がメインなのでこれでいいと思います。

サンプルファイルがダウンロード可能で、すぐに動かすことが出来るのもいいです。
ちなみに本書サンプルファイルの神経衰弱は不自然に強く、リバーシは序盤に打ってはいけないところに打ったりと弱め。エアホッケーもまだまだ改善の余地があります。

ゲームとして実際に動く中身がどうなっているのか見えますし、実装の仕方がわかっていいです。
Pythonの解説本なのですが、非常に良くできています。特に気に入ったのは、リバーシのプログラムにおけるAIの考え方の比較、そして、モンテカルロの導入の部分です。Pythonの場合、AIなどで使われている印象が強いので、非常に参考になりました。

作者に次に出してほしいのは、Pythomで作られたAIなどのライブラリの活用方法です。ライブラリをどうやって自分のプログラムの中に導入するのかが知りたいヒトは多いと思います。是非、リリースして欲しいです。
Pythonの教科書。
似たような本が多いですが、こちらはプログラムのアルゴリズムを学ぶのがメイン。

Pythonのインストールから始まり、神経衰弱やリバーシ(オセロ)を作りながら学びます。

コードの右側に、そのコード内容の解説があるですが、ほとんどのコードの内容が書いてあるのは珍しい。
これだけでも、そこらには無い丁寧な教科書という印象。

一冊しっかり勉強するだけでも、しっかりプログラミングの作り方を学べると思います。
 
   
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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。

※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
 
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巻末に付録があるのですが、これが凄く充実しているので、
他言語を習得している人ならこの本を読むだけでPythonの基礎がわかります。
自分がPythonで最初に混乱したのがExcel的な配列の使い方ですが、
これは本文で具体的に説明されていて非常にわかりやすく、簡単にデータの整理が出来る様になりました。

当たり前のことではありますが、機械学習では扱うデータを間違えないことが大前提なので、
「Pythonって便利だけどよくわからない(自分のパターン)」場合は、
この本で基礎をキッチリと固めておいた方が良いです。

本屋でタイトルを見た時は「ファイルを読むだけのライブラリだから不要かな」と思って買うつもりは無かったのですが、
中身を読んだ時に考えが変わって、購入してじっくり読んだらモヤモヤしていた物がスッキリしましたので、
意外な良書に巡り合えました。
発売日に買って、コードを実際に打ち込みながら最後まで読みました。

この本ではpandasを使ってデータを取り込んでいろんな形で視覚化したり分析したりする手順を、基本的なところから始めて順番にやっています。
Jupyter Notebook で入力しながらやっていくと、内部形式の違いとか分析の比較とかいろいろ確認する手順も語られてて非常に勉強になりました。
全体の知識量が膨大なので、明日から自由自在に使いこなせるとは思いませんが、pandasなどを使ったデータ処理について何が出来るかの基本的なことはわかったと思います。
ちゃんと身につけるには継続的に使わないとなー。
手取り足取り解説してくれるわけではないので初学者向けではないかもしれませんが、ある程度Pythonの知識があれば、スキルアップにとても役立つ本だと思います!色々なPython関連本を取り寄せて比較検討した結果、翻訳本特有の不自然さがなく、体系的に分かりやすく解説してあるところがとても気に入っており、今はこの本だけでスキルアップに励んでいます。
 
   
人気 44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)

 
内容サンプル
 
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本当にほぼ予備知識なしで読めて、もちろんPythonの初歩がわかるように書かれています。
内容も新しく、現時点でその点で困ることもありません。

Pythonでプログラミングを始めてみたいという方には最適なのではないでしょうか。
ほかの言語に慣れている読者にはくどく感じられる部分もあるかもしれませんが
それだけ丁寧に書かれていて、Pythonという言語の扱いやすさと相まって挫折することもなさそうです。

初心者はとりあえずこれを1冊よむとよいと思います。
さらに進んだ内容は、ひとによってやりたいことも違うはずなので、この本を終えた後
必要な別の本を読めばよいでしょう。

分量としても初心者に必要な適量といった感じで、まさに「スタートブック」といえるでしょう。
息子にPythonを勉強させるのに買ってみました。結構最初の方で、visual studio codeの画面を印刷してて、仕方がないからインストールしました。これで動作確認できるのかな?って思ったら、実行はwin10のpower shell。win7なんだよなぁ…うち。

仕方がなく cmd を起動させ、visual studio codeで作成したフォルダに移動して実行。そしてエラー解析中…。

「うーん、visual studio codeで実行できるんじゃないの?」と思ってネット検索。書いてました、やり方。

…この本は、ある程度パソコンなどの知識があり、自己解決できる人がPythonを学ぶための入門書のようです。

visual studio codeを使用例に出すのだったら、ちゃんとこのアプリ内で実行する方法まで書くべきで、適当だなって印象です。

まだ本の入り口ですが、導入がなってないので最低評価を付けました。
私は以前この本の初版でプログラミングの基礎とPythonの基礎の基礎の基礎を学びました。
プログラミング経験ゼロで本書を手に取ったのですが、最後まで読み通せたことで妙に自信を持たせてもらった一冊でもあります。
今回はPython3完全対応とのことなので、買い直しです。データ解析の説明と参考図書リストが追加されたことで活用の幅が広がりました。

初版からの読者である私がこの本をお勧めしたい人は

・「プログラミングに興味があるがスクラッチは子供っぽい」と思っている小中学生
・「Pythonってよく聞くけど、難しいのかな」と思っている大学生
・「最近、プログラミングくらいできた方がいいのかも」と思っている文系社会人

解説がものすごくわかりやすいです。画面ショットも多く、難しい言い回しもないので、子供でも読み通せます。

逆に、昔から評判がいいので期待して買って残念な結果になるのは

・別言語を学んだことがある人
・Pythonかじったことのある人

このタイプの人は、一度書店でざっと内容に目を通すことをお勧めします。
プログラミングを経験した人にとっては、半分くらいは読み飛ばして大丈夫な内容なので、物足りなさを感じるかもしれません。
またこの本では、基本的にPythonの標準ライブラリに入っているモジュールのみの使用なので、
知っている方からすれば、「別のアレを使えば楽なのに」とムズムズするかもしれません。
もし、この本を読んでそう思ったなら多分選ぶ本を間違えてます。

結果だけ手に入れたい人には勧めませんが、本当にわかりやすいので、じっくり基礎の基礎の基礎と考え方を身に着けられます。この本きちんと終われば、あとはネットで調べたり、もう少し難しい本を読むのも楽になります。

個人的には、同じ著者にわかりやすさそのままに、
Pythonを業務に活用するための本や、中級者向けの本を書いて欲しいと希望しています。
 
   
人気 45位
本書の内容
便利な簡単プログラムから機械学習までこの1冊で!

本書はプログラミング言語Python(パイソン)の入門書です。

初めてPythonに取り組む人にとってもわかりやすいように、Pythonの文法の基本を1つずつ丁寧に説明します。小さなプログラムを実際に作りながらの説明なので、その文法がどんなものなのか、どんな時に使えばいいのかを理解しやすくなっています。また、プログラムが動く楽しさを味わいながら進むことができるようになっています。

後半では、より本格的にPythonを使っていくためのプログラミングを学んでいきます。途中少し難しめの解説があるところでは、「後から読んでも大丈夫」というマークを付けて、読み飛ばせるようになっています。

実践編や応用編では、少し長めのプログラムを書いて、デスクトップアプリやWebアプリを作ったり、機械学習で判定をするプログラムを書いたりする作例を紹介しています。これによって、本書で学習したことの理解を深めることもできますし、動くプログラムを作る楽しさや充実感を味わうことができます。
「初心者だけど、とりあえず動くものを作りたい」という目的にも使えますし、少し上達してから、後回しにしていた内容をもう一度読んで、「さらに力を付けて、高度なプログラミングにも挑戦してみたい」という目的にも使える、1冊で2度おいしい本です。  
内容サンプル
 
User Voice
記載されているバージョンのソフトウェアは古く、現在一般的に配布されている。PythonやAnacondaで走りません。規格廃止されたコードが載っています。情報が古すぎます。買う前にこのレビューを読めば買わないで済むでしょう。ネットで出回っている情報も古いものが沢山。走らないコードも沢山あります。大変な時代だ。
本書を購入した2019年11月時点では、python3はしっかり稼働します。本書の2/3強を占める基礎編では、サンプルプログラムが走ります(スクリプトの中で)が足りなかったり、日本語が文字化けするなどの不具合はありますが)ので、説明を補って、pyrthonの優れたプログラミングを理解することも、可能でしょう。ただ、その場合でも、基礎だけを扱ったテキストを選んだ方が、安くつく可能性はあります。問題は、anacondaをインストールして、少し欲を張った「機械学習に挑戦してみよう」の部分です。最初の一つのサンプルプログラムこそ走りましたが、それ以降は、様々な理由で動きません。まず、cross_validationというコードが最新のanacondaには含まれていないために、いくつかのサンプルプログラムが動きません。また、手文字入力の解析のプログラムでは、test5.pngという画像がないため、やはり動きません。また、「ワインの成分を視覚化する」というプログラムは、3D描画の機能がないために、動きませんでした。「実践力を身につける教科書」を謳った書籍としては、失格といわざるを得ないでしょう。
ただし、断っておきますが、本家のpythonをアンインストールして、インストールしたanacondaの中のpythonを走らせることは、何の問題もありませんでした。
そもそも、pythonは、コマンドラインやせめてC言語を扱ってきた人たちを前提にしている言語だといってよいでしょう。コマンドラインで、カレントディレクトリコマントの、「cd..」を使ってディレクトリを浅くしたり深くしたりできることは、大前提になっています。本書では、まず、cドライブの真下にsrcフォルダを作り、さらにその下にc1,c2,‥‥,c6(チャプター1から6までに対応する)を作り、各チャプターで作ったプログラムを保存するようになっています。ですから、「ウィンドウ」キー+「r」キーで開いたコマンドラインでは、「cd..」を使ってcの直下まで辿り、そこから「cd src」、そして、さらに「cd c1」などにカレントディレクトリを変えてから、「python3 ----.py」といったコマンドを走らせることになります。また、エクスプローラーで、idle.exeを探し出し、そのショートカットをデスクトップに貼り付けて、いつも、atomのテキストエディタと、IDLEシェル、コマンドラインの3つを、ウィンドウで開いて作業するとよいはずです。IDLEシェルでは、プログラムを開き、するとプログラムのウィンドウが表示されるので、そこでRUNさせれば、ブログラムが実行します。この手順を踏むと、pythonというプログラミング言語が、どのようなもののかも、実感できます。
いずれにせよ、機械学習ができなかったのは、残念です。―――
ひょっとして購入したものの、全く手がつけられない人のために、ウィンドウズの場合について蛇足して置きましょう。
まず、エクスプローラでCドライブの下で、python.exeを検索します。見つかったら、それが格納されているフォルダ開いて、python.exeをコピーし、デスクトップに貼り付けます。それから、デスマトップのpython.exeをpython3.exeに名前を変更。それをコピーし、もとのフォルダにペーストします。これで、python3コマンドがコマンドラインで使えるようになります。エクスプローラでのファイル検索は、以下の要領でできます。まず、エクスプローラーを開いてCドライブを選択します。すると、エクスプローラー上部の左の入力欄が、Cを選択した状態に変ります。ここで、右の入力欄に検索するファイル名(例えばidle.exeとかpython.exeとか)を入力します。すると、自動的にファイル検索が始まります。この処理には数分かかります。見つかったファイルにカーソルを当てると、フォルダが分かるので、そこまで開いて上記の作業をします。
また、コマンドラインでの操作にも、少しなれておいた方がいいかも知れません。コマンドラインでのプログラム実行には、カレントディレクトリに実行ファイルがある必要があります。そうしないと、毎回パス名を打たねばならず、入力が面倒です。カレントディレクトリの操作は、すでに述べました。そのカレントディレクトにどんなファイルやフォルダ(ディレクトリ)があるのかは、ls(エル・エス)というコマンドで知ることができます。普通のウィンドウズのコマンドラインでは、dirというコマンドになります。たぶん、Win7以前のコマンドラインでは、ファンクションキーが使えます。[f3]キーを押すと、直前に入力したコマンドが表示されます。本書には、サイコロのプログラムがありましたが、この場合、[f3]キーと[リターン]キーを繰り返し押すだけで、それこそ、サイコロのように、次々にランダムな数字が現れます。あるいは、cls(clean screen)コマンドで、スクリーン上を綺麗にすることができます。ファイルコピーも、削除も、ディレクトリ(フォルダ)作成も、コマンドラインからできます。いまでこそ、できなくなりましたが、Win3.1などの頃は、このコマンドラインからウィンドウズを立ち上げていました。そもそも、コマンドラインとかコマンドプロンプトといった呼び方が違っていました。ウィンドウズ以前は、ドス画面(MicroSoft DiskOperatingSystem)と呼んでいたのです。今日では、ウィンドウズをOSといった憚りませんが、本来は、MS-DOS上で動くアプリケーションの一つに過ぎないのです。Pythonという高級言語は、そういうところを踏まえた上で作られた、優れものなのです。本書も、この高級言語をいかんなく解析した優れた書物です。
書き忘れましたが、webを扱ったプログラムがいくつかありましたので、その処理を述べておきます。ここでは、3つのウィンドウの他に、ふだん使ってるインターネットエクスプローラーやグーグルといったプラウザを、やはり中くらいのウィンドウで開きます。そして、ブラウザにある検索欄に、「localhost:8080」などと入力するわけです。ブラウザに入力すると、コマンドラインも変りますので、両方を重ならないウィンドウにしておくと、双方のつながりが、視覚的に分かります。(コマンドラインとテキストエデイタの場合も同じで、スクリプトにバグがあった場合、バクのある行数がコマンドラインに表示されますので、二つのウィンドウとテキストを見れば、だいたいバクが発見てきます。)
欲張った部分を除けば、本書一冊で、pythonの基礎はしっかり学べるはずです。ただし、繰り返しますが、C言語などの経験がないと、なぜAIに使われるような優れた言語なのかが、分からないでしょう。
長くなってすみません。ご承知のとおり、AIのプログラミングには、pythonは欠かせません。ところが、一方では、ウィンドウズはバージョンアップの度に、コマンドラインで使えるコマンドを削ってきました。[f3]キー一つだけとっても、Win10では、どんなに不自由を感じさせられることか。これから、次のバージョンでは、ウィンドウズがどんな変化を見せることやら、じっくり観察して参りましょう。
基本から応用・活用部分まで網羅されており、これ一冊みっちりやれば複数の入門書を買う必要はないと思います。
個人的には(Pythonに限らず)プログラミング入門書として一番構成や内容が良かった本田と思います。
 
   
人気 46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
 
User Voice
私はまさにノンプログラマーから独学でRubyをマスターして
10万レコードくらいのデータなど
GUIで操作するにはきついExcel業務とかをまさに
プログラミングで乗り切ってます

RPAなど騒がしいですが事務方作業の自動化はまさにこういう
プログラミングによる自動化要望に始まってやがてRPAの導入などに昇華していくはずですと考えています

この書籍はPythonではどういうライブラリがあるのか
知りたくて購入しました

本書は環境構築から始まって、基礎的な文法処理、ライブラリのマスターまで
1つに収まっていますが副題の
原題はこうだから、"practical programming for total beginners"
『ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』は誤解を生むのでは?
ノンプログラマーでもできる、と書かれるとScratchみたいなGUIプログラミングで
Pythonライブラリでも操作できるのかしらとか、
ライブラリの設定ファイルだけ保存すればプログラミングそのものは無しで
実行できるのかしらとかプログラミング不要、という軽い気持ちで考える方もいるのでは?

なか見検索もないので、わけわからず買った人も多いと思いますし
ただでもお腹いっぱいなコンテンツなのに600ページ以上の本なのだから
Kindle版を出すべきと思います
退屈なことはPythonにやらせよう。という最近の自動化をして業務効率化して生産性を上げろ!と言われて悩んでいるビジネスマンには刺さるワードではないでしょうか?
自動処理プログラミングでこんなことできるんだ。と目次をまず読んでいただいてから、実際に一から勉強して行かれる方にはおすすめです。
いきなり結構分厚いと思われるかもしれませんが、かなり初級の方にも使えるように環境構築などの基礎の部分もフォローされています。というかその部分の情報が分厚いです。
この本の内容を一言で言うと、「プログラミング初心者がライブラリの使い方を学ぶ本」といえる。
ライブラリの使い方を説明している程度なので、付加価値があまりないように思われる。
例えば、"GUIオートメーションにはこういうライブラリがあり、基本的にこうやって使う"程度の説明なら、ライブラリのチュートリアルを見たほうが良い。
しかし、オンラインで無料で本文を公開しているため、買って読む価値がある人は 1)日本語しか読めない, 2)プログラミングの初心者である, の2つを満たす人かもしれない。
もし、英語が読める人ならば、"automate the boring stuff with python"でググって無料で読める公式サイトを読めばいいし、
プログラミングの初心者ではないならば目次を見てそれを実現するライブラリを探せば良い。
 
   
人気 47位
本書の内容
手軽に学びたい人の味方! 人気の絵本シリーズにPython登場!

Pythonはコンパイラを使わずに実行できるインタープリタ型の言語でありながら、データ分析など最新のコンピューティングの現場でひろく活用されています。

本書では「プログラミングについて何も知らないこと」を前提に、基本からPythonを解説し、さらにリストや関数といった特徴ある機能を紹介していきます。また、章末でプログラミングサンプルを紹介するなど、実戦的な内容も含まれています。
本書には次のような特長があります。

・絵を多用し、短い解説で絵本のようにビジュアルに理解することができます
・2ページを単位とした説明、基礎に絞り込んだ内容でスピーディに学習できます
・予備知識は不要。「プログラミングとはなにか」から入門できます
・Pythonの特徴などや実行の仕組みなど、知識として知っておきたい事柄もフォロー
・クラス/オブジェクトの基本も解説。オブジェクト指向の基礎にも入門できます

【翔泳社の「絵本」シリーズのラインナップをアップデート】
翔泳社の「絵本シリーズ」は、豊富なイラストと簡潔な解説でコンピュータ技術に入門できる初心者向けのシリーズです。言語/技術の超初心者や手軽に習得したい方に最適な入門書です。

新しい「絵本シリーズ」では、旧来の分かりやすさ、親しみやすさ、基礎に徹した内容というコンセプトはそのままに、Web/ネットが全盛となった現在のコンピュータ技術の潮流に合わせた解説を心掛けます。『Cの絵本』『Javaの絵本』を皮切りにラインナップを順次刷新、さらに新しい仲間を増やしてラインナップを充実させていきます。

 
内容サンプル
 
User Voice
初心者向けで、java とかやってた人ならスラスラ読める。プログラミング初心者にもわかりやすいのでPGの概念が掴めるだろう。経験者は実装するときにpythonの細かい文法を見返すなどして使えば良いのだろうけど、それなら他の本の方がいいのがあるかな。
読みやすいので無理せず最期まで読み通せました。参考書もたくさん載っているので必要に応じてさらに勉強できるかなという本でした。
初心者が読む本としては適している。何度も読む本ではない。
 
   
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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。

様々な問題をPythonで解くことを目指す「Pythonによる問題解決シリーズ」第2弾。
最適化問題に焦点を当てる本書では、解き方が分かっている典型的な最適化問題(ナップサック問題や巡回セールスマン問題など)を組み合わせ、Pythonパッケージを用いるプログラミングに落とし込んで解へと導く。
パッケージとしてPyomoやPICOSなどを使い、また、Pythonで最適化問題を解くためのモデリング言語としてPuLPを使う。
本書では、それらのツールの使い方はもちろん、解法プログラムについても丁寧に解説する。
【目次】
第1章 Pythonで最適化を行うための環境構築
第2章 数理最適化問題の分類方法
第3章 Pythonパッケージによる数理最適化問題のモデリング
第4章 数式のかたちで分けられる最適化問題
第5章 解こうとする対象による分類  
内容サンプル
 
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本書の内容
 
内容サンプル
 
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本書の内容
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。  
内容サンプル
 
User Voice
とてもわかりやすく、丁寧に説明してあります。著者の入門者レベルの読者に理解して頂こうとの気持ちが伝わる書籍です。私にとって最高にぴったりしたレベルでした。(40程年前にCOBOLで金融関係のアプリケーション・プログラム、ALGOL系の言語でOS、システム周りのプログラミングをして以来、プログラミングから離れていて現在のプログラミングの世界に首を突っ込んで、浦島太郎状態の私です。少し慣れは始めてはいますが)説明が丁寧ですし、図解も分かり易く、ここがしっかり知りたかったんだ!というところがしっかり、説明してあります。また後で説明する事項、概念を使って説明しなければならない時がこの手の本ではよくあります。そのときは、”何ページ参照の事”と参照ページを明示していてくれていて、とても読者の視点に立った書き方をして下さっていて、読者に解って頂きたいとの気持ちが伝わる書籍です。内容もバランスが取れていて。Python3の概要を知るには最適な書籍と他の人にお勧め出来ます。
大変に丁寧に書かれた本です。一応基礎的な部分が網羅されているので、端から端まで教科書的に読む本ではないように思えます。また、ときとして説明に字足らずのところがあり、初心者には理解に苦しむところもありますが、一冊あると大変に便利です。if __name__ == '__main__'について書いてあるとよかった。
Bill Lubanovicの名著「入門Python3」とは真逆に、延々と定義と文法が続く無味乾燥な教科書。
これを完読できるのは元々わかっていて、マニュアル的に確認する人か、余程の忍耐力の持ち主だけだろう。
別のレビュアーも記しているが、例題も全くつまらなくて興味を持って取り組むことができない。
人にものを教える人が書いた本ではない。
 
   
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本書の内容
(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  
内容サンプル
 
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本書の内容
 
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本書の内容
 
内容サンプル
 
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本書の内容
 
内容サンプル
 
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本書の内容
プログラミングの力を借りて統計を学ぶ

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。
 
内容サンプル
 
User Voice
Pythonそのものついての説明は基本的に無かったと思います。
それについては『みんなのPython』などを事前に読む必要があると思います。

私の中でのニーズとしては、
・統計学を勉強したい
・数式も交えてちゃんとやりたい(数学はそれほど詳しくないけど)
・それをPythonでやりたい
・pandas、numpy、matplotlib、scipyなどのライブラリに慣れたい
というのがあったのですが、
この本はそれら全てを満たす内容で、
一石二鳥三鳥以上の実に効率が良い読書ができました。

当初、pandasやmatplotlibについては
別に本を読むことも考えていましたが、
とりあえず、この本だけでも、いいかな、ってなりました。
元々、統計解析をやるのに不自由しないように
pandasや、matplotlibに慣れようと思っていたので、
統計解析で必要な範囲での使い方なら、
もろに扱ってますからね。

扱っている数学については、
滅茶苦茶簡単なものしかない、とも思わなかったですが、
無理過ぎて全くわけが分からない、ということも無かったです。
がんばれば大体付いていける、という感じです。

ちなみに、私は文系で、高校では、数学ⅠA・ⅡBはやっています。
数学ⅢCはやってません。大学入試でも数学は使ってません。
ただ、『ディープラーニングの数学』って本を先に
7割くらい読んであって、それである程度ウォーミングアップに
なってた可能性はあります。

読むのにかけた時間は、土日メインに
平日もなるべく読んで、ちょうど3週間です。
割と、じっくり読みましたが、これくらいで、
統計学という武器が手に入るなら、
かなりコスパはいいですね。
データのサポートページからどのようにデータをPC内に準備するかという手順と、ディレクトリ構造の設計方法は、もう少し、詳しく書いてほしかった。データ準備以降は、スムーズに勉強できています。
理解簡単
 
   
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本書の内容
 
内容サンプル
 
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本書の内容
Pythonゲーム開発入門の決定版!
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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。  
内容サンプル
 
User Voice
【プログラミングを習得するには】
小学校でプログラミングの勉強が始まるなどと言っていますが、断片的にTVで流れたりするあれは、プログラミングというよりは、コンストラクション・ツールに近い。用意されている答えを組み合わせているに過ぎないからです。自分で追加の面を作れるゲームみたいなものですね。
本当のプログラミングというのは、あんなものではなく、プログラミング言語で書く文書のようなものです。文書と言っても、文学ではありません。一番近いものは、中学の数学で習う証明問題の解答でしょうか。なので、小学生にはちょっとハードルが高いわけです(教えればちゃんとできる子はいるでしょうが)。
日常使う言葉ではない別の言語を使って、その言語の文法と書式を厳格に守りながら、証明問題のような論理的な文書を書かねばなりません。けっこう難しいんですよ。
プログラマーの多くも、最初からそんなものが書けるわけではありません。
では、どうやって習得するのか?
他人が書いたものを真似たり、それをアレンジしたりするのです。
本格的なプログラミングの習得は、マネから始まるのです。

【マネして覚える、理想的なプログラミング教本】
実際に動いて、遊べるプログラムのソースがいっぱい載っていれば、それをマネすることで、全体的な構造から細かいテクニックまで、実感を持ちながら理解することができます。
つまり、良いプログラミングの教本というのは、マネできるサンプル・プログラムを多岐にわたって掲載している本だと言えます。

【本書について】
本書は、お手本になるプログラムのほかに、素材まで提供してくれるサービスぶり。
ゲームのプログラミングに特化していますが、そもそもゲームというのは、陸上の十種競技みたいなもので、コンピューターでできるあらゆる処理を駆使して作られますので、ゲームのプログラムが書けるようになったら、それ以外のソフトも作れるようになるといっても過言ではありません。
プログラミング言語といっても、いろんな種類のものがありますが、本書ではPythonという言語を使います。Pythonのデメリットは現在主流の言語ではないことと、3D処理に弱いこと。メリットは、PCさえあれば、無料で開発環境をそろえられ導入コストがかからないこと、ライセンスの縛りが厳しくないこと(事実上自由に使えるはず)です。学習用として、あるいはインディーズ・ソフトウェアの開発として、最適だと思います。

【前作は必ずしも必要ではない】
本書は2冊目で「実践編」とありますが、勘のいいひとは本書から始めてもいいくらい丁寧に書かれています。他のプログラム言語を扱った経験があり(ちょっとかじったことがあり)、プログラムとは何かという概念的なものが(だいたい)掴めている人も、本書から始めて大丈夫でしょう。前作が必要なのは全くプログラミング経験のない方に限られるでしょう。何か問題にぶつかったり勝手がわからなくてもネット検索で導入の手順や初歩的なことは調べられるからです。
仕事でpythonを書くようになって1年半が経ち、
趣味でゲームでも作ろうかと思って手に取りました。
(普段は機械学習、AI系の仕事をしています)
ある程度文法は慣れているので入門編は読んでいません。
(というか購入後にこちらが実践編で、他に入門編があることを知ったのですが…)

おそらく入門編にすべて書かれていると思いますが、
WSL環境でいきなりこの実践編から始めるとちょっと躓くかもしれません。

まず、標準ライブラリtkinterのオブジェクト生成でエラーが起きますww
結論を言うと、WSLのGUIアプリを起動できるようにする必要があるんですね。
VcXsrv Windows X Serverをインストール⇒有効にしておいて、
WSLのターミナル上で起動しておきましょう。
この辺はmatplotlibを使う時なんかも同じだと思いますが。

まだ始めたばかりですが、
物理計算が必要になる場面もあるようで、
ある程度知っておいた方が理解しやすそうな印象です。

本格的にゲーム業界、特にコンシューマ系を目指したいのであれば、
pythonよりUnity(言語じゃない)とか使えるようになった方が良いようにも思えるので、
言語(と開発環境)の選択から見直した方が良いかもしれません(元も子もないw)
手軽にゲームを作りたい、
或いは、python初心者で「写経」しながら何か作ってみたい、
という方なら良い教材になるかもしれません。
コードはダウンロード出来るそうですが、
そこはしっかり手を動かすのが良いと思います。
機械学習やクラウド等でPythonを使う事になりそうなので読んでみました。
ゲーム開発を題材にしたPython実践編の講座本といったところです。前半3分の1くらいは、Pythonでの入力やUI、イベント処理回りの解説と、それらを利用した簡単なゲーム作成。
後半は、Pygameというライブラリを使った、割と本格的なゲーム開発のお話。

Python初心者としては、前半の方が役に立ちました。後半は、まあPygameって使わないから・・・。ある程度ちゃんとして物を作ろうとしたら、ライブラリを利用するのは普通なのでしょうがね。

本編は全頁カラーで読みやすいというか見やすく、ちょっとびっくりしたのが、ソースコード一行づつ解説を入れてくれている事です。慣れている人には鬱陶しいだけかもしれませんが、私のように初心者にはとっつきやすくて良いと思いました。
シューティングやレースなどのアクション系のゲームの作成紹介もあり、Pythonでなくともゲーム作成を考えている人には参考になる本だと思います。
 
   
人気 58位
本書の内容

本書は、Pythonでプログラミングをした経験のある読者が、
各種オープンソースソフトウェア(OSS)やライブラリを利用して、
自然言語処理を行うWebアプリケーションを作って動かし、自然言語処理を体験するための書籍です。

またその中で、自然言語処理に関連するさまざまな概念や手法、
簡単な理論についても学ぶことができ、本格的な学習の
前段階としても最適です。

本書の構成としては大きく2つの部に分かれており、
それぞれ以下のような内容を解説しています。

第1部:データの準備
●テキストデータの収集
●データベースへの格納
●検索エンジンへの登録

第2部:データの解析
●文法構造を調べる
●意味づけ
●知識データとの連係

全13章を順に追いながらWebアプリケーションを作っていくことで、
自然言語処理に関連するさまざまなテーマを学ぶことができます。

※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。

 
内容サンプル
 
User Voice
形態素解析から知識資源の活用など、カバーする内容が広いので、自然言語処理そのものの入門ではなく、Python で自然言語処理を扱うための入門という位置付けだと思います。
内容的は平易で難しい計算式や理論などは省き、具体的なコードで入力から出力まで確認できるので、非常にわかりやすいと思いました。
たまにコードに間違いらしきものが見受けられましたが、Python の入門書でもないので、各々で解決できる程度だと思いましたが、紙の本なので、それで星ひとつ減らしました。
自然言語処理に関する情報を得るために購入しましたが、データベース・Webアプリなど、自然言語処理にまったく関係ない技術の解説に全体の半分以上が費やされています。オマケと本体のサイズが逆転している、よくある駄菓子のような感じ。オマケマニアにはうれしい本でしょうね♬
プログラミングの基礎を身に付けた方にオススメです。
Webアプリだ、Pythonだ、と勢い込んで、いきなりコレを読んでもチンプンカンプンです。
 
   
人気 59位
本書の内容
必須のPython機械学習ライブラリを使いこなそう! 機械学習の各手法を80超のレシピとして幅広く解説。具体的には、次のテーマを取り上げます ― ◎機械学習の基本的な枠組み、◎モデル構築前のワークフローと前処理、◎次元削減、◎線形モデルの構築、◎ロジスティック回帰、◎距離指標によるモデル構築、◎交差検証とモデル構築後のワークフロー、◎サポートベクトルマシン、◎決定木とアンサンブル学習、◎テキストと多分類、◎ニューラルネットワーク、◎単純な評価器の作成 ― 原著 2nd Edition待望の翻訳! 本書は『scikit-learn Cookbook - Second Edition』の翻訳書です。 本書の対象読者として、機械学習のPythonプログラミングについてある程度知識または経験のある方を想定しています。

※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。  
内容サンプル
 
User Voice
機械学習を学ぶという観点では少し内容が薄い気がしますが、Rで学んだ私にはScikit-Learnの全体像をつかむという観点では役割を果たしてくれました。

Rユーザーとしてはパイプラインのような実践的な処理をPythonでどうやって実装するのかに興味があったので、それを言及している点が良かったです。アルゴリズムしか説明しない書籍が多い中で、パイプラインを学べるのは貴重だと思います。
サンプルコードは,githubでipynb形式で公開されています.本文記述を確認しながら,自身で試行錯誤していけば学習効率はアップすると思います.

題名通り,Pythonプログラミングとかjupyterの使い方とか知っていることが前提です.あと,機械学習って何かを全然知らない人は,この本から得られるものはないでしょう.あくまでレシピ本なんで.
ハンドブック・ポケットリファレンス的な本が欲しいと思っていたので、期待していたよりも冗長・散文的でした。良く言うと丁寧・親切なので、好みの問題だと思います。
 
   
人気 60位
本書の内容
今、最も熱いプログラミング言語、それがPython

※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。

Python入門書のデファクトスタンダードが4年ぶりに大改訂。
近年、Pythonの利用が、機械学習、AIなどの科学技術分野へ大きく広がっている現状を踏まえて、すべてのパートに手を入れいくつかの新章を追加しました。
次の10年を担うPythonプログラマを養成するための一冊。

●目次
Chapter01 プログラミング言語Python
Chapter02 Pythonでプログラミングをはじめよう
Chapter03 Pythonの基礎をマスターする
Chapter04 組み込み型を使いこなす
Chapter05 Pythonと関数型プログラミング
Chapter06 クラスとオブジェクト指向開発
Chapter07 クラスの継承と高度なオブジェクト指向機能
Chapter08 モジュール
Chapter09 スコープとオブジェクト
Chapter10 例外処理
Chapter11 標準ライブラリを使う
Chapter12 Pythonとデータサイエンス
Chapter13 Pythan2

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)
 
内容サンプル
 
User Voice
知人にPython入門本として2年ほど前にオススメされて買った本です。しかし当時の私の感想は散々で、あまりの退屈さに途中で挫折して結局オンラインの学習教材を使いました。そしてPythonの基本事項を一通り理解し、業務や競技プログラミングでもPythonを多用している今、改めてこの本を読み直してみたところ、扱っている事項の平易さの割に読み進めるのがしんどい本だと改めて感じました。

見落としがちな重要事項も意外に所々に載っており、知識の網羅率は高いと思います。しかし全体的に長文や不親切な記述が多く、良くまとまっているとも思えません。易しそうなタイトルで「入門書」と銘打ってますが、初学者には正直オススメできない本です。

以下、私が感じた難点を列挙します。

●Pythonを試しに動かす序盤の例が「turtleモジュールをimportして図形を描く」というもの
滅多に使わないモジュールを序盤の解説で使用します。しかも図形描画でfor文や関数の説明をしています。プログラミング自体が初心者の人がこの記述を理解するのはかなり難しいと思いますし、ループ処理や関数を知っていてもここは分かりにくい箇所です。

●「おまじない」でグラフを描く作業を何度も要求してくる
エディタの説明直後という超序盤から、matplotlibを使用してグラフを何度も描かせてきます。データサイエンスがテーマの本ならまだ分かりますが、この本は残念ながら「Python」の入門書なのです。しかもmatplotlibに関する説明は後半にあり、(その時点では)意味不明のコードを写すだけの作業になっています。

●具体例のコードに、長い割に実用性が低いものがある
for文を使って分散を計算するなど、回りくどくて長大な割にPythonに慣れた後は全く使わないような具体例が散見されます。また、その他の具体例にもimport somemodule as anothermoduleのような、記法のメリットを分かりづらくするようなものもあります。

●構成が非常に不親切な箇所がある
メソッドの解説箇所は、メソッドの記法を解説する→話題が変わり、一度解説したはずの組み込み型を再度解説する→シーケンスやイミュータブル、int型のビット演算や2進数変換など、メソッドと関係ないことについて長々と書く→いきなり文字列型のメソッドの解説をする→メソッドの話題から逸れてエスケープシーケンスやraw文字列の解説をする、というような大変不親切な構成をしています。

●意味が明らかでない表現がある
「例外を捕まえる」など、意味があまり明瞭でない文章が本文や見出しに出現します。

●説明なしに専門用語を使う
たとえばwith文の解説では「コンテキストマネージャ」という用語が何の説明も無しにいきなり出てきます。ちなみにこの用語は索引にもありません。

●Pythonから完全に脱線して人口減に関する持論を丸々1ページ書いている
人口推計や人口ピラミッドの描画の解説の後、筆者の人口減に関する持論が1ページ分続きます。脱線を全くするなとは言いませんが、流石に長すぎだと感じました。
普段はPHP、JavaScript使いですが、昨今の流れを汲んでPythonを勉強することになりました。
本書はその1冊目になります。
Pythonの基本的な部分は、他の言語を知っていればそれほど難しくないと思います。
前半~2/3位の所までは、サンプルコードをちょこちょこ変えてIDLEで動かしながら、ほぼ思ったとおりに動いてくれました。
最後のライブラリとデータサイエンスについては、「実践の時に使えればいいかな」ということで、特にプログラムは書かずに読み進めました。
それでもPythonで何ができるのか、Pythonはどういった所が得意なのかが、ぼんやりとではありますが理解できてきました。
別のPython本も参考にしつつ、実際に何か作りながらPythonの理解を深めていこうと思います。
プログラム初心者で『いちばんやさしい Pythonの入門教室』を終えて次の本として購入。

コードを写経しているのだが、ボリュームがあるのにサンプルコードのアウトプットが地味で飽きる。サンプルコードも省略があったりして、サンプルを載せているウェブページを見ないとわからない箇所が多い。

勉強する内容が普段やってるPCの作業と全然リンクしないので、初心者にはどう活かすのかよくわからない。

あまりに退屈なので本書は一旦中断して『退屈なことはPythonにやらせよう』に取り組むことにしました。
 
   
人気 61位
本書の内容
 
内容サンプル
 
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本書の内容
 
内容サンプル
 
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本書の内容
Python未経験の方はもちろん、プログラミング自体が全くの未経験の方でも挫折することなく、短期間でPythonの基礎の基礎を身に付けられる一冊です。超入門ということで、学習範囲を思い切って絞り、Pythonプログラミングの基礎の基礎だけに特化しています。  
内容サンプル
 
User Voice
プログラミングを初めて学ぶ人にとって、とても分かりやすいと思います。プログラムを組む際の注意点や工夫なども詳しく説明されているので、予備知識なども必要なく一から学ぶことができました。また、環境の構築も本書に掲載されている図が多かったので簡単にできました。
タイトル通り、超入門本です。

仕事で使ってるよ という人には不向きかもしれません。
プログラムに興味はあるけど、全くやったこと無いんだよね。
そういう人にこそおすすめです。ここからスタート!

何かを学ぶ際、何から始めたら良いのか迷う事があると思います。
この著者はVBAの書籍で知ったのですが、基本的な「考え方」を教えてくれるので
とても気に入っています。熟練者には不要な内容ですが、初学者にはとてもありがたいのです。

この1冊を終えたらPythonをマスター出来る そういう本ではありません。
ですが、この1冊を読んだら「一般的な入門書を自分で読めるようになる」、「自分で試行錯誤する時に
考えるポイントが掴める」と私は思います。

何事も土台となる基礎は大切だと思います。
だからこそ「超入門」から始めてみる事をお勧めします。
 
   
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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。
※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。  
内容サンプル
 
User Voice
機械学習ライブラリを動かすだけに留まらず、AWSやFlaskなどを利用しWebアプリケーションを構築するという挑戦的な書籍です。機械学習からプロダクト実装まで通して学べる教材は少ないので、その点は非常に素晴らしいと思います。

しかし、説明が不適切かつ不親切で、そのまま実行するだけでは動かない箇所が多かったです。コードを省略するのは全然構わないのですが、省略するならするでその旨を記載してくれないと初心者は戸惑いそうです。適切な編集プロセスを経ていないように思うので、改善に期待です。

すでに機械学習・Web開発にある程度詳しい方であれば素晴らしい書籍ではないでしょうか(その場合、「入門」というタイトルがナンセンスですが...)
環境構築からかなり難しいです。私は、windowsにvirtualboxをインストールして、その上でlinux(ubuntu)環境を構築しました。デフォルトでは、メモリーサイズ1024kb、ハードディスク10GBですが、どちらも倍に設定した方が良いと思います。青空文庫のデータが意外と大きくてダウンロードできない可能性があります。また、コードの順番がいつも実行順とは限りません。私は、APIの作成でつまづきました。環境にかなり影響をうけるため自分にあったコードに直す必要があると思います。内容自体は難しかったですが、面白かったです。
誤字もあり、唐突に環境が変わったりして、今自分がどの環境で何をしないといけないのかがよくわかりません。

正直すごくわかりづらいです。

ただ、説明が足りなすぎる分、自分で調べながら勉強する事で、調査力が身についているような気もするので、気合いでこなせば実は実用的な本なのかもしれない。。

ただ、オススメは全くできないです。。
 
   
人気 65位
本書の内容
シリーズの第2弾は、初学者向けのKaggle入門書の決定版!

★「Kaggleで勝つ」準備をしよう!★
初学者が「Kaggleに何となく興味ある」状態から「実際のコンペに参加できる」状態になれるような内容を目指しました。

・サンプルコードの詳細な解説があるから、しっかり身につく!
・優勝チームと専業Kagglerのコンビによる、安定のわかりやすさ!
・充実の本音対談で、やさしくサポート!
・初学者や手探りでやっているが体系的な知識を得たい人に最適。

【本書のサポートページ】
https://github.com/upura/python-kaggle-start-book

【実践Data Scienceシリーズ】
https://www.kspub.co.jp/book/series/S069.html

【主な内容】
第1章 Kaggleを知る
1.1 Kaggleとは
1.2 Kaggleで用いる機械学習
1.3 Kaggleのアカウントの作成
1.4 Competitionsページの概要
1.5 環境構築不要な「Notebooks」の使い方

第2章 Titanicに取り組む
2.1 まずはsubmit! 順位表に載ってみよう
2.2 全体像を把握! submitまでの処理の流れを見てみよう
2.3 次の一手を見い出す! 探索的データ分析をしてみよう
2.4 ここで差がつく! 仮説に基づいて新しい特徴量を作ってみよう
2.5 勾配ブースティングが最強?! いろいろな機械学習アルゴリズムを使ってみよう
2.6 機械学習アルゴリズムのお気持ち?! ハイパーパラメータを調整してみよう
2.7 submitのその前に! 「Cross Validation」の大切さを知ろう
2.8 三人寄れば文殊の知恵! アンサンブルを体験しよう.

第3章 Titanicの先に行く
3.1 複数テーブルを扱う
3.2 画像データを扱う
3.3 テキストデータを扱う

第4章 さらなる学びのために
4.1 参加するコンペの選び方
4.2 初学者にお勧めの戦い方
4.3 分析環境の選択肢
4.4 お勧めの資料・文献・リンク

付録A サンプルコード詳細解説
A.1 第2章 Titanicに取り組む
A.2 第3章 Titanicの先に行く
 
内容サンプル
 
User Voice
Kaggleをスタートした時に、どうしても出てくる
「メダルってどうやってとれるの?」「どうやってSubmitするの?」「どうやってすすめたら良いの?」ということが分かりやすく書いてます。

Pythonが分からないけど、機械学習の勉強でKaggleを始めたい人にはちょうど良いと感じます。
全ページカラーで、書かれておりコードのレビューも細かく書いているので、どういう動きをするコードなのか?というのを理解しながら進めることができます。

個人的に、良いと思った点としては、
対談形式で、
-kaggleを始めたきっかけ、良かったこと
-submitの楽しさ
-ベンチマークを作る
-単なる「可視化」ではない
-特徴量エンジニアリングが勝負を決める
-機械学習アルゴリズムの選び方
自己流のハイパーパラメータ調整のやり方
-Trust CV
上記のようなテーマで話していて、「あーそうなんだ」と納得するものが多かったです。

また、テーブルデータだけでなく、画像データ、テキストデータにも触れているところも
ありがたかったです。

最後に、Kaggle本の学習の進め方としては、
超初心者向け「kaggleのチュートリアル」*本著者の別本
初心者向け「PythonではじめるKaggleスタートブック」*本著
初心者~中級者「Kaggleで勝つデータ分析の技術」 *別著者

という位置づけだと思います。本書の「PythonではじめるKaggleスタートブック」は、ほんとに「kaggleは知っているけど、やったことない人」向けのベストな選択です。
KaggleのTitanic号の生存者予測の例題を元に、Kaggleのコンペに参加するには何が必要かを詳しく解説している本です。
カラーの図入りで詳しく説明されていて初学者にも分かりやすい内容になっております。
また各章ごとに著者2人による対談コラムが入っており、Kaggleの知識をどのように身につけたか、パラメータの調整はどのようにするか、などの考えを知ることができてタメになります。

この本でまずKaggleの基礎を固めて、他の本(『Kaggleで勝つデータ分析の技術』など)やKaggle上のDiscussionでさらに知識を深めていくのが、データ分析の腕を磨いていく近道かなと思います。
データサイエンスのコンペで有名なkaggleのスタートブックです.いわゆる「AI」として知られる機械学習などの技術を使って,リアルなデータを解析し,パフォーマンスを競います.kaggleでは課題があり,データが与えられ,notebookと呼ばれるGPU,TPUを無料で使用できる環境も提供されます.そのため,ネット環境があれば特別なPCなどを用意することなく,環境構築もせずにAIを体験できます.

この本はAIに興味はあるけれど,何をしたらわからないという方に最適な入門書です.pythonというプログラム言語を使い,丁寧にコードが解説されています.ちょっとしたコツや最新のテクニックまでが紹介されています.中級者には物足りないかもしれませんが,初心者から初級者までにおすすめです.
 
   
人気 66位
本書の内容
はじめは誰でも未経験者!
Pythonでプログラミングの基礎を身につけよう!


本書はプログラミング言語「Python」の「いちばんやさしい」入門書です。

○「興味はあるけど、難しそう」と尻込みしている人
○「そもそもプログラミングって何?」という未経験者
○「一度試したが、挫折してしまった」という初級者
○「スキルアップのためにPythonを学びたい」という経験者

そんなPythonビギナーに向けて、プログラムの根本概念、基礎知識、基本文法をきっちり端折らずに説明します!
さらには、「簡単な計算」「ゲームの作成」「GUIアプリ」「モジュールの活用」など、
実際に手を動かしながらの演習を通して、学んだことがしっかり身につくように構成しました。

豊富なカラー図解とイラストで、初心者にも分かりやすい!
本書を一通り終えれば、Pythonのみならず、プログラミングの基本がバッチリ学べます。

さあ、あたなもこの本をきっかけに、Pythonプログラミングの世界に飛び込んでみませんか?  
内容サンプル
 
User Voice
本書は、Python入門というより、プログラミング入門のためにPythonを利用しているといってよい書物です。本書を読むことによって、プログラミング教育でも利用されることの多いPythonを通じて、構造化プログラミングやオブジェクト指向に関する基本的な事項を学ぶことができます。また、外部モジュールを利用して、GUIやPDFの操作を体験します。もし、他のプログラミングの学習で挫折したことがあったとしても、本書であれば、読み通すことのできる可能性が高いでしょう。

ただし、他言語の経験があったり、Pythonについてbashの延長のように少しばかりでも利用した経験のある読者には、本書はかなり物足りなく感じられるかもしれません。「__main__」モジュールに関する記述なども全くありませんし、ソースコードは分かりやすさを優先していることもあって、必ずしもスマートとは言えない部分があります。他言語経験者がPythonについて学習したいという意図で本書を手にした場合、少しがっかりするでしょう。

具体的には、以下のような内容が含まれます。全体的に見れば、2つのチャプターごとに大きな課題を解決していくような構成となっているため、特に初学者の場合、2つのチャプターごとに理解を確実にしていくことを目標にすれば、途中で脱落することは少ないはずです。

- チャプター1と2は、プログラミングに入るための準備です。チャプター1では、Pythonについてというよりも、一般的にプログラミングとはどのようなものかということについて、概略を学びます。チャプター2では、開発環境を構築します。利用するのは、Python2系ではなく、Python3系です。OSは、WindowsまたはMacを前提としています。Linuxユーザでも、Macに関する記述を参考にすれば、開発環境の構築やモジュールの導入にあまり困ることはないでしょう。

- チャプター3と4では、プログラムファイルを作成しながら、基本的な文法について学んでいきます。チャプター3で学ぶのは、インデントの使い方やコメントの書き方など、ごく基本的な事項です。続くチャプター4で学ぶのは、if文やfor文など、いわゆる構造化プログラミングに関する各種事項です。関数を作成するのもこのチャプターになります。特にチャプター4で学ぶことは、どんなプログラミングでも必要となるような事項ばかりであることを配慮してか、説明は非常に丁寧です。

- チャプター5と6は応用編として、数当てゲームを作成していきます。チャプター5では、CLI(CUI)プログラムとして、コマンドプロンプトまたはターミナル上で動作するプログラムを作成します。チャプター6では、チャプター5で作成したプログラムを利用して、tkinterモジュールをインポートすることで、GUIアプリケーションとして実行できるように改修します。本書で、このチャプターまでを完全に理解すれば、他の比較的単純なスクリプト言語についても、あまり迷わず学んでいけるでしょう。

- 最後のチャプター7と8は、多少発展的な内容を扱っています。チャプター7では、オブジェクト指向の基礎を学びます。クラス、インスタンス、継承、オーバーライドなど、割と盛りだくさんな内容が詰め込まれていて、可能な限り分かりやすく整理されてはいるとは言え、おそらく最も理解が大変なチャプターかもしれません。チャプター8は、外部モジュールをインポートすることで、PDFファイルを作成します。外部モジュールを利用することで、複雑なことも簡単にできるようになることを体験します。

総じて言えば、Pythonの初学者というよりも、プログラミング自体の初学者に配慮された内容になっています。関数の引数などについても、任意の名前を付けることができる旨を一々注記してあったり、痒いところに手が届くよう配慮されています。プログラミング自体が初めて、もしくはプログラミング学習で挫折して、「もう見るのも嫌だ」という思いをしたことのある学生などでも、本書であれば、最初の足掛かりとして、十分読み通せそうです。
1から始めた初心者ですがとてもわかりやすいと思っています。
とある場面で、このコードよりこっちの方がよいのではないかと思ったのですが、次のページに僕がやろうと思った書き方がダメな理由が書いてあり、とても親切だと感じました。
フルカラーなのでみやすいので初心者におすすめです!
お盆休みに本書と「スラスラわかるPython」の2冊をこなしました。本書が1冊目。
35年ほど前にN-88 BASIC、25年ほど前にC++を学ぼうとして、2度とも即撃沈を経験した程度のプログラミング未経験者にも非常ににわかりやすく、好印象でした。普段パソコンは使うけど、プログラミングは初めての方にも敷居の低い本かと思います。今回はお盆休み中の4〜5日で一通り内容をなぞることができました。
自分で打ち込んだコードがうまく動かなくても、Webからサンプルをダウンロードできるので、タイプミスなどを見つけることができます。また、この作業により、「)」や「:」ひとつのタイプミスでプログラムが動かないことを何度も経験できるのは、初学者にとって以外に大切かもと思いました。
なお、私が買ったときはKindle版が¥739でしたが、レビュー入力時は¥2339。お盆特価だったのでしょうか。
 
   
人気 67位
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。  
内容サンプル
 
User Voice
萌えキャラ満載なのでおじさんが読むには恥ずかしい。ただ萌えキャラといってもオタク向けというより
年少者にカワイイと思ってもらえるようにアレンジしている気はするのでまあいいでしょう。
中身はしっかりしている。他のPythonの入門書と比較しても充分優れているものと思う。
数字の並べ替え(SORTという)のアルゴリズムを解説することにかなりこだわっている。
まず変化の様子を数字表記、次はグラフでビジュアル化、さらに変化に合わせて色を変えてみる。
テーマをひとつにしぼってそれの表現にいろいろなテクニックを使ってみる手法は面白いと思った。
プログラミングのスキルを身に付けるのはもちろんだが、まず論理的にものを考える思考力を養ってもらおうという筆者の
考え方には好感が持てる。ゲームを作るのもあくまでもプログラミングを楽しく習得してもらうのが目的であることは中身を
みてよく解った。表紙を見て抵抗がある方も読んで損はありません。おじさんにもおすすめです。
12歳のこどもが自分でゲームを作りたいということで、購入しました。
Pythonのインストールの仕方やプログラムの基礎用語の説明においても丁寧に表現されています。
アニメキャラクターをプログラムの挿絵として随所に使用していて
基礎を学びながらゲームを作っている雰囲気を味わうことができるので、こどものモチベーション維持にも一役かっています。
全体的に丁寧な記載なので、子供だけでもテキストにあるプログラムを書き写すことで作れるようになりますが、
イメージの保存場所を適切なディレクトリに保存しないといけないなど、
こどもが早く読み進めようとする中で見落とししてしまう箇所は大人がサポートしてあげる必要があります。
12歳のこどもだけでなく、8歳の下のこどももやれているので、かなりお勧めできる内容かと思います。
12歳の子供、しかもまだプログラミングの勉強をやってみたことのない人が
この本だけでは勉強になることは難しいと思いいます。
私の場合は、プロントエンド言語を既に習得していたため、
この本でも十分に Python の基礎が理解できました。

でもこれは、メモリーの構造や原理、プログラムがどう流れるかという
理解があったからできたことであって、そのような基礎がないと
先生が教えてくれない限り自分で理解するのは結構難しい難易度です。

この本は案内に沿って一緒にやってみて興味をつけることに特化されています。
本当に12歳でも始められるの?と聞かれたら、
「勉強を始めるためだと無理。でも興味をつける目的だったらOK」だと言いたいです。
 
   
人気 68位
本書の内容
 
内容サンプル
 
User Voice
 
   
人気 69位
本書の内容
未来のスーパープログラマーをめざそう!

カラフルなイラストと少しずつ順番に進めていくていねいな解説で、
プログラミングの基本からゲームの作り方まで、
はじめての人でも楽しみながらプログラミングを覚えることができます。
この本1冊で、スクラッチとPython(パイソン)という
2つのプログラミング言語の使い方がわかります。
プログラミングを学んで、君だけのオリジナルゲームを作ったり、
未来のプログラマーをめざそう!
*すべての漢字にふりがなつき。


【目次】
1 プログラミングってなんだろう<? br>コンピューターのプログラムとは<? br>コンピューターのように考えよう
プログラマーになろう

2 スクラッチから始めよう
スクラッチはどんな言語だろう<? br>スクラッチのインストールと起動
スクラッチのインターフェース
スプライト
ブロックとコード
プロジェクト1:ドラゴンからにげろ!
スプライトを動かす
コスチューム
かくれんぼ
イベント
かんたんなくり返し
ペンとカメ
変数
計算
文字列とリスト
座標
音を出そう!
プロジェクト2:サイコロを作ろう
正しい? まちがい<? br>条件と分岐
調べる
ふくざつなくり返し
メッセージを送る
プロジェクト3:サルVSコウモリ
さあ実験しよう

3 パイソンで遊ぼう
パイソンはどんな言語だろう<? br>パイソンのインストール
IDLEについて
エラー(まちがい)
プロジェクト4:ゆうれいゲーム
ゆうれいゲームを分析しよう
プログラムの流れ
かんたんな命令
ふくざつな命令
どっちのウィンドウ<? br>パイソンの変数
データのタイプ
パイソンの計算
パイソンの文字列
入力と出力
判断する
分岐
パイソンでのくり返し
じょうけんつきのくり返し
くり返しからぬけ出す
リスト
関数
プロジェクト5:自動作文マシン
タプルとディクショナリー
変数にリストを入れる
変数と関数
プロジェクト6:作図マシン
バグとデバッグ
アルゴリズム
ライブラリー
ウィンドウを作る
色と座標
図形をかく
グラフィックスを変化させる
イベントに反応する
プロジェクト7:せん水かんゲーム
この次は<? br><; br> 4 コンピューターのしくみ
コンピューターのしくみ
二進法、十進法、十六進法
文字コード
論理ゲート
プロセッサとメモリ
基本のプログラム
ファイルにデータを保管する
インターネット

5 現実の世界でのプログラミング
プログラミング言語
伝説のプログラマー
大活躍しているプログラム
コンピューターゲーム
アプリを作る
インターネット用のプログラミング
JavaScriptを使う
悪いプログラム
小さなコンピューター
プログラミングのプロになる
 
内容サンプル
 
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私は文系の大人でプログラミングに少しだけ興味があるものの
何のプログラミング言語から始めたらいいのかすらわからない、
コードはhtmlでサイトをタグ打ちして作ったことしかない人間ですが
この本がすごく合いました
オールカラーでかわいいドット絵がふんだんに使われている雰囲気のいい本で、
ここまでであなたはこれができるようになりましたと所々で褒めてもらえ、
またわからないことがあるなりに(関数とか変数とかよくわかりませんでした)
何とかコードを丸写ししながらゲームを作れました
スクラッチではサルがバナナを投げてコウモリを落とすゲームが作れました
Pythonでは赤い三角矢印で動く丸を割っていくゲームを作れました
地味ですがスコアも出るし時間制限もあるやりこみ系のゲームです
コードを写しては実行してみるたびにウインドウの動作が変わるのが
とてもおもしろく一気に写しました

以前C言語の分厚い本を苦痛に思いながら一冊読み切ったことがあるのですが
わからないことだらけで結局何も作れず不毛な時間を過ごしただけだったのと比べると
この本は何かができた感を得られて興味が続きます
10才からとの本ですが大人でもこの本に書いてあることを完全に理解するのは難しいと思います
ただざっくりプログラムってこんな感じなんだというのがわかり私には有用な本でした

最後のパイソンのゲームはコードが前後するので混乱します
最終的に動くコードをまとめたものがあったらいいと思います
コードを1、2、3、4、5、7、8、9、11、12、14、15、16、17の順に置くと動作しました
(6は10、13を経て最終的に16になります)
自分もプログラミングをかじっていますが、自分の子供にはまだ早いかな?と思ってたら、小学生からプログラミングが必修科目になってるんですね(^^;

うちの息子(小3)がロボットのプログラミングの無料講習に参加して、思いのほかロボットやプログラミングに興味を持ったので、自分の使い古したノートPCとこの本を渡しました。

最初は意味が分からず、聞いてきたり、組み方が分からなかったりしていましたが、数ヶ月経った今では自分で本を読んだり、他の人が作ったプログラムを見て分析したり、改造したりしています。

本はフルカラーで、ちょっと本を読むのが得意でない子でも興味があれば、どんどん習得していきます。

私が不在の時、全くプログラミングの経験のないうちの嫁さんでも、本を読んで理解して子供に教えれるみたいで、この教本はわかりやすい本なんだと納得しました。

物事を論理的に考える思考を育てるのにプログラミングはよい教育だと思います。

パソコン、ネット環境、登録用メールアドレス1個とこの本があればプログラミングの勉強ができます。

プログラミングも、英文をズラズラと書いていくのではなく、ブロックを画面でひっつけて組み立てる様な視覚的にもわかりやすい感じです。

子供にとっても、プログラミングというものが遊び感覚で学べ、学研のチャレンジタッチとかで学ぶプログラミングより、より深く学ぶことができます。

全てに目を通したわけではありませんが、自分の息子の反応を見てると、とても良い教材だと思いました。
子供用に大人気のいわゆるビジュアル言語スクラッチのハウトゥ本。
オールカラーで、全ページドット画像のイラストがガイドしてくれる。ファミコン世代からすると懐かしーと思うかもしれませんが、別にそういうところを狙っているわけではなくスクラッチのスプライト(オブジェクト)自体がそういうのなんですね…
実際のPC画面のスクショを見ながら読み進められるので、とても分かりやすい!漢字もルビがふってあるので、子供が一人で学習することも可能だと思います。
スクラッチ自体は、ほぼ全てにロジックをマスターすることができます。
ただ、その後、pythonやjavascriptの練習になった瞬間途端にレベルがあがります。当方はもともとプログラマーなので、わかりますが、それらのソフトのインストールから始まりIDELの使い方、ビジュアル言語→テキスト言語はちょっと子供では難しいかもしれません。このあたりから、親子共同作業で学習していけば、よいコミュニケーションにもなります。
とにかく、スクラッチ本の中でもここまでサーバ言語とクライアント言語を駆使した練習までさせる拡張性の高い入門本は珍しいと思いますのでおすすめしたい良書です。
 
   
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本書の内容
 
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本書の内容
【本書のポイント】
■Python初心者に学んで欲しい文法を過不足なく掲載!
それぞれの項目について、練習問題を掲載しており、読むだけではなく実際にコードを書くことでより深くPythonの理解をすることができます。

■豊富なサンプル集
機械学習、ディープラーニング、科学技術計算といった、Pythonがよく利用されている分野についての解説を掲載しています。
いろいろな分野のサンプルコードを動かすことだけでなく、機械学習などの理論の概要を知りたい方にもオススメです。

【本書の対象読者】
・プログラミング未経験だが、Pythonを学ぶ意欲があり、より実践的な力を身に付けたいと思っている人
・プログラミング経験者でPythonの入門書を探しているが、一方でゴールのレベルが低すぎる書籍は避けたいと思っている人
・多くのサンプルコードに触れ、Pythonでどんなプログラムが書けるのか学んでみたいと思う人に向けた、Pythonの入門書が欲しい人

 
内容サンプル
 
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kindle版の書籍を購入しました。
電子版の1画面で表示されるのは、書籍の見開き2ページ分です。
私は普段、あまり画面の大きくないパソコンやスマホでkindle版の書籍を読むのですが
この電子版は拡大して読み、ページ送りなどやりにくくなり
結果、読みたくなくなります。
全体的に読みやすいように書いてありましたが、練習問題がもう少し実用的なプログラムだったり、面白い動きのあるプログラムだったりすると、飽きずに読めたかな?という印象でした。
一つ言えるのは、この本はプログラミング初心者向けではないということ。

「インタープリタ」等の言葉が説明なしに出て来る。または説明があったとしても、例えば、定数とは「直接プラグラムに書き込んである値」などと、直感的とは言い難い表現だったりする。

他のプログラム経験者向け。
 
   
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本書の内容
 
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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。

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!  
内容サンプル
 
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私は今年修士一年の大学院生になったが、事情があり中学高校の数学をほとんど知らず、大学の微積・線形は付け焼刃で単位を取った。
そんな私がなんとかやれているのは多少のプログラミング能力があるからで、卒業研究では流行りのディープラーニングの応用研究を行った。しかし、機械学習について回るのがやはり数学である。
Pythonの簡潔さに比べたら、数式はインデントもハイライトもなく、公式ですら勝手に著者らが分かりやすいと思って変形したものがそれぞれ違う本に載っていたりする(×や・を例とした表記ゆれも多い)。数学力のない自分にはそれが本当にわからなかった。
ディープラーニングはフィーリングでも初歩的な応用研究は成り立ってしまうものの、大学院生になったからには修士の学位を取る前に「数式を見るだけですぐどんな式かイメージでき、また自分のイメージを数式にできる」能力が欲しかった。
その能力を手に入れるために不足しているのは基礎の厳密な理解だということは分かっていた。そんな自分にとってこの本のタイトルには惹かれるものがあった、pythonの簡潔さで数学を教えてくれたら最高だ。
しかし届いてすぐパラパラとめくっていると微分のページではf(x)のグラフを出すプログラムを書いてから、手計算でf'(x)の値を導きそのグラフを出力していた。これは「違う」
更にnumpyはまだしもscipyやpandasまで使うのも「違う」と思った

結論としては、この本は「Pythonで学び直す高校数学」ではなく、「高校数学とPythonでのグラフ描画方法」だ。
私が求めるのは「for文で1つずつ点を打って関数のグラフを描画」したり「入力した式の微分を極限を使って出力するプログラム」を書いたりする、また「グラフを条件の変化でアニメーション」させたりする本だと言えば想像できるだろうか。この本はそのようなものではない。
本の帯にデータサイエンス・機械学習と書いてあるのは、それぞれに使うグラフ描画方法やライブラリが記載プログラムに出てくる(scipy, pandas)からで、それらの論文を読むための厳密な基礎数学の理解が得られると思うなら誤りだ。
ずっと読みたかったのでセールに飛びつき購入しましたが、Kindleに最適化されておらずがっかりしました。字が小さすぎて読む気が起きません。最適化してないものを販売しないでほしいです。。。
 まさに,『文系プログラマーのためのPythonで学び直す高校数学』の本です。8章構成で,第1章,第2章で,ビットから始まって,基数変換,浮動小数点とコンピュータに関係する数学の説明があります。ここがまさに文系プログラマーがあやしいとろです。理系であれば常識です。第3章から第8章まで,高校数学の主な項目が Python の簡単なプログラムで実装しながら説明されています。行列は,高校でやっている人とやっていない人に別れますが,この本ではちゃんと説明があります。
 プログラマーの人であれば,十分読みこなせますが,プログラムの経験がないと,近くに指導してくる人がないと読むのが大変かと思います。ちょっとした指導があれば,中学生であれば,十分に読めます。学年で習う数学のレベルを超えて,どんどん数学が勉強できます。
 
   
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本書の内容
知識ゼロからはじめるディープラーニング

※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。

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。ディープラーニングのベースであるニューラルネットワークと、ニューラルネットワークを学習させる際に用いられるアルゴリズムであるバックプロパゲーション(誤差逆伝播法)を初学者にもわかりやすく解説。また画像認識の分野で高い効率性を発揮する畳み込みニューラルネットワークについてもコード付きで解説することにより、入門書であるにもかかわらず本格的AI開発の入り口まで学ぶことができます。

[本書の特徴]
・はじめてPythonに触れる方のために、Python本体と数値演算ライブラリNumPyによるプログラミングの基礎を解説しています。
・文系エンジニアのために、微分や線形代数など、ニューラルネットワークの理解に必要な数学の知識を解説しています。
・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対応。

●目次
はじめに
第1章 ディープラーニングとは
 1.1 知能とは何か?
 1.2 人工知能(AI)
 1.3 機械学習
第2章 Pythonの概要
 2.1 なぜPythonを用いるのか
 2.2 Anaconda、Jupyter Notebookの導入
第3章 ディープラーニングに必要な数学
 3.1 数学の記号について
 3.2 線形代数
第4章 ニューラルネットワーク
 4.1 神経細胞ネットワーク
 4.2 神経細胞のモデル化
 4.3 ニューロンのネットワーク化
第5章 バックプロパゲーション
 5.1 学習則
 5.2 バックプロパゲーションとは?
第6章 ディープラーニングの実装
 6.1 多層化に伴う問題
 6.2 問題への対策
第7章 畳み込みニューラルネットワーク (CNN)
 7.1 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の概要
 7.2 im2colとcol2im
第8章 ディープラーニングの関連技術
 8.1 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
 8.2 自然言語処理
ほか

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)
 
内容サンプル
 
User Voice
ニューロンの数理モデルをベースとして,Neural network を構築する.したがって,数式の意味が直観的に理解でき,それが実際にプログラムで動くことを確かめ,Deep learning 全体を身に着けることが出来る.

一部レビュアーは,数学的表現に関して苦言を呈しているようだが,私はこれは誤った見方であると思う.なぜならば,前提として,この本は「ディープラーニングを学びたい全ての方」を対象としている.したがって,「厳密な理解よりもイメージの把握を重視」したレベルの数学を扱っている.したがって,Einstein の既約などが必要となるような,数学的な定式化この本で取り扱う内容ではなく,”beyond the scope of this book” である.また,特に数学的厳密性は欠いていない.しかし,読者は微分する変数と,損失関数Eの引数に注意しないと,連鎖率が出てくる場合とそうでない場合を,区別できないかもしれない.そこは数学的準備の章をよく読んでみてもらえばフォローできるだろう.

また,「添え字が 1 つしかなく入力,中間層,出力層を区別できない」とあるが,そこで添え字を増やしてしまうと,それこそ添え字の扱いに慣れていない読者は,行列成分なのかベクトルの成分なのか,大きな混乱を招くことになる.そしてまた,繰り返しになるが,この本では比較的シンプルなニューラルネットワークのみを扱っており,数式で厳密に入出力層などの区別が必要となるような一般化は用いておらず,言葉で「この添え字はこの層に対応する」と断ってさえ入れば,十分フォローできるレベルである.

また,微分記号などについても苦言を呈している人がいるが,数学的に式変形する際には,それらをちゃんと元の形に(つまり∂w = ∂E/∂w)と戻している.ではなぜ省略した記号を書く必要があるのか?それは,ニューラルネットワークをダイアグラムとして書いたときに,煩雑さを避けるためである.〇と→で書かれたニューラルネットワークのダイアグラムを見たことがあると思うが,この → の近くに,誤差逆伝播法の情報の流れを説明する際には,微分の連鎖率を記載する.ここで微分記号をたくさん用いてしまうと,可読性が下がるため,この本で用いているような略記法が有効である.

以上,私の見解を述べた.

この本の内容は,非常に well-organize されており,明快かつ教育的である.このレベルで文章と数学,プログラムをまとめ上げるのは,非常に骨が折れる作業であると察する.しかし,著者が物理系の出身であることから,やはりニューラルネットワークは物理の考え方を多く含むものであるからこそ,このような明快な本を書けるのではないかとも考えさせられた.

この本で導入された数学的道具立てをより深く,一般化して理解したい人には「ディープラーニングと物理学」という本を薦めたい.ディープラーニングの一般論と最近の発展をより広く深く学ぶことが出来ると思う.
python×DeepLearningは最近山ほど書籍が出ていますが、その中の基礎よりの本としてとても良い
・必要最小限の事項を積み上げ式で進めていくので、わかりやすく、また章ごとに達成感が得られる
・バックプロパゲーションも含め、類書と比べて正確な取り扱いであるため混乱が少ない
・長いコードを部分ごとに説明する著者の工夫と、そもそも印刷や色分けによって、コードが読みやすい

ディープラーニング自体が何をやっているのか基礎的な事項に関心が出たときに通読すると、かなり理解の助けになると思います。分量も適度です。
機械学習、ディープラーニングについて多くの本を買いましたが、この本は最高に素晴らしい本だと思います。
内容が分かりやすく、変数の名前の付け方も全体を理解する上で分かりやすかったです。
是非、RNNやLSTM、GRU等を記載した続編を要望致します。
また、数学を数式とプログラミングで理解できるようなディープラーニングの数学のみの本も出版いただけると
非常に助かります。
とにかく、この本を基にして、他の書籍の内容を追加しながら知識を習得していきたいと思います。
Udemyの講座も受講しておりますが、書籍がやっぱり一番でした。
 
   
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本書の内容
AIの大衆化―多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説!

PythonベースのディープラーニングフレームワークKerasの開発者である筆者が、1人でも多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説します。

本書はディープラーニングを一から学習したいと考えている人のために書かれています。数学的な表記を避け、代わりにコードを使って定量的な概念を説明することで、機械学習とディープラーニングの基本的な考えについて実践的な知識を養っていきます。
サンプルコードはPythonベースのディープラーニングフレームワークであるKerasに基づいており、バックエンドエンジンとしてTensorFlowを使用しています。

Part 1では、ディープラーニングを大まかに紹介。機械学習とニューラルネットワークを囲む状況といくつかの定義を示し、取り組みを開始するために必要な概念を説明します。

第1章:人工知能(AI)、機械学習、ディープラーニングの基本的なコンテキストと予備知識を提供。
第2章:ディープラーニングに取り組むために必要な基本概念(テンソル、テンソル演算、勾配降下法、バックプロパゲーション)を紹介。
第3章:ディープラーニングフレームワークであるKerasの紹介。分類タスクと回帰タスクを処理する単純なニューラルネットワークの訓練と内部で何が起きているのかが理解できる。
第4章:機械学習の一般的なワークフローとよくある落とし穴・解決法を詳解。

Part 2では、ディープラーニングの実践的な応用例としてコンピュータビジョンと自然言語処理を詳しく見ていきます。サンプルの多くは、ディープラーニングを実務で使用するときに遭遇する問題を解決するためのテンプレートとして利用できます。

第5章:画像分類に焦点を合わせ、コンピュータビジョンの実践的な例を幅広く取り上げる。
第6章:テキストや時系列といったシーケンスデータを処理するための手法を実際に試してみる。
第7章:最先端のディープラーニングモデルを構築するための高度な手法を紹介。
第8章:画像やテキストを作成する能力を持つディープラーニングモデルであり、驚くほど芸術的な結果をもたらすことがあるジェネレーティブモデルの紹介。
第9章:本書の総括。ディープラーニングの限界とその未来を予測。

本書を最後まで読めば、ディープラーニングとは何か、適用できるのはどのような状況か、その制限についてしっかり理解できるはずです。コンピュータビジョンから自然言語処理、画像分類、時系列予測、感情分析、画像/ テキスト生成に至るまで、現実の幅広い問題にKerasを使用できるようになり、最高の短期集中コースとして活用できます。  
内容サンプル
 
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kerasは良いが奥が深い。

① Pythonで動かして学ぶ! 機械学習の教科書、伊藤真著、翔泳社
② 機械学習と深層学習、小高知宏著、オーム社
③ ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装、斎藤康毅著、オライリー社

の3冊を読んで、kerasのことをもっと知りたくて、購入しました。学習性能向上のコツや調べ方などが色々と書かれており、非常に良書と思います。
でも、私にはまだまだ、難しく、日々、少しずつ読みながら、勉強中です。
難しくいけど、購入して良かったと思います。(なので、☆一個減らしました)

また。Kerasのマニュアルは(https://keras.io/ja/)でも見ることができ、解読しながら使用しています。
(マニュアルは、マニュアルでわかりやすいです。ご参考まで。)
kerasでDropoutは使えるが、droupoutconnectは使えないらしく、kerasのパラメータ変更は楽にできるけど、改造は難しいかな。

Cifar10で高正解率のモデルは画像を上下二つに分け、特徴分析して、学習しているらしく、その様なこともできるといいな。。
段々と、正解率の向上を目指そうとすると、奥が深く、あれもやってみたい、これはできるのかと悪戦苦闘しています。

MNIST,Cifar10, Cifar100で正解率を上げようとすると、kerasを修正する必要がある。kerasのWebマニュアルは役に立つけど、
どんな意味があって、どんな風に変更するかを調べるには本書は良いと思います。
手元に置いて、keras Webマニュアルと本書を見ながら、モデルを試行錯誤しながら変更しています。

本書で必要な箇所から読んでいます。本書の4.4 過学習と学習不足のところは分かりやすく書かれていた。本文中には要点箇所のプログラムとacc,lossの結果を使って説明されている。正解率改善のコツは、重みの正則化、dropout(0.2-0.5の範囲が良い)、学習データの水増しとのこと。dropoutと学習データ水増しは自分のプログラムで試してみて、どの程度改善できるのかを確かめた。
最初に記載した3冊の本を読んだ後なら、理解できた。
私は「Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック」を読んだあとにこちらの本を読みました。
上記の本が機械学習の初級だとするとこの本は中級の本だと思います。
機械学習を触ったことがある人はこの本を読むだけで、かなりのことができるようになるはずです。

「Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック」を読んだあとに
学習用に使用するデータの作り方がいまいちよく分かりませんでした。
しかし、こちらのんでは1次元(テキスト)、2次元(画像)、3次元(動画)などに分けてそれぞれのデータセットをどの様に作っていくのかについて触れられています。

本書は既存のデータセットを使ってKerasで機械学習(ディープラーニング)を行っていきます。
その中で下記のようなことが学べます。

・前処理の方法
・学習モデルを作り方
・CNN, LSTM , Denseなどの特徴と使い所
・精度を上げるためのモデルの作り方
・学習用データの水増し
・画像認識の方法
・自然言語を扱う方法と前処理
・転移(移転)学習
・Keras APIを使った柔軟なモデルの作成

などです。挙げればがキリがないほどたくさんあるのでこの辺にしておきますが
機械学習を学びたいと考えている方にはおすすめの1冊です。

また、数式を使わずに説明されれいるところが
数学の苦手な方にすごくとっつきやすい内容になっています。

Kindle版は文字の拡大ができない使用なので
15インチ以上のモニターがオススメです。
それより小さい画面では文字が小さくてすごく疲れるので注意が必要です。
本書の価値は「kerasの開発者が使ってほしいこと、使えるはずなこと」と
「既存のディープラーニングモデルを使いこなす上でのコツ」に特化した説明があることです。
地球外生命体の通信を探すAIを開発したい人は、これを3日で読んでから3年くらいコンセプトを考えましょう。

Pythonとkerasだけでなく、実はその間にいろいろとソフトが介在しています。
そのあたりをうまく調整してくれるのがkerasなので、使い方のコツは結構kerasに依存します。
・バージョンチェックは必ずしよう
・ガチでやるつもりならGPUは必ず入れよう(処理速度が2-3桁違う)
・ディープラーニングに足るほどの(大体正解と不正解の例数がピクセル数より1桁多いくらい)元データはあるか
という「ディープラーニングの前提」があることは、必ず見ておいてください。
・ディープ特有の「先人が膨大なリソースを使って学習したモデル」は、趣味人や企業人の片手間に使うのでも十分な効果を発揮してくれます。うまく使えれば。
この辺の使いこなしテクニックがまだ展開されてないのも面白い、と思うか、だから使えない、と思うかはお任せします。
 
   
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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。

※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。  
内容サンプル
 
User Voice
Pythonで基本的なアルゴリズムとデータ構造を説明する書籍です。プログラム一行ごとにその説明をしている為、非常に分かりやすかったです。今まで読んできた初心者向けのアルゴリズムの本で一番親切だと思いました。
書籍の紙が柔らかいので、開きながらプログラミングしやすい点も良いです。
「教科書」というタイトルと、「108のサンプル」という記載から、網羅性のある本かと思ったらエンジニアであれば知ってるよ!という内容のみでがっかり。本当に入門から学びたい人には良いと思う。ただ、タイトルが誤解を招いている。購入にはご注意を。
 
   
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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。  
内容サンプル
 
User Voice
リフロー版のPython 本は選択肢がかなり少ないのですが、iPhone + Pythonista3 (app) を使って基本を学ぶには十分な内容でした。文章やサンプルコードにへんなクセなども無く、プログラムの初心者でも違和感を持たず読み進められると思います。今後も多くの Python 関連書籍がリフロー版でリリースされることを期待します。
Pythonの概要を知りたくてディスカウントされている際に購入。
他の言語でのプログラミングの経験があるので、内容の記述がくどく、かつ深みもなく、得られるものが少ない。
逆に全くの初心者だとついていくのは難しいと思われ、なんとも中途半端。
60分で・・とか、1日で・・というたぐいのお手軽本レベルのよう。その割に価格が高くコストパフォーマンスも悪い。
ある程度のプログラミング経験があるのであれば、これを読むよりはネットで読めるチュートリアルの方が良いでしょう。
内容は基礎的なものが多いが、章末に演習問題があって、
理解を試せるのがいい。もう少し応用的な内容があればもっと良かった。
 
   
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本書の内容
 
内容サンプル
 
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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。  
内容サンプル
 
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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。  
内容サンプル
 
User Voice
私は,AIエンジニアです。AIといえば,画像,テキスト,音声ばかりが注目されますが,そのベースは機械学習です。その機械学習の8割,9割が,実は,データサイエンス/データアナリシスなのです。
教科書は2種類あります。学校の教科書とプロの教科書です。データサイエンスのプロの教科書は,この Jake VanderPlas 著と Pandas をつくった Wes Mckinney 著しかないのではないでしょうか。
機械学習のシャロウラーニング,ディープラーニングを日々研究していますが,この2冊をいつも実務で参照しています。まさに,プロの教科書です。
目的があってPythonを使うなら読んで損はない。自力でMLやる際にググりながらやっていたが、断片的な情報を集めてもダメと思い買ってみたが、非常に体形だって書かれているので解かりやすい。苦言を呈するならば、MLまで広げているので個々のモジュールのパラメータレベルでの説明が若干薄いかも。MLやDLはまた別に買った方がいいと思う。ちなみに最初は英語版を探したが、実は日本語版の方が安い。
これまで食わず嫌いだった NumPy, pandas がよく理解できました。お陰でPythonの世界が広がったような気がします。
機械学習の章はまだ未読ですが、きっと期待に応えるものでしょう。
パソコンでサンプルコードを入力し動作させ結果を確認することで理解が深まりました。
 
   
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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  
内容サンプル
 
User Voice
計算機科学の入門書です。特に初心者に対して何からどのように教えるべきか。実に参考になります。
pythonは素材として使われているに過ぎません。ですから書名は「pythonによる、、」ですね。amazonで見てもこのキーワードで始まる書名が多いですね。本書を読めば理由はわかる気がします。
不思議なのは翻訳書を読んでいるような錯覚に陥ることです。東大の本で日本人が執筆のはずなのですが。私は翻訳書で勉強することが多かったのですが、何かそれと文書の雰囲気が似ているんでしょうね。ガツガツとテクニックを伝授するのではなく、話しかけるような諭すような文体です。こういう本は好きですね。
今まで種々のPython入門書を読んだ後、購入した本です。
多少操作できるようになると、自分で工夫しながらプログラムを組んでいく必要があります。そのためにこれまで学んだ内容を総動員し、失敗を繰り返しながら作成するのですが、それに対する良いTextがありませんでした。この本はその過程を実感できる例題と注釈があり、個人的には打ってつけでした。苦労しましたが、その過程でのミスや認識違いを学べる良書でした。独自の「ita」というマクロが準備されておりますが、これを既存のコードで組む能力はまだないので、そのヒントを公開いただけたらと希望します。
情報処理技術者試験にもCOBOLに代わって採用されたPython。
この本は、Python入門ではなく、CS入門の本です。
CSの一般教養の授業に使える本です。真っ先に計算誤差に言及するところなど現実的で好感が持てます。
アメリカの大学のCSもこんな感じです。てか、アメリカの大学のテキストを手本に翻訳したような内容です。
私の知っているアメリカのCS入門の授業のテキストは、この本の内容の2倍の量を1セメスターでこなしていました。
 
   
人気 82位
本書の内容
(概要)

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。


(こんな方におすすめ)

・プログラミングの心得はあるが、Pythonの経験はない方
・Pythonの実践的な書き方を知りたい方


(目次)

第1章 Pythonはどのような言語か

  1.1 プログラミング言語としての特徴

  1.2 Pythonの歴史と現況

  1.3 Pythonコミュニティの特徴

  1.4 本章のまとめ

第2章 Pythonのインストールと開発者向けの便利な機能

  2.1 Pythonのインストール

  2.2 Pythonの実行

  2.3 本章のまとめ

第3章 制御フロー

  3.1 基本となる文法

  3.2 条件分岐

  3.3 ループ ── 処理の繰り返し

  3.4 例外処理

  3.5 本章のまとめ

第4章 データ構造

  4.1 None ── 値が存在しないことを表現する

  4.2 真理値 ── 真/偽を扱う

  4.3 数値

  4.4 文字列

  4.5 配列 ── 要素を1列に並べて扱う

  4.6 辞書 ── キーと値のセットを扱う

  4.7 集合 ── 一意な要素の集合を扱う

  4.8 内包表記 ── 効率的なシーケンスの生成

  4.9 そのほかの型を表す概念

  4.10 本章のまとめ

第5章 関数

  5.1 関数 ── 関連する処理をまとめる

  5.2 lambda式 ── 無名関数の作成

  5.3 型ヒント ── アノテーションで関数に型情報を付与する

  5.4 本章のまとめ

第6章 クラスとインスタンス

  6.1 Pythonのクラス機構

  6.2 インスタンス ── クラスをもとに生成されるオブジェクト

  6.3 クラス ── インスタンスのひな型となるオブジェクト

  6.4 クラスの継承

  6.5 本章のまとめ

第7章 モジュールとパッケージ、名前空間とスコープ

  7.1 モジュール ── コードを記述した.pyファイル

  7.2 パッケージ ── モジュールの集合

  7.3 インポートのしくみ

  7.4 名前空間と変数のスコープ

  7.5 本章のまとめ

第8章 組み込み関数と特殊メソッド

  8.1 組み込み関数 ── いつでも利用できる関数

  8.2 特殊メソッド ── Pythonが暗黙的に呼び出す特別なメソッド

  8.3 本章のまとめ

第9章 Python特有のさまざまな機能

  9.1 ジェネレータ ── メモリ効率のよいイテラブルなオブジェクト

  9.2 デコレータ ── 関数やクラスの前後に処理を追加する

  9.3 コンテキストマネージャー ── with文の前後で処理を実行するオブジェクト

  9.4 デスクリプタ ── 属性処理をクラスに委譲する

  9.5 本章のまとめ

第10章 並行処理

  10.1 並行処理と並列処理 ── 複数の処理を同時に行う

  10.2 concurrent.futuresモジュール ── 並行処理のための高水準インタフェース

  10.3 asyncioモジュール ── イベントループを利用した並行処理を行う

  10.4 本章のまとめ

第11章 開発環境とパッケージの管理

  11.1 仮想環境 ── 隔離されたPython実行環境

  11.2 パッケージの利用

  11.3 パッケージの作成

  11.4 本章のまとめ

第12章 ユニットテスト

  12.1 ユニットテストの導入

  12.2 unittestモジュール ── 標準のユニットテストライブラリ

  12.3 unittest.mockモジュール ── モックオブジェクトの利用

  12.4 ユースケース別のテストケースの実装

  12.5 本章のまとめ

第13章 実践的なPythonアプリケーションの開発

  13.1 作成するアプリケーション

  13.2 プロジェクトの作成

  13.3 継続的インテグレーションの導入

  13.4 アプリケーションの開発

  13.5 コマンドとして実行する

  13.6 本章のまとめ
 
内容サンプル
 
User Voice
この本の良い点は
1. 文章が非常にシンプルに書かれていてわかりやすいこと
2. サンプルコードとコメントが丁寧で何をしているのかが明確
3. 文章が単純に書かれているので詳細な解説は省かれているが、公式ドキュメントへのリンクが記載されている。ちょっとわからないなと思ったことは自分で調べて理解が深まる。

本書は基本的なPythonの言語機能の解説から始まり、より高度な機能の解説をしてくれています。
実際に動かせるようにサンプルコードもコメント付きで丁寧に解説されています。
サンプルコードの量で言えばほぼ全てのページに書いてあるくらいの量があるので、解説されていることについては実際にコードで確認することが可能です。

本書の最も優れている点は、Pythonの言語機能の解説にとどまらず、それを使って実際に小さいアプリケーションを作るところです。

開発に必要な仮想環境の用意の仕方や、CircleCIを利用したCIの設定も含めて丁寧に解説がある素晴らしい本でした

このレビューを書いている2020/02時点で、私は仕事・(Pythonを触り始め2〜3年目くらいです。
業務としてやっていることは主にJupyter Notebookを使った可視化や機械学習のモデル作成になります。

モデル作成の検証をするだけ問題がないのですが、いざそれを自動化しようとしたりアプリに組み込んだりしようとすると必要になるのは「開発をする技術」です。

実際に開発をしようとすると勝手が違い、戸惑いや引っかかってしまうポイントがPythonでもたくさんあります。
また、実際に開発していく中でこういうことできたらもっと楽に開発できるのにということもありました。

多くのことがこの本で解説されていて、これからの開発をもっと生産的にできるようになれるんだという自信をくれました。

この本は再びPythonという言語の面白さ、開発することの楽しさを分かりやすい解説とコードを通じて教えてくれる、
「実践に入門」することを導いてくれる。
そんな、素敵な入門書となっていました。
わかりやすい。
レビューを書いてる時点2020/09/26でほぼ最新系のPythonの文法や書き方などの解説本です。
「プログラミング言語の解説というか実践本に分かりやすいとか関係ないだろ。
だってコードとその説明が書いてるだけだろ。」
なんて言う人には是非とも読んでほしい。
分かりやすいです。
説明が簡潔でリファレンスとしても使えます。
通読しようと思う人の方が少ないかもしれませんが、Pythonで出来る基本的なことがほとんど網羅されているので一度通読される方が今後のPython人生に良い影響を与えると思います。
他言語でベテラン経験者が、Pythonを学ぶ際に適していると思います。
比較するならオライリーの入門Python3~実践Python3と同レベルです。オライリーの方は情報がやや古くなってしまい、また翻訳が若干読みにくいですが、本書は情報が新しいうえに適切に纏まっておりプロ向けに読みやすいです。

一般の入門書に比べて詳しく正確に書かれており、他言語ベテランには疑問で引っかかることなく一気に頭に入るでしょう。ただし、あくまで言語の説明が中心であり、データ分析やWEBシステム開発やAI開発など具体的な題材での解説は他の書籍で補う必要があります。
 
   
人気 83位
本書の内容
実データに合わせて最適な予測モデルを作ることのできるPythonライブラリのscikit-learn解説書です。本書は他の実装本とは異なり、アルゴリズムの解説に敢えて数式を採用し、実装で指定するハイパーパラメータと数式の関係が分かるよう工夫しました。また、ハイパーパラメータの値を増減し、そのときの予測の変化も紙面が許す限り記載しました。本書は不動産価格の予測やワイン品種の分類で使用する典型的なデータセットだけでなく、より実践的なデータ分析が学べるよう、タイタニック、気温、MovieLensのデータセットを採用しています。これらのデータセットを用いて、前処理から予測モデル作成までの分析例を実例で紹介します。  
内容サンプル
 
User Voice
初心者向け よくわからなかった所がわかりました。
 
   
人気 84位
本書の内容

IoTの基本的な仕組みを
PythonとIoTデバイスを連携して学べる!

【本書の背景】
IoT関連の技術革新が進む現在。センサーデータの処理やAIとの連携、
セキュリティなどを軸に、実際のプロダクト、サービスとして社会の中で利用されてきています。

【対象読者】
IoT関連のサービスやプロダクトを実務で利用したいエンジニア

【本書の概要]
本書は技術者向けのIoTセミナーで定評のあるVOSTの大人気IoT講座をもとにした書籍です。
具体的には、センサーから集めたデータをもとに、Pythonを利用して、データの扱い方(データ収集)、
AIとの連携(データ分析)、さらにセキュリティについて、サンプルを動かしながら学べる書籍です。

【本書で利用する主なデバイス】
・Raspberry Pi
・ブレッドボード
・温度センサー
・Raspberry Pi用カメラモジュール
・モータードライバー
・DCモーター
※ほかにも必要なるものがあります。

【目次】
第1章 IoTの概要
第2章 IoTの仕組み
第3章 Raspberry Piのセットアップと基本操作
第4章 センサーによるデータの取得
第5章 クラウドストレージにデータを保存
第6章 IoTとデータの可視化
第7章 IoTとアクチュエーターの遠隔操作
第8章 IoTとAI
第9章 IoTとセキュリティ
付録1 IoT関連のTIPS
付録2 Azure Machine Learningを利用した人工知能の作り方
付録3 Pythonの基礎

※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。

 
内容サンプル
 
User Voice
 タイトルがPythonで動かして学ぶ!{!(エクスクラメーション・マーク)付き}なので、書店店頭などで書籍の内容を確認しないと、「RaspberryPiがないとIoTの教科書として使えない」ことが見えづらい気がします。記述されている内容からして、RaspberryPiや各種センサーなしで読み進めようとしても「面白くない・つまらない」といったネガティブな評価を受けてしまうことになってしまう可能性があります。
 タイトルは、「RaspberryPiとPythonで動かして学ぶ...IoTの教科書」とでもすべきではないかと思う。今更無理なら、帯にでも「RaspberryPi」の文字は必要です。中表紙には「RaspberryPiとIoTセンサー、...」と記載されていますので。A5版サイズ(見開きA4)、約230ページで、2800円となると、知らずに買ったあと、費用対効果で不満が出るのはやむを得ないかとも思います。「ここ数年来のPythonブームに乗っかって、出してきたな」と勘ぐられてもしかたないかもしれません。
 中身ですが、記述は丁寧だと思います。
 気になったのは、I2C温度センサー(ADT7410)については、どうせ半田付けが必要なら、amazonなどでも取扱のある温湿度・気圧センサーモジュール(BME280シリーズ)でやってもらうと、天気予報ツールなどへの発展させることができ、より実用的になるのではないかと思います。クラウドストレージは、Azureよりも、GoogleやAWSで解説してもらった方が、嬉しかったかなと思います。
 いま一番ホットな、コロナウィルス対策として、Raspberry Pi向けのサーマルカメラMLX90640などを使った、画像処理(高熱の人を判別するようなプログラム)など、実用的なテーマについて触れてくれると面白いと思う。
 似たような書籍で、「教科書」と銘打ってはいないものの、技術評論社から出版されている、「PICと楽しむRaspberryPi活用ガイドブック 後閑哲也著」とオーバーラップする部分があります。こちらは「Python」の字がタイトルになく、データロギングもクラウドを利用していないものの、本文中のプログラム自体はPythonを前提に記述されていますので、ご参考までにあげさせてもらいました。
買ってみたけど、こんなに内容の無い本とは思わなかった、
こんなの買っても、まともにIOT出来る事は無いでしょう、
ここ5年で買った本の中で一番最悪でした、中身ペラペラだよ。
今までに購入したものは、IoTの本とうたっているが電子工作に偏ったものが多く、電子工作をやりたい訳では無い私にはあいませんでした。
この本は、電子工作もありますが仕組みの全体感が上手くまとめられており、AIやクラウドとの連携なども学べたので良かったです。
電子工作もAIもクラウドもそれぞれ奥が深いので、この本で全体感をつかんでからそれぞれを深堀りして学んでいくのには丁度いいレベル感だと思います。
 
   
人気 85位
本書の内容
本書は、5つの章で構成されています。
まず第1章でAIの基礎知識、第2章で機械学習のワークフローなどについて説明します。
次章以降、Pythonで実際に操作していきます。第3章では、画像認識(Rekognition)、音声認識(Transcribe)、チャットボット作成(Lex)、予測モデル作成(Forecast)などを見てみます。AWS AIの世界はさらに広がります。第4章では、モデルの作成、トレーニング、デプロイといった、機械学習の一連のプロセスを実現する完全マネージド型サービス「SageMaker」にチャレンジします。
そして最終章で、深層学習フレームワーク「AWS Deep Learning AMI」を紹介。より一層柔軟に環境を構築したいケースに便利なサービスです。

AWS AIのサービスは多岐にわたっており、全貌をつかむのも一苦労です。本書のナビゲートに沿って操作し、何ができるのか、どのように進めればよいのかを体感しましょう!  
内容サンプル
 
User Voice
全体的に非常に平易に書かれており分かりやすかったです。
AWSはすごい勢いで機能が増えているので2021年時点でどこまで最新かは比較しておりませんが、とはいえこれでざっとAWS上の基本的なAI関連機能(特に学習済みモデルをベースにしたサービス)は概観できるかと思います。
半分くらいはAWSの既存AIサービスの使い方(例:Amazon Rekognitionの使い方)になっているので、インターネットで調べれば分かるような内容が多いですが、公式ドキュメント等は読みづらい部分があったりするので、丁寧なチュートリアルを読みたい方には非常にオススメです。
AWSでAIのプラットフォームがあることは初めて知りました。AWSの契約は持っているので、試してみようと思い、本書を購入しました。設定なども行いやすいように最新の画面が掲載されていたので迷わずできると思います。
Pythonも勉強しようとおもっていたので、本書で勉強を進めていけるのは嬉しいです。
 
   
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本書の内容
 
内容サンプル
 
User Voice
 
   
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本書の内容
Pythonのスタンダードがわかる。
わかりやすさを追求した本格的な入門書!

本書はPythonの入門書です。Pythonはコンパイルのいらない
軽量なプログラミング言語です。その手軽さや文法の学びやすさが
人気であり、入門者がはじめてプログラミングを行なうのに最適な
言語として注目されています。

この書籍は、はじめてプログラミングを学ぶ人に向けています。
入門者がつまづく箇所を事前に募集したプログラミングがはじめての
レビューアーと追求し、プログラミングの「なぜ」を解決できるよう
わかりやすさを重視した解説をしています。

この書籍で、インストールから応用まで、Pythonでデータを
扱うための基礎がたのしく身につけることができます!

【本書の特長】
本書はPythonで本当に使われることに特化しており、
「せっかく覚えたのにこの機能全然使わない」ということが
ありません。

入門者でもスラスラとPythonを学ぶことができます。
また、一番つまづきやすい環境構築は図を使いながら、
丁寧に解説しているので、安心してプログラミングの学習を
始めることができます。

【対応環境】
本書はWindows、MacOSの両方で解説をしています。また、Pythonの
バージョンは執筆時では最新のPython 3.6.1で解説しています。

 
内容サンプル
 
User Voice
プログラムは殆どやったことがありません。
大学生のときに、軽くC言語をいじった経験があるくらいです。

基本から、丁寧に表記されているので初心者の私でも問題なく読めました。
MacとWindowsでやる場合の違いも記載されているので、どちらの環境でも使える本です。

個人的に良かったのは、一昔まえの白黒だけのプログラミングの教本ではないということ。
白黒に文字がびっしりで、何度挫折したことか……
本書では、青色のインクも使用されていて、見ていて嫌にならないところがかなり助かりました。
お盆休みに本書と「いちばんやさしいPython入門教室」の2冊をこなしました。本書が2冊目。
2冊を比べると、基本的な部分は重なりますが、一部扱う範囲が違うので、無駄にはならないかと思います。
9〜10章は少々冗長なくらいに繰り返しがありますが、初心者を置いていかないぞ、という著者の心意気かと思います。
また、本書は「付録」が好印象でした。コマンドラインの真っ黒ウインドウに不慣れな人はここから読みはじめるのも良いかも知れません。
なお、9章で作成したコードを10章で読み込みますが、微妙に関数の定義コードが書き換わっているので、ご注意ください。しばらくそのことに気づけずブチ切れそうになりました。あと、ファイル名も途中で「_」あったりなかったりする。出版社の正誤表にも記載がありません。Kindle版です。
基本から学びたい人には最適!
ですが、ある程度すでに理解している人でしたら、少し物足りなさが感じられるかも?
そう少し、実践に使用できる応用Tipが盛り込まれ、解説がされていれば、最高の教科書となるのではと思います。
 
   
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本書の内容
 
内容サンプル
 
User Voice
 
   
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本書の内容
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

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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数学の基礎やディープラーニングの概要などかなり前半の部分から初心者にも理解できるようには書かれていません。
まずは、大学教養向けのやさしい微積分と線形代数の本を流して、ディープラーニングの概要をやさしく書いた本を読んで、それからpythonも少しコードの練習をして、取り組まないと70ページくらいで投げ出してしまう可能性大です。
まずは実物を手に取ってご確認ください。
最初にwindowsの操作を知りたい人が、カーネルやメモリ管理の本を読むようなもの。タイトルが酷い。また最初の100ページは一冊目の復習で3分の1は無駄。実務経験がないからでしょうが、あえて夏目漱石でLSTMやGRUを動かしてみて、実用に耐えないレベルでした、で終わっているのは書く意味があるのか不明。最後にデータセットを紹介するなら、このデータセットを使ったリアルな分析を紹介してみればと思う。数学的に理解したい場合は読む価値があるので星2つ。
 
   
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本書の内容

注目の最新AI技術!深層強化学習の開発手法がわかる!
第一線で活躍する著者陣の書下ろしによる待望の1冊!

【本書の目的】
AlphaGo(アルファ碁)でも利用されている深層強化学習。
AIサービスのみならずロボティクス分野でもその応用が期待されています。
本書は、AI開発に携わる第一線の著者陣が深層強化学習の開発手法について書き下ろした注目の1冊です。

【本書の特徴】
第1部では、まず、深層強化学習の概要について説明します。
次いで、強化学習の基礎(Q学習、方策勾配法、Actor-Critic法)と深層学習の基礎(CNN、RNN、LSTM)を解説します。
さらに、簡単な例題として倒立振子制御を取り上げ、DQNとActor-Critic法による実装例を紹介します。
第2部では、具体的な応用例として3つのアプローチを実装込みで解説します。
1つ目は、連続動作制御です。ヒューマノイドシミュレータの2足歩行制御を試みます。
2つ目は、パズル問題の解法です。巡回セールスマン問題(TSP)やルービックキューブの解探索について説明します。
3つ目は、系列データ生成です。文書生成(SeqGAN)やニューラルネットワークのアーキテクチャ探索(ENAS)を解説します。

全体を通して、行動の制御を担うエージェントのモデル化と、方策ベースの強化学習によるエージェントの学習法について学ぶことができます。

【読者が得られること】
深層強化学習による開発手法を学ぶことができます。

【対象読者】
深層強化学習を学びたい理工学生・エンジニア

※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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この本には人生に対する様々な教訓が載っています。

中でも感銘を受けたのがε-greedy法です。
少し,ネタバレしますと,これは人生の様々な選択に対して合理的な選び方を提示してくれます。

具体的に言うと,εの確率でランダムに選択し,残りの1-εの確率で以てこれまでの経験から幸せを最大にする方法を選び抜くというものです。

つまり,毎回最善なものを選ぶのではなく,時には冒険的になれよということです。いつもいつも保守的な選択をし続けると全体を見たときに最善ではなくなってしまうというのです。時には冒険的にさいころを振って何するかを決めなければなりません。

というのは,冗談で,強化学習に関する実務に即した実践的な内容となっています。理論的説明もちゃんとなされているので,ただライブラリを使いまわす感じの本ではありません。参考までに。
私はITエンジニアで、ここ数年、人工知能関連のITを勉強し続けているが、将来有望な技術の一つが深層学習だろう。
方策関数と価値関数の2つのアプローチについての説明や、A2C(A3C)などの説明、またSeqGANの説明などがされていていて、動くプログラムもついている。たぶんプログラムは動くのだろうが、試してはいない。
昨今の人工知能の研究は日進月歩である。こないだ、深層学習でAlphaGoで囲碁チャンピオンを破ったかと思えば、数年もせずにAlphaZeroが囲碁やチェス、将棋を同じアルゴリズムでマスターするようになっている。
今やテンソルと数学を駆使して、柔軟性のある人間のような動き(試行錯誤するAI)ができるようになっている。
内容的に細かくは分からないが、眼を通して概要をつかむだけでも価値があるだろう。
機械学習については一通理解しているが、強化学習についてはなかなか良い本がなかった。
この本は理論の説明も要点を押えており、簡潔だが分かりやすく説明されている。
特に方策ベースのアルゴリズムの説明はネットでもなかなか分かりやすい説明がなく、本書を買って初めて理解できた点も多い。(pytorchでなく)tensorflowであるが、具体的なコードも付いてきているため、抽象的に定義された方策が、具体的にどのように実装されているか理解できる。
 
   
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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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本のタイトル通り、はじめてPythonista3を使って使い方がわからない人にとってはわかりやすい内容だと思いました。ただPythonista3にはゲームチュートリアルがありますので、そっちを見て独学できるのであればこの本を買う必要はあまり無いように思います。
また本に載っていたコード通りにやっても上手くいかない部分があったり説明がもう少しほしいと思ったりと感じました。
まとめると、この本はPythonista初心者向けでPythonista3で遊ぶきっかけにはなる本だと思います。
雑誌の記事で取り上げられていて興味があったのですが、詳細な日本語書籍がありませんでした。
本屋で本書籍を見つけて、即購入し、移動中でも読めるようAmazonでもダウンロードしました。
いい本です。買う甲斐があります。
 
   
人気 94位
本書の内容
 
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人気 95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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djangoの公式サイトやdjango girlのチュートリアルで練習したあとに
サイトでは理解できない部分がありました。
この本書では公式サイトで難解な部分を噛み砕いて説明しているので参考になりました。

MVCモデルとかチュートリアルで説明されている部分と違いますが、初心者にはどうでもいいことです。
プログラミングの学習は最初、誤解から間違って覚えることのほうが多いので問題ではないです。
それよりも全体的な仕組み・作り方がわからないことが問題だと思います。
「理解」は作った数に比例するので、この一冊で理解させようとすることが問題です。

本書はそのまま作って行けばちょっとしたSNSアプリケーションを作るところまでできます。
django初心者が「なんでこれするの?」とひっかかる部分を解説しているのでわかりやすいです。
Djangoの理解ではなくて、とりあえず作ることができることに集中しています。
説明には語弊もありますが、すごくわかりやすいのでオススメします。
理解は実践から得る派の人はもってこいです。
分かりやすく書かれてはいるのですが、分からないことも途中沢山でてくるので、何度もGoogleで調べながら進めました。

「print」って何?って方は、プロゲートなどのサービスでPythonを試してみると良いかもです。(簡単なのですぐ終わる)プロゲートは途中から有料になりますが、無料分だけでもPythonの雰囲気をつかめると思います。

その後にこの本を読むと意外とすんなり入ってきます。あ、これプロゲートでやってたやつだ!みたいな感じです。

本書の402ページからの「Pythonの基本を覚えよう」を先にやると、より頭に入りやすくなると思います。
私は最後に気づいて、「先にこれ読みたかったよ・・・」となりました。
402ページからのコードに、「println」が出てくるのですが、「print」に修正しないと動かないので注意です。

最後にミニSNSを作るのですが、ほぼ説明してくれないので難易度が上がります。
”超初心者"向けに一個ずつ説明してほしかったです。
Django以外のフレームワークでアプリケーション開発経験があれば、フレームワークの各機能をイメージしながら進めるので、最初の一歩としては中々の良書に思えた。ただ、MVCが初めての場合は、やや難しいかも。

Chapter5の「本格アプリケーションを作ろう」は一気に作るので、理解する難易度が上がる。もう少し各機能の説明にページを割いたり、モデルからではなくビューから作れば、より分かりやすくなったのではと思った。
 
   
人気 96位
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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 比較的評価のよかった初版本に対して、Amazonでの増補版の評価は現時点でボロボロのようですが、WindowsならVirtualBox, Vagrantを用いてLinux環境を作らないといけないのは初版と同じ。ここは増補版のAppendix(付録)も大きく書き換えられていません。
 初版本に対し追加された内容は、例えば「&という文字列が含まれる場合の対応」「Pythonの実行速度」といったタイトルでcolumnとして追加されている場合が多いようです。
 データベースへの保存は、MySQLに加え、SQLite3への保存が追加されています。できればPostgreSQLについても触れてくれると嬉しかったかと思います。
 最後に、この本はLinux、Mac、最新のPythonのバージョン利用を前提として書かれています。「Python」「スクレイピング」という言葉を最近知ったような人や、Linux環境でファイルをどうやって操作したら良いのかの基本知識がない方、目次を見て内容に今一つピンとこない方は、買うべき書籍ではないことは間違いないと思います。
大学生です。
機械学習や深層学習のためのデータセットを用意する上で、スクレイピングして効率よくWeb上のデータを収集したいと考えこの本を購入しました。 
結論から述べますと、スクレイピングのみならずかなり多くのデータ収集のスキルを学べます。APIを駆使した方法や、pythonのフレームワークを使った方法まで詳細に綴ってあり、なおかつ膨大な情報量です。

本書はLinuxコマンドを頻繁に使いますが、一度でもコマンドに触れたことのある人はページ通りに学習していけば全然問題ないかと思います。私のOSはWindowsですが、おそらくこの参考書でWindowsユーザーが最も苦戦しやすいのが、一番初めの仮想マシンの環境構築です。本書はVagrantとVirtualBoxを用いた環境設定方法を説明していましたが、私はこのやり方ではUbuntu環境をビルドすることができませんでした。(実際エラーログをググってみても同じ症状に陥っている人が何人もいました...。)
なので私はVagrantではなくdockerを使って仮想マシンにUbuntu環境を構築しました。

本書でつまずくポイントがあるとすれば、ほとんどが色んなセクションで度々必要な環境設定でしょう。私も何度もこれに悩まされましたが、時間はかかったものの自分で調べてしっかり解決することができました。

Pythonの基本文法を理解している人じゃないと厳しいかもしれませんが、本書だけで十分スクレイピングやその他のデータ収集法を多岐に渡って学ぶことができます。もちろんエラーに対する問題解決力も、学習者の根性次第で飛躍的に向上させることが期待できます。
 
   
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本書の内容
本書は、Pythonを使って仕事をしている開発者が普段どのようなツールやテクニックを用いて仕事をしているのか、また開発者が実際に現場で用いているベストプラクティスについて解説した書籍です。本書を読むことで、先進的なPythonプログラマが日常的に使用している開発ノウハウを学ぶことができます。  
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言語仕様はもちろんのこと、普段は気にしないところまで細かく解説している。
特にマルチスレッド、マルチプロセスあたりの解説は非常に秀逸。
Python使いを標榜するなら読了しておくことをおすすめする。
初版を買って感動した。第2版が出たことを知って少々迷ったが、購入してみた。買ってよかった。
初版で無駄だと思ったInstall方法は消えた。
全体がPython 3対応になり、2との違いと共存が追加された。
変数名の付け方、パッケージの作り方、ソースの管理、ドキュメント管理は他の言語でもいえることだが、とても役に立つ。
Pythonのプログラミングの常識を知るために購入しました。
あまり逸脱したコードを書くと恥ずかしいので。。。
テストコードのフレームワークなども書いてあってひととおり勉強できました。
 
   
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Python 新書一覧

本書の内容
 
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本書の内容
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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(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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発売日 2021/04/14
Kindle 2,530円
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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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プログラミング解説書のベストセラー『Pythonでつくる ゲーム開発 入門講座』の著者による
オール図解のアルゴリズムの解説書。簡単かつ楽しい作例でスキルアップできる一冊です。  
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Pythonを使ったゲームアルゴリズム本。カラー刷り。

Pythonをインストールし、VisualStudioCodeを使います。
ブラウザゲームではなくtkinterを使ったデスクトップで動くGUIアプリ。

最初にPythonの基礎を学習したあとミニゲームづくりに入っていきますが、ちょっとずつ作っていくのではなく、すでに著者が完成させたプログラムの掲載があり、その中身を解説していくスタイル。
書いてあるとおりやれば完成というタイプではないですが、アルゴリズムの学習がメインなのでこれでいいと思います。

サンプルファイルがダウンロード可能で、すぐに動かすことが出来るのもいいです。
ちなみに本書サンプルファイルの神経衰弱は不自然に強く、リバーシは序盤に打ってはいけないところに打ったりと弱め。エアホッケーもまだまだ改善の余地があります。

ゲームとして実際に動く中身がどうなっているのか見えますし、実装の仕方がわかっていいです。
Pythonの解説本なのですが、非常に良くできています。特に気に入ったのは、リバーシのプログラムにおけるAIの考え方の比較、そして、モンテカルロの導入の部分です。Pythonの場合、AIなどで使われている印象が強いので、非常に参考になりました。

作者に次に出してほしいのは、Pythomで作られたAIなどのライブラリの活用方法です。ライブラリをどうやって自分のプログラムの中に導入するのかが知りたいヒトは多いと思います。是非、リリースして欲しいです。
Pythonの教科書。
似たような本が多いですが、こちらはプログラムのアルゴリズムを学ぶのがメイン。

Pythonのインストールから始まり、神経衰弱やリバーシ(オセロ)を作りながら学びます。

コードの右側に、そのコード内容の解説があるですが、ほとんどのコードの内容が書いてあるのは珍しい。
これだけでも、そこらには無い丁寧な教科書という印象。

一冊しっかり勉強するだけでも、しっかりプログラミングの作り方を学べると思います。
 
   
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。

※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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Pythonで基本的なアルゴリズムとデータ構造を説明する書籍です。プログラム一行ごとにその説明をしている為、非常に分かりやすかったです。今まで読んできた初心者向けのアルゴリズムの本で一番親切だと思いました。
書籍の紙が柔らかいので、開きながらプログラミングしやすい点も良いです。
「教科書」というタイトルと、「108のサンプル」という記載から、網羅性のある本かと思ったらエンジニアであれば知ってるよ!という内容のみでがっかり。本当に入門から学びたい人には良いと思う。ただ、タイトルが誤解を招いている。購入にはご注意を。
 
   
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〈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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数年前に少しだけPythonとDjangoに少し触れたことがあり、人工知能のサービスやWebサービス開発に興味を持ったので、今回改めて学んで見たいと思い立ち購入。Django本はなかなか無いので、ちょうど良かったです。

Pythonの基礎の基礎から学習できた、本書環境構築が不要だったのでサクサク学べた、AWSを使用している、という点が特に良かったです。本を一通り学習すると、ちょっとしたWebサービスが作れるので達成感も味わえます。
環境は主にCloud9というサービスが使用しますが、非常に便利で驚きました。以前、別のプログラミングの書籍では環境構築で大きくつまずいたので、コードを書くことに専念できたのは助かりました。
あと、ちょっと難易度が高そうなイメージのあるAWSでの環境構築を経験できたのも勉強になりました。前半のPythonやDjangoの基礎的内容は初心者向けですが、後半のAWSでの環境構築は中級者を目指す人にもためになる内容だと思います。
独学でpythonプログラミングの勉強を始めようとしていた時に本書を見つけました。 著者が「誤解だらけの人工知能」の田中潤さんだったので素人の私にも分かり易いく書かれているのだろうと思い本書を購入しました。 内容はとても分り易く他の言語に比べpythonがどんなに簡素にコードを書けるかの比較なども丁寧に紹介されていました。 初めはわかり易くそれも初心者にも抵抗なくpythonの勉強ができる方法が書かれているのは驚きでした。 Djangoの開発も