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

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。  

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。  

おかげさまで8万部突破!
読者の声に応えて
第2版の登場

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

【対象読者】
Pythonについて何も知らないプログラミング超初心者

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

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

【著者プロフィール】
森 巧尚(もり・よしなお)
『マイコンBASICマガジン』(電波新聞社)の時代からゲームを作り続けて現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い関西学院大学非常勤講師、
関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師などを行っている。
近著に、『Python1年生』『Python2年生 スクレイピングのしくみ』『Python2年生 データ分析のしくみ』『Python3年生 機械学習のしくみ』
『Java1年生』『動かして学ぶ!Vue.js開発入門』『Python自動化簡単レシピ』(いずれも翔泳社)、
『ゲーム作りで楽しく学ぶ Pythonのきほん』『楽しく学ぶ Unity2D超入門講座』『楽しく学ぶ Unity3D超入門講座』(いずれもマイナビ出版)などがある。  

人気のPython資格を取ろう！
Pythonエンジニア育成推進協会が実施するPythonの試験【Python 3 エンジニア認定 基礎試験】に完全対応の公式問題集です。
テキスト並みの詳しい解説しているので、テキストと合わせて学習すれば、合格力が一気にアップします！
受験者必携の1冊。

▼目次
第01章　Python の特徴
第02章　テキストと数の操作
第03章　リストの操作
第04章　判定と繰り返し
第05章　関数
第06章　その他コレクションの操作
第07章　モジュール
第08章　ファイル入出力
第09章　例外処理
第10章　クラスとオブジェクトの操作
第11章　標準ライブラリ
第12章　仮想環境とサードパーティパッケージの利用
第13章　総仕上げ問題  

 

 

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。  

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。
 

 

現役シリコンバレーエンジニアが教える「最強のプログラミング」講義!

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

海外企業でも通用する
一流のプログラミング技術が学べます!

★基礎から応用、一流コードスタイルまで1冊で学べる★

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

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

★海外でも通用する
一流のプログラミング技術が身につく★

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

★9万人超が選んだ人気No.1講座の書籍化★

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

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

★エンジニアの成功戦略も教えます★

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

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

★用語集、Pointなども充実★

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

巻末には「用語集」も収録し、
徹底して実践的な内容となっています。  

 

クリーンで柔軟性の高いプログラムを開発できる。
プロの品質を実現するデザイン手法を多面的に解説。

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

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

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

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

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


※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
購入前にお使いの端末で無料サンプルをお試しください。  

本書はプログラミング言語Pythonの作者Guido氏が書き下ろした、Python入門者のための手引書です。Pythonの言語とシステムの基本的な機能やコンセプトをわかりやすくまとめて解説し、さらにPythonの特徴的な機能を数多く取り上げて紹介しており、Pythonの雰囲気とスタイルをつかむことができます。
本書を読むことで、Pythonのモジュールやプログラムを読み書きできるようになり、ライブラリリファレンスで解説されているさまざまなモジュールについて、詳しく学ぶ準備が整います。
細部にわたり改訂し、最新の3.9.0版ドキュメントに追随した入門者必読の書です。  

 

 

データ分析の現場にあって入門書にない「汚いデータ」（ダーティデータ）に対応する、プロのノウハウを解説します。

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

 

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!  

※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。

■□ 自分の仕事を楽にするプログラミングの強い味方！
□■ 業務の効率化もプログラミングの効率化もこの1冊で
「Excel×Python」で面倒だったExcelの作業や時間のかかる処理が楽になる――。そのことをご存じの方はずいぶん増えたと思います。そうしたら、いよいよ自分が毎日やっているExcel仕事を楽にする番ですよね。

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

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

本書は「Excel×Python」を専門にした“使えるコード集”。プログラミングの世界ではコードリファレンスといいます。Excelを取り扱うのに必ず出てくる処理それぞれにお手本となるコードを作り、126の有用なコードを1冊にまとめました。これはいわばプログラムの部品集。必要な部品を集めて自分用に組み直せば、自分の仕事を楽にする、自分にぴったりのプログラムが作れます。  

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。
 

さまざまなアルゴリズムを一挙に把握できる。
問題解決力、データ活用力をレベルアップ！

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

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


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

 

 

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。  

 

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)

 

 

 

 

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。

 

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

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

 

 

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

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

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

 

 

 

 

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。

 

実用的なサンプルから100本、この100本をトレーニングすれば、基礎力をアップ。Python機械学習でおこなう、AIモデル構築の現場で使える実践力を学べる。Pythonを実務で使う人の必須の書籍。

※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。  

 

 

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。  

 

 

 

 

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。

 

 

 

※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。
※本書内容はカラー（2色）で制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします。

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。

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


◆目次
Chapter 1 本書の概要とPythonの基礎
Chapter 2 科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎
Chapter 3 記述統計と単回帰分析
Chapter 4 確率と統計の基礎
Chapter 5 Pythonによる科学計算（NumpyとScipy）
Chapter 6 Pandasを使ったデータ加工処理
Chapter 7 Matplotlibを使ったデータ可視化
Chapter 8 機械学習の基礎（教師あり学習）
Chapter 9 機械学習の基礎（教師なし学習）
Chapter 10 モデルの検証方法とチューニング方法
Chapter 11 総合演習問題
Appendix　本書の環境構築について/練習問題解答/参考文献・参考URL


◆著者：
塚本邦尊
現職は某金融機関の研究開発部門にて、分析環境構築からデータ前処理自動化、分析、アルゴリズム開発と実装、取引実弾とその検証、定型レポーティング作成などを担当。ナノ秒（10億分の1秒単位）の世界でニューヨークやロンドンの猛者たちと日々戦っています（？）が、HFT（高速取引）自体は世の中の役に立っているかどうか私にはまだわかっていませんので、この最先端技術をIoTやら何か他領域でも役立てようと目論んでいます。他、個人事業として本講義の講師やさまざまな企業（メーカー、システム会社、広告代理店など）の分析サポートやアドバイスを実施したり、某コンピューター系の研究所の技術フェローを兼務。学生時代の専攻は数学で、今まで携わってきた業界は、システム会社、広告代理店、マーケティング、コンサルティング企業等。取り扱ってきた開発ツールはVisualStudio、RStudio、JupyterNotebookなどで、C#やSQL、VBA、RやPython、シェル、SASなどを使ってきました。最近はFPGAがらみのプロジェクトに関わることが多く、ハードウェア面（FPGA、Verilog、Vivadoなど）やネットワーク面（WireSharkなど）からも少しずつ学び、AWSなどクラウド環境も日々扱っています。最近時間があるときは、ラズベリーパイを使ってロボティクスについて学んだり、色々な本を読んでいます。

山田 典一
株式会社クリエイティブ・インテリジェンス代表取締役。
ヤフージャパン、ブレインパッド、GREE、外資系メディアエージェンシーなどで、データマイニング・機械学習を活用した高度アナリティクス業務に従事。情報の価値の観点から、インテリジェンスマネジメントの在り方、インテリジェンスプロセスと機械学習との融合可能性を考察し、日本コンペティティブ・インテリジェンス学会より最優秀論文賞を受賞（2015年）。現在は、機械学習・ディシジョン科学・シミュレーション科学を活用した、より複雑で高度なディシジョン支援に向けた技術の研究開発、機械学習の導入コンサルティング、データ活用アドバイザリーを行っ
ています。

大澤 文孝
テクニカルライター。プログラマー。
情報処理技術者（｢情報セキュリティスペシャリスト｣｢ネットワークスペシャリスト｣）。
雑誌や書籍などで開発者向けの記事を中心に執筆。主にサーバやネットワーク、Webプログラミング、セキュリティの記事を担当しています。
近年は、Webシステムの設計・開発に従事。主な著書に、『ちゃんと使える力を身につけるWebとプログラミングのきほんのきほん』『ちゃんと使える力を身につける JavaScriptのきほんのきほん』（マイナビ出版）、『いちばんやさしい Python入門教室』『Angular Webアプリ開発 スタートブック』（ソーテック社）、『AWS Lambda実践ガイド』『できるキッズ 子どもと学ぶ JavaScriptプログラミング入門』（インプレス）、『Amazon Web Services完全ソリューションガイド』『Amazon WebServices クラウドデザインパターン実装ガイド』（日経BP）、『UIまで手の回らないプログラマのためのBootstrap 3 実用ガイド』『prototype.jsとscript.aculo.usによるリッチWebアプリケーション開発』（翔泳社）、『TWE‐ Liteではじめるセンサー電子工作』『TWE‐ Liteではじめるカンタン電子工作』『Amazon Web ServicesではじめるWebサーバ』『Python10行プログラミング』『「sakura.io」ではじめるIoT電子工作』（工学社）、『たのしいプログラミング!: マイクラキッズのための超入門』（学研プラス）などがあります。


◆監修：
中山浩太郎
東京大学 大学院工学系研究科 特任講師

2000年10月 （株）関西総合情報研究所 代表取締役社長 就任
2002年 4月 同志社女子大学 非常勤講師 就任
2007年 3月 大阪大学大学院情報科学研究科　博士号取得
2007年 4月 大阪大学大学院情報科学研究科　特任研究員 就任
2008年 4月 東京大学 知の構造化センター特任助教 就任
2012年 4月 東京大学 知の構造化センター特任講師 就任
人工知能、Web、データベース、機械学習、Wikipedia、知識抽出、Twitter、脳科学、自己組織化などの研究を行う。ソフトウェア関連の受賞多数。


◆協力：
松尾豊
東京大学大学院工学系研究科 特任准教授

1997年 東京大学 工学部電子情報工学科 卒業
2002年 東京大学大学院 工学系研究科電子情報工学 博士課程修了（工学博士）
2002年 独立行政法人 産業技術総合研究所 研究員
2005年 スタンフォード大学 CSLI 客員研究員
2007年 東京大学大学院工学系研究科 総合研究機構 准教授
グローバル消費インテリジェンス寄附講座共同代表。研究・人材育成の推進リーダーとして、
研究テーマの設定、管理、学会発表、研究会・セミナー等の主催、学生の募集や指導、参画企業との調整にあたる。  

 

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。  

Law of Awesome Data Scientist

データサイエンスの現場において、その業務は「前処理」と呼ばれるデータの整形に
90%以上の時間を費やすと言われています。
「前処理」を効率よくこなすことで、予測モデルの構築やデータモデリングといった
本来のデータサイエンス業務に時間を割くことができるわけです。

本書はデータサイエンスに取り組む上で欠かせない
「前処理スキル」の効率的な処理方法を網羅的に習得できる構成となっています。
ほとんどの問題についてR、Python、SQLを用いた実装方法を紹介しますので、
複数のプロジェクトに関わるようなデータサイエンスの現場で重宝するでしょう。  

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。
 

本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング（CNN／RNN）、敵対的生成ネットワーク、強化学習などを取り上げ、scikit-learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13～16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition』の翻訳書です。◎微積分／線形代数、Python の文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。［原著の第1版］●ドイツ語、韓国語、中国語、日本語、ロシア語、ポーランド語、イタリア語に翻訳。●ACM（米国計算機学会）の「21st Annual list of Notable Books and Articles（2016）」にランクイン。［日本語の第1版］●「ITエンジニア本大賞2017」ベスト10にランクイン。

※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。  

プログラミング入門書のロングセラー、
プログラミング学習シリーズにPythonが新登場！
基本文法からクラス、メソッドの使い方・作り方まで
しっかり学ぼう！

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

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

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

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

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

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

※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。  

 

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。
 

 

【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。

 

機械学習の原理を知るための、初めての入門

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
 

 

 

■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。  

 

 

 

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。  

 

現場で役立つ実践的なノウハウを徹底解説

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

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

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

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

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

 

 

★確率的プログラミング言語がすぐに使える!★
・Pythonでのコーディングを前提に、PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTorchをカバー。
・回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説。

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

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

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

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

第5章 深層学習モデル
5.1 ニューラルネットワーク回帰モデル
5.2 変分自己符号化器
5.3 PixelCNN
5.4 深層ガウス過程
5.5 正規化流  

Webアプリの作り方からAPI化、デプロイメントまで
エンジニアとデータサイエンティストのためのFlask入門

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

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

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

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

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

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

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

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。  

 

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。  

 

 

 

ヤギ博士・フタバちゃんと一緒に
機械学習のしくみを学ぼう!

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

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

【読者対象】
機械学習の初心者

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

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

 

満を持して、ラズパイとPythonで学べる電子工作入門書が電波新聞社から登場しました。
電子工作は、基礎の基礎のLチカから歩行ロボットまでを、ブレットボードを使って簡単に試せるものから、
ユニバーサル基板を用いてハンダ付けをして製作するものまで、取り上げています。
また、ラズパイを用いない、基本回路での実験も紹介することにより、デバイスの動作原理や基本構造も解説
しています。まさに電子工作と電子デバイスをこの1冊で学べるものになっています。
ラズパイで電子工作をしようとしている初心者にお勧めの良書です。
第0章:RaspberryPiとPythonの初期設定 第1章はじめてのLED点灯回路
第2章トランジスタを使った回路 第3章A-Dコンバータ無しのセンサ回路
第4章A-Dコンバータを使ったセンサ回路 第5章DCモータ回路 第6章ステッピングモータの正転・逆転回路
第7章サーボモータの制御回路 第8章I2C温度センサモジュールと液晶表示器による温度計測
第9章赤外線リモコンによるRaspberryPi専用カメラとリバーシブルモータの使い方
第10章尺取虫ロボットの製作 第11章サーボモータ2つで作る歩行ロボット  

 

データ分析の現場にあって入門書にないもの――それは、「汚いデータ」（ダーティデータ）です。本書は、データ分析の現場では、どんなデータに出会い、どのような問題が生じ、どう対応すればよいのかというノウハウを解説します。事前の加工（視覚化）から機械学習、最適化問題まで、100本ノックをこなして、ビジネス現場で即戦力になれる「応用力」を身につけましょう！ Pandas、Numpy、Matplotlibなど10個のライブラリを練習します。

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

 

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  

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

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

「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。  

 

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

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

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

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

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

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

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

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

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※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。  

本書はBlender上でプログラミング言語Pythonをスクリプティングして、プログラムでオブジェクトを作成したり編集したりアニメーションしたりする方法を解説しています。
　Pythonは世界で最も人気のあるプログラミング言語の1つで、たくさんのプログラマーがいて、参考サイトや入門書が多数存在します。ただ、BlenderユーザーでPythonもできる人は多くはないかもしれません。そこで本書では作例を見ながら、新たなPythonの文法が出てくるたびに文法も解説しています。そのため、無理なくスクリプトを書くことができます。
　最近ではUnityやUnreal Engineなどのゲームエンジンが無料でも使えるようになり、低レイヤーからプログラミングしていかなくても比較的容易に3Dゲームが作れてしまいます。ただし、3DCGを描くのは依然として大変なままです。
　そこで無料のBlenderは3DCGを描くのに大変強力な武器になるでしょう。さらにPythonでスクリプトも書けたらそのBlenderをより効率的に作業することができます。たとえば、本書の作例の1つだと、ランダムに移動した地面の頂点の位置に木を複製して簡単に林を作ることができます。
　本書のターゲットはBlenderユーザー全員です。すべてのBlenderユーザーがPythonを書けるようになることを願います。

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

AI開発に必要な数学の基礎知識がこれ1冊でわかる！

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

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

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

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

 

Pythonで実務に使える数理最適化のスキルを身につけよう!

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

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

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

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

 

 

Djangoライブラリを使ってWebアプリ開発を学びます。Pythonでサーバー上で動作するWebアプリの作成をすることに興味がある人を対象とした、基本から実践的なテクニックを身に付けるための解説書です。

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

「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  

【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】

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。

※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。