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


Python 人気本 ランキング

人気 1位
本書の内容
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。
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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 2位
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
 
ユーザーレビュー
Pythonなのでプログラミングもしやすいし、分かりやすいので楽しく学べています。 最後の方ちょっと難しいけど…でも、いい本だと思います。 誤植も少ないので安心です。
 
   
人気 3位
本書の内容
伝説のゲームマンガでプログラミングが楽しく身につく!
だれでも、はじめてでも、ゲームが作れる!

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

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

子どもから大人まで、「プログラミングを楽しみたいすべての人」にお届けします。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 4位
本書の内容

この商品はリフローレイアウトで作成されており、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できます。

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。

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 5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
 
ユーザーレビュー
最近仕事でpythonを使い始めまして、買ってみました。 ブックカバーまでつけていただき、大変丁寧な対応でした。 最初に読むには良い入門編かなぁと思いますが、この様なジャンルの本高額ですので、なかなか他の本との比較はできません。これが1番かどうかは分かりません。
E資格を取るために購入しました。とてもわかり易く記載されており、実装も記載されております。最初から始める人には、オススメと思います。
非常に分かり易いです。今まで、断片的に持っていた知識が、この本で繋がった感じがしました。買って良かったです。
 
   
人気 6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
 
ユーザーレビュー
まずは何をしたらいいか分からなかったのですが、この本にまずは何をしたら良いのかのっていてとても分かりやすかったです。
会社でPYTHONを使ったソフトがありポスト処理に使われているので、年寄りにもわかる様な本を探してこれに辿り着きました。
最初の設定は自分で調べていかないといけないのが難点でしたが、超初心者の自分にはちょうど良い内容でした。
 
   
人気 7位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 8位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
逆引きシリーズは以前から利用しており、今回もPython版ということで購入しました。 全てを見ているわけではないですが、概ね業務に必要な事項は記載されているようなので 今回も重宝しそうです。小言を強いて言えば文字が若干小さいかな。
 
   
人気 9位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 10位
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。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 11位
本書の内容
基本的なコードから1つ1つ試せる!
プログラミング・スキルを着実にレベルアップ。
初中級テクニックと実践力を強化しよう。

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

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


※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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 12位
本書の内容
【本書の概要】
Web開発やデータ分析などの分野で近年、ユーザー数が増えてきているPython。
最近では、Pythonに触れる方も多くなってきています。
本書はそうしたPython初心者の方に向けて、
簡単なサンプルを作りながら、対話形式でプログラミングのしくみを学ぶ書籍です。

【対象読者】
Pythonのついて、何も知らない超初心者

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

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

【著者】
森 巧尚(もり よしなお)
iPhoneアプリやWebコンテンツの制作、執筆活動、関西学院大学非常勤講師など、
プログラミングにまつわる幅広い活動を行っている。
近著に『やさしくはじめるiPhoneアプリ作りの教科書』(マイナビ出版)、
『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』(マイナビ出版) 、
『なるほど!プログラミング』(SBクリエイティブ)などがある。

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
売れ行きが良すぎたみたいで発送が遅れましたが、この本の質なら仕方ないかと思います。 自分はCobol時代の昔のプログラマーですが、すごくわかりやすかった。初心者には絶対おすすめしたい。 フリーランスエンジニアや、子どもたちの指導者として働くつもりです。 2年生も買います^^
購入から発送、到着まで少し日数はかかりましたが、専用の梱包材に入れられ、本の状態も綺麗でした。paypayモールの商品ということで、ポイントも多くつきました。
梱包もダンボール生地の袋で非常にいい状態で届きました。読みやすい本と聞いていたので、これから勉強が楽しみです。イラストも可愛くとっつきやすそうです。
 
   
人気 13位
本書の内容
クリーンで柔軟性の高いプログラムを開発できる。
プロの品質を実現するデザイン手法を多面的に解説。

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

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

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

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

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


※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
購入前にお使いの端末で無料サンプルをお試しください。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 14位
本書の内容
便利に使えるPython標準ライブラリの活用術。
初中級スキルアップの近道!

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

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

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

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

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

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

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 15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
 
ユーザーレビュー
Pythonの基礎的なことを学習した次のステップとして本書を購入しました。数学的な背景についてのイメージにも触れられており、自分が何をやっているのかが分からいやすかったです。しかし、サンプルコードに関する説明がないので、初心者は一度他のもので勉強してから取り組むのが良いかと思います。
中古本なので状態を心配しました。お店に問い合わせたところ、きちんとした品しか取り扱わないとのことで、その言葉を信じて購入しましたが、本当に良かったです。
息子に頼まれて買いました。大学での勉強の補助教材として欲しかったようです。小さな本屋さんでは置いていないのでネットで買えて便利でした。
 
   
人気 16位
本書の内容
本書はプログラミング言語Pythonの作者Guido氏が書き下ろした、Python入門者のための手引書です。Pythonの言語とシステムの基本的な機能やコンセプトをわかりやすくまとめて解説し、さらにPythonの特徴的な機能を数多く取り上げて紹介しており、Pythonの雰囲気とスタイルをつかむことができます。
本書を読むことで、Pythonのモジュールやプログラムを読み書きできるようになり、ライブラリリファレンスで解説されているさまざまなモジュールについて、詳しく学ぶ準備が整います。
細部にわたり改訂し、最新の3.9.0版ドキュメントに追随した入門者必読の書です。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
翻訳本ですのてま、冗長に感じられる部分がないわけではありませんが、Python認定試験に必要であるため、購入しました。Web版にも無料で読むことができますが、本で見た方が私は見やすいと思いました。
本はいつもこのショップで購入しています。 迅速な発送と還元ポイントが高いのがポイントです。 同系列のお店との違いがわかりにくいのが難点。
 
   
人気 17位
本書の内容
人気シリーズ「Pythonふりがなプログラミング」を大きくして読みやすく、内容を充実させて改訂しました。「プログラムの読み方をすべて載せる(ふりがなをふる)」という手法で究極のやさしさを目指した、まったく新しいPyhton(パイソン)の入門書です。本書内に登場するプログラムの読み方をすべて載せ、さらに、漢文訓読の手法を取り入れ、読み下し文を用意。プログラムの1行1行が何を意味していて、どう動くのかが理解できます。この新しいアプローチで「プログラムが読めないから、自分がいま何をしているのかわからない」といったプログラミング入門者が途中で挫折してしまう原因を解決しました。さらにこの増補改訂版では、データ分析への初めの一歩を踏み出すための章を追加しました。統計情報とグラフ、2つの観点からPythonによるデータ分析の一端を体験できます。

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


※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
 
ユーザーレビュー
前作のPythonふりがなの本よりも少し大判になってます 見やすくてちょうどいい ふりがなといっても英語の読み方が書いてあるわけではなく、そのコードの意味がふってあります。読み方がわからない場合は自分で調べて書足せば更に便利になると思います。 あとはこの肝心のふりがな。コードの意味の和訳が合う合わないありそう。今まで自分で覚えてた単語と意味は同じだけど言葉が違う。ってことがちょいちょいあって使いにくい 一番優しいかと言われると??? わかってる人がわからない人に説明しようと丁寧にしてるつもりなんだけど、いまいちわかりにくい。そんな本。 ド初心者の人にはおすすめできません Pythonなんとなくわかるけどもっと掘り下げたい中級に行く前の初心者向けって感じですかね
 
   
人気 18位
本書の内容
これからプログラミングを始めるときに選ぶ言語として注目されているPython。
人工知能(AI)、機械学習、データサイエンスなど、今最もニーズの高い分野で利用されているプログラミング言語です。
そうした分野のソフトウェア開発に数学の知識は必須と言われています。
ならばPythonプログラミングと数学を同時に学んではどうでしょう。
数学というと「自分は文系だから数学は苦手で……」という人も多いでしょう。だったら、最初からやり直してみませんか?本書は徹底して直線だけを学び直します。数学としてはまさに一歩目。中学一年生に戻ったつもりで、“わかるところ”からやり直しましょう。数学が苦手ならなおさら「急がば回れ」がお薦めです。
傾き、切片、垂直、交点、連立方程式、垂直二等分線など、「確かに昔やったよな」とおぼろげに覚えているところを、もう一度しっかり理解できます。これならごくシンプルな数式ばかりなので、「数学は苦手だったのに、なぜ今ならわかるんだろう?」と意外なほど理解できます。
理論で確かめたら、実際に計算して確かめてみましょう。そこはPythonにおまかせ。最初はごくシンプルな数式をプログラムにすることで、プログラミングとPythonに自然に慣れて、ソフトウェア開発の基礎を身に付けていくことができます。
「直線だけじゃ何もできないのでは?」――。直線を舐めてはいけません。直線だけでも、ビッグデータを分析し、将来の予測をすることができます。どうやってそのためのモデル(数式)を作り、分析や予測に役立てるのか。機械学習の一歩目に踏み込むことまでできるのです。入門レベルだからと遠慮せずに、本書でそこまで行ってみましょう!  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 19位
本書の内容
近ごろ話題の機械学習、「気になるけどなんだか難しそう……」と思っていませんか? 実は、機械学習の基本はとてもシンプルで、プログラミング初心者にも最 適なんです。本書は、プログラミングやPython、機械学習の初心者向けに、マン ガでPython機械学習を解説します。機械学習の代表的な手法である単回帰をはじめ、重回帰やk近傍法、k平均法などの考え方を、「ペットのウサギの理想体重は?」「予算内の引っ越し先は?」といった身近な問題を通じて解説するので、やさしく楽しく学べます。Pythonの開発環境もブラウザさえあれば無料で使えるGoogle Colaboratoryを用いるので、面倒な環境構築は一切不要。インターネットに接続できるパソコンがあればすぐに学習を開始できます。ほかの機械学習の 書籍だと難しかったという方へも、オススメの一冊です。「そろそろ常識知っておこう!」シリーズは、会話形式の解説をマンガテイストに進化させ、マンガ、会話、チュートリアルをシームレスに組み合わせたニュースタイルの解説書。常識とされながらも覚えにくいテーマをピックアップし、要点をマンガでわかりやすく解説します。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 20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
 
ユーザーレビュー
異動先でPython導入が始まり、前職で使っていた経験者からのレクチャーがあったものの、正直さっぱりわからず。なので自習用に購入です。具体例に沿って学習が進むので、わかりやすく、実務につなげやすそうです。
Pythonを実用的に使えるようにしたいと思い購入しました。1章が10本ノック分になっていて、取り組みやすいです。汚いデータの分析なので実践的で勉強になります。
基本的なところから始まっていますが、機会学習だけでなく最適化問題にまで射程が広がっている本です。まず最初は何も考えずに通してみることお勧めします!
 
   
人気 21位
本書の内容
NumPy、SciPy、pandas、Matplotlib、Jupyterをはじめ、高機能で使いやすい数学・科学計算用ライブラリが充実しているPythonは、科学計算、統計解析、機械学習のみならず、金融や経済分野でも広く利用されています。
本書はPythonの代表的なデータ分析ツール、pandasの開発者Wes McKinneyによる、データ分析を行うための基本を網羅しています。
すべてのサンプルコードはダウンロード可能で、Jupyter Notebookで対話的に試し、実際に手を動かしながら知識を確実なものにすることが可能です。
Python 3に対応した待望の改訂版です。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
O'REILLYのこのシリーズは本のサイズが大きくてちょっと扱いにくいのと、使っているフォントが細くて読みやすくないのが好きじゃないのですが、内容はとても良いと思います。Pandasでこうすればできるというより基本的なことがわかるので応用が利く知識が得られると思いました。
データ配列をうまく扱うことを理解するのには効果的。参考例題が多いので扱い方を練習するには使い勝手が良い。多変数の時系列データはとても参考になった。本は大きいのでスペースは取るが、手に取りやすく文字も適切な大きさので使いやすと個人的には思う。
 
   
人気 22位
本書の内容
大手メーカーで活躍してきたクリエイターが
ゲーム開発のノウハウをゼロから教えます!


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

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

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

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

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

さらに、読者特典として3つのおまけゲームもプレゼント!

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

本書を機に、ぜひゲームプログラミングの世界に飛び込んでみてください!

【目次】
Prologueゲームプログラマーになろう!

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Appendix 池山高校Python研究部
Intro ゲームをつくろう!
1つ目 一筆書き迷路ゲーム
2つ目 英単語学習ソフト
3つ目 ブロック崩し  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
0から始める人からある程度学んだ人まで対象としており、1冊しっかりやれば基礎は身に付く構成で良い。これからやる人にも勧められる本です。
子供が使っておりますが、見やすいみたいです。 内容も分かりやすいようです。 子供はプログラミング を楽しんでいます
キャラクターも分かりやすく、簡単に形から入れるのでとても面白いです
 
   
人気 23位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 24位
本書の内容

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。

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 25位
本書の内容
データ分析エンジニアに求められる技術の基礎が最短で身に付く

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

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

書籍ではデータ分析エンジニアになるために必須となる技術を身につけていきます。
・データの入手や加工などのハンドリング
・データの可視化
・プログラミング
・基礎的な数学の知識
・機械学習の流れや実行方法
本書で学べること
・Pythonの基本的な文法
・データフォーマットについて
・データの前処理技術
・データの可視化技術
・既存アルゴリズムでの機械学習の実装

対象読者
データ分析エンジニアを目指す方

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

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
私は業務でPython2系3系を2年ほど使用し、Python3エンジニア認定基礎試験は使い始めの頃にWebの模擬テストを10回くらい受けて合格しています。 この度、業務でデータ分析に取り組む必要が出てきたので、予備知識の習得とPython3データ分析試験合格のため、こちらの書籍を購入しました。 約10日かけてこの本のすべてのプログラムを手打ち&実行し、Python3データ分析の試験に合格できました。 数学の基礎知識にしっかりページを割いてあったのが良かったです。
テスト勉強のために購入しましたが、基本からとても分かりやすく説明されています。Winユーザの超初心者にもわかりやすいようにMacだけを例にするのは避けてほしいです。
発送時にはメールで連絡があり、発送後も問題なく通常通り届き、届いた際の内容物も特に問題ありませんでした。
 
   
人気 26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
 
ユーザーレビュー
実践的な活用方法が分かりやすくまとめられており、基本から応用まで使わない知識を勉強して、実務では課題がクリアできず中途半端になることが無い。使える部分を掻い摘むだけでもいい勉強になり実務の成果も出易い
プログラム学習に購入しました。効率化の手段として前々から興味があって仕事で使えそうな分野がまとめられてるので、独学を進めてます。
丁寧な梱包で注文してすぐ発送していただき手元に速く届いて助かりました。とても読みやすく分かりやすい内容です。
 
   
人気 27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
 
ユーザーレビュー
内容が濃く、パイソン初心者には最適。数学の知識としては、高校理系数学程度以上が理想的。
 
   
人気 28位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 29位
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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 30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
 
ユーザーレビュー
評価を☆3にするか☆4にするか迷いました。 Pythonを理解するには内容が薄いと感じます。 しかし、後半のプログラマーとしての心得的な部分が、今まで何となくわかっていることを文章にしてくれています。文章にしてもらうと、あらためて「そうだな」と思わせてくれるので☆4にしました。 Pythonの学習には他の本を数冊こなす必要があると思いますが、入門書としては良い本だと思います。
これだけで独学は難しいと思います。最近このような独学プログラマ系の本がやたらと多いのはそれだけ幻想を抱いている人が多いからでしょうか?何冊もいろいろな本を読み込んで実際にコーディングとコンパイルを繰り返さないとプログラマには慣れません。
早速届いたので電車で読んでみましたがなかなか読みやすそうです。日経の広告で気になりネットで調べて購入に至りました。暇なときじっくり読んでみます。
 
   
人気 31位
本書の内容
世界各国で翻訳された
機械学習本ベストセラーの第3版!

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

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

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


[原著の第1版]
●ドイツ語、韓国語、中国語、日本語、ロシア語、ポーランド語、イタリア語に翻訳。
●米国計算機学会「21st Annual list of Notable Books and Articles(2016)」にランクイン。

[日本語の第1版]
●「ITエンジニア本大賞2017」ベスト10にランクイン。

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

◎本書は『Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python<, br> scikit-learn, and TensorFlow 2,3rd Edition』の翻訳書です。

◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについて
ある程度理解している必要があります。
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
統計的学習の基礎やPRMLで、機械学習の基本的なところを学んだので、コードにどうやってしていくのかを学びたく購入しました。このタイミングで読む本(2冊目ぐらいで読む本)としてはドンピシャだと思います。 理論に深く突っ込んだ本ではないので、理論的な話を勉強したい方には、マッチしないと思うので注意した方がいいかもしれません。 matplotlib, numpy, pandas,scikit-learnを使いまくるので、これらの入門書としても適していると思います。TensorFlowも2.0に対応しており、これもありがたいです。 目次をみるとすごい盛りだくさんで、何冊も何冊も買わなくて済むのもありがたいです。 敵対的生成ネットワークや強化学習も入っているという、、、 コードにコメントがたくさん書いてあるので、それぞれのコードが何をしているのかすぐにわかります。また、あまり癖ない書き方なので、非常に読みやすいです。Githubからデータやコードをゲットできるのも嬉しいですね。
AIの基本を学ぶには大変良い本です。サンプルプログラムも充実であり、すぐ動かして動作を確認できるので、星5つをつけさせてもらいました。
事前に参考にしていた口コミ通りだった。機械学習について基礎から応用まで載っていてとても参考になるし数式もあるので理解が深まる。
 
   
人気 32位
本書の内容
基礎からアプリ開発のために必要な知識まで、「この一冊で」しっかりやさしく学べる新しいPythonプログラミングの教科書。
はじめてプログラムを行う人でも安心して読み進められるように、基礎をわかりやすく解説。さらに「AI」「スクレイピング」「データベース」「Webプログラミング」など、最新のアプリ開発にすぐに取りかかれるように、実践的なサンプルも多数掲載。

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

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
一通りのことが書かれており習得しやすい。その他の書籍でいえば「独学プログラミング」を併用し補完し合いながら利用すると使いやすい次第です。難易度としては、プログラミング言語一覧を調べてpythonを選んだ人向けですね。
探していた本だったので、わざわざ本屋さんに行かなくてもネットで注文し、宅配してもらえたのでとても助かりました。又、注文します。
注文してすぐとどきました。たいへんおもしろくよめました。すぐよみきってしまいました。ありがとうございました。。
 
   
人気 33位
本書の内容
基本情報技術者試験(FE)の午後問題、
選択プログラミング言語「Python」(パイソン)
対策書、改訂第2版!


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

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

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

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

通勤中や通学中など、出先での学習に便利な購入者限定特典は、「スマホで学べる単語帳アプリ」(収録単語は『徹底攻略 基本情報技術者教科書』と共通の内容になります)と、無料でダウンロードできる「本書全文の電子版」(PDF)!
(特典の利用についてはインプレスの無料読者会員システム「CLUB Impress」への登録が必要になります。特典提供予定期間は発売から3年間となります)
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
内容はわかりやすい方だと思います。 でも、デザイン?文字の間隔とかで、どれがどれか分かりにくいところがあって、混乱しました…。 頭使うところで、見た目で混乱させられると萎えます…。
すぐに届き息子も喜んで勉強をはじめました。今年の秋には試験があるようなので頑張ってほしいです。簡単な試験ではないと本人は言ってましたが。
基本情報技術者試験の勉強のため購入。最初からPythonを学ぶには少し足りない気もするが一旦触れたことがある人向けの本とのイメージ。
 
   
人気 34位
本書の内容
Pythonで実務に使える数理最適化のスキルを身につけよう!

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

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

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

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

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 35位
本書の内容
つまずきポイントも丁寧に解説! 確実にステップアップしよう!

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

第11章 コードをテストする
関数をテストする
クラスをテストする
まとめ

付録
A Pythonのインストールとトラブルシュート
B テキストエディターとIDE
C 助けを借りる
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
内容がしっかりまとめられていて、かなり参考になります。またサイズがコンパクトなので、通勤時に持ち歩きも可能です。ただし、重いです。
 
   
人気 36位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 37位
本書の内容
少しずつ・繰り返し・ていねいに積み上げるスッキリ流解説で
実践的なスキルが必ず身に付く魔法の書


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

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

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

もちろん、シリーズで好評の「エラー解決・虎の巻」も収録していますので、途中でつまずいても安心です。
機械学習の楽しさ、奥深さをじっくり学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
まだ読み始めですが、初歩から進めていける構成になっていそうです。途中に練習問題が設定されていますが、飛ばさずに行えば定着に役立つでしょう。
綺麗に梱包されていました。ありがとうございました
 
   
人気 38位
本書の内容
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。

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 39位
発売日 2020/06/22
(4.1)
Amazon 3,300円 Kindle 2,970円
本書の内容
手を動かしておぼえるPythonプログラミング
――独学に最適な“標準教科書"


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

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

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

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

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
思いのほか速く届きました。梱包状態も良かったと思います。書籍の内容は非常にわかり易く記載されていると思います。
 
   
人気 40位
本書の内容
Webアプリの作り方からAPI化、デプロイメントまで
エンジニアとデータサイエンティストのためのFlask入門

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

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

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

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

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

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

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 41位
本書の内容
データの基本を学び、様々な特徴のデータを練習すれば、
どんなデータが来ても怖くない!

システムデータの加工・可視化から、機械学習の前処理まで。
Excel・時系列・言語・画像・音データ・特殊な加工・可視化。
―ビジネス現場で即戦力になれる「基礎力」を身につけよう!

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、基礎力アップ! 現場で使える実践力を学べます。

■内容
第1部 構造化データ
第1章 システムデータの加工・可視化を行う20本ノック
第2章 Excelデータの加工・可視化を行う20本ノック
第3章 時系列データの加工・可視化を行う10本ノック

第2部 非構造化データ
第4章 言語データの加工・可視化を行う10本ノック
第5章 画像データの加工・可視化を行う10本ノック
第6章 音データの加工・可視化を行う10本ノック

第3部 機械学習向けの加工と特殊なデータ加工
第7章 機械学習の前処理を行う10本ノック
第8章 特殊な加工・可視化を行う10本ノック  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 42位
本書の内容
中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズムを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」の1冊目として、「音源分離」をテーマとしています。近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい人の声以外の音が入ってくると、どうしても聞きたい人の声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出するという技術です。本書では、音源分離の基礎から、Pythonを用いた実装までを詳しく解説しています。また、音源分離で用いる数学的知識の基礎として、線形代数や行列・ベクトルの微分の方法、確率統計の基礎について示しています。音源分離を理解しコードを書くためには、プログラミングに関する知識はもちろん、線形代数、微分積分、確率・統計といった数学的知識も必要不可欠です。とくに音源分離では複素数の行列・ベクトルを用いるので、複素数の計算方法について重点的に示しています。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
購入前にお使いの端末で無料サンプルをお試しください。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 43位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 44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。
※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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 45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
 
ユーザーレビュー
さっと引けるテクニック集。 悩んでる暇がったら見た方が早い。車輪の最発明なんかいりませんから人のコードをもらっちゃいましょう
しっかり梱包されつつコンパクトにまとまっていて良かった。届くのも早かったし、早速勉強しようと思います。
 
   
人気 46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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 47位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 48位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
子供がほしいとのことで注文しました。 迅速な対応ですぐ届きました。 Pythonの教材として学習しています。
 
   
人気 49位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
これからPythonを学習したくて購入しました。 全くの素人なので、?な言語もありますが・・・・(;^_^A 読んでみて、理解できないことは書いてないし、初心者の私にはちょうど良いかな~
 
   
人気 50位
本書の内容
ファイル名の変更や表計算のデータ更新といった作業は、日々の仕事の中で頻繁に発生します。
ひとつふたつ修正するだけであれば問題ないのですが、それが数十、数百となってくると手に負えません。
そのような単純な繰り返し作業はコンピュータに肩代わりしてもらうとすごくラクになります。
本書では、手作業だと膨大に時間がかかる処理を一瞬でこなすPython 3プログラムの作り方について学びます。対象読者はノンプログラマー。
本書で基本をマスターすれば、プログラミング未経験者でも面倒な単純作業を苦もなくこなす便利なプログラムを作れるようになります。
さらに、章末の練習問題を解くことで、類似のタスクを自動処理するスキルをもっと高めることができます。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
私、元C言語プログラマで今はユーザー側で金融事務をやってる者です。この本は仕事ですぐに使えるようやアイデアがたくさん載っていて、実践を通してPythonを習得できそうです。プログラム知識がゼロだと理解が厳しいと思いますが、他の言語に触れたことがある人ならちょうど良いレベルだと思います。おススメです。
本当の初心者には、少し、難しい書き方がしてあると思います。ちょと、プログラムをかじった人には、入りやすいかも。
商品は注文からすぐに到着しました。本の内容もわかり易いのがありがたいです。この本で学習したいと思います。
 
   
人気 51位
本書の内容
Pythonでデータ分析を体験してみよう!

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

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

【対象読者】
・データの分析方法を知りたい初心者

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

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

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
購入から発送、到着まで少し日数はかかりましたが、専用の梱包材に入れられ、本の状態も綺麗でした。paypayモールの商品ということで、ポイントも多くつきました。
Python初心者でも分かるように説明などがあり、つまづくことなく取り組むことができました。初めて取り組む際におすすめの本です。
本は大変わかりやすく、初学者ですが理解することができました。配送も早くとても良かったので、また利用したいです。
 
   
人気 52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
 
ユーザーレビュー
pythonを始めてみようと言う方におすすめの一冊です。関数リストから、例題を用いた使い方など詳しく記載されています。ぜひ勉強に役立てていただきたいです。
Pythonの基礎を学ぶのにはちょうど良い。ただ、これ1冊では出来ることは限られるので他の本と組み合わせなければいけない。
 
   
人気 53位
本書の内容
本書は、機械学習モデルの性能を向上させるために、データから良い特徴量を作る特徴量エンジニアリングについて解説します。
前半では初学者に向けて、数値、テキスト、カテゴリ変数の基本的な取り扱い方を説明し、後半では特徴量ハッシング、ビンカウンティング、PCAによるデータの圧縮、さらに非線形特徴量とモデルスタッキング、画像特徴量抽出と深層学習による自動特徴学習などの高度なテーマを扱います。
特徴量エンジニアリングの原理について直感的な理解が得られるように図や例を豊富に使い、またPythonコードによる実行例を数多くあげて解説しており、実際の業務に適用するための具体的な知識が得られます。
特徴量エンジニアリングを使いこなし、機械学習モデルの性能を最大限に引き出したいエンジニア必携の一冊です。
Kaggle GrandmasterのKohei Ozaki(@smly)氏による「日本語版に寄せて」を収録しています。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
特徴量エンジニアリングに関する知見を体系的にまとめて説明されていて良い本であると思いました。 これをもとにより深い内容を別の書籍で勉強すると良いと思いました。
 
   
人気 54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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 55位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 56位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 57位
本書の内容

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

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

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 58位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 59位
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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 60位
本書の内容

AI開発に必要な数学の基礎知識がこれ1冊でわかる!

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

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

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

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

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 61位
本書の内容
機械学習の原理を知るための、初めての入門

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

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

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

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

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

■推奨環境
・タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末
・Wi-Fiネットワーク経由でのダウンロード(Kindle端末の場合)
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 62位
本書の内容

Pythonでテスト駆動開発をするために知っておきたいpytestのすべて

●本書の目的
・Pythonを使っているのでpytestを使ったテスト駆動開発する
・シンプルなテストをシンプルに書く
・複雑なテストもシンプルに書く
・読みやすいテストを書く
・self.assertEqual()やself.assertLessThan()のようなものではなく、assertだけでテスト駆動する
・単体テストまたはnoseのテストを実行できるようにする

●必要な基礎体力
・Pythonを使{ったことがあ|ってい}る
・テスト駆動開発のことはなんとなく知っている
・pytestのインストールくらいはできる

【目次】
CHAPTER1 はじめてのpytest
CHAPTER2 テスト関数を作成する
CHAPTER3 pytestのフィクスチャ
CHAPTER4 組み込みフィクスチャ
CHAPTER5 プラグイン
CHAPTER6 構成
CHAPTER7 pytestを他のツールで使ってみる

付録A 仮想環境
付録B pip
付録C pytestのプラグイン
付録D Pythonプロジェクトのパッケージ化と配布
付録E xUnitフィクスチャ
付録F クラウドでpytestを使う(CircleCI社・金洋国氏書き下ろし)
付録G pytestを用いたテスト駆動開発(アジャイルコーチ(フリーランス)・安井力氏書き下ろし)

●著書について
Brian Okken
20年にわたるR&D経験を持つ主席ソフトウェアエンジニア。試験計測機器を開発している。また、Test&Codeポッドキャストを主催し、Python Bytesポッドキャストの共同開催者でもある。

※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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 63位
本書の内容
◆◆日本機械学会教育賞 受賞(2020年度)!!◆◆
僕たちは、こんな本を待っていた。

Sebastian Thrunらの名著『確率ロボティクス』(マイナビ)の翻訳者であり、
同分野の第一人者でもある、上田隆一氏が書き下ろす至極の入門書!

・理論→実装という一貫した流れで、丁寧に解説。まさにバイブル!
・Jupyter Notebook対応だから、すぐに実践できる!
・コードはGitHubで全部公開!

【第1章「はじめに」より抜粋】
本書は、確率をロボットの認識機能や制御に用いることを考える分野「確率ロボティクス」の入門書です。ロボットの開発者、研究者になるには機械、計算機、制御に関する勉強も必要なうえ、上記のような状況なので、確率論、統計学の理解も重要になってきています。たくさん勉強しなければならないので「手短に」といいたいところですが、確率というものに実感がもてるまでには頭の訓練が必要です。
筆者は学生のとき、確率に対する実感を養うために(実際は家賃込みの月6万円の仕送りを増やすために)、学生寮、後楽園、高田馬場あたりの「現場」でかなりの訓練をして仕送りを減らしていましたが、そちらをおすすめするわけにはいきません。そこでロボティクスでよく使われるアルゴリズムを書いて動かしてもらい、実感をもってもらおうと企画したのが本書です。

【主な内容】

第1部 準備
第1章 はじめに
第2章 確率・統計の基礎
第3章 自律ロボットのモデル化
第4章 不確かさのモデル化

第2部 自己位置推定とSLAM
第5章 パーティクルフィルタによる自己位置推定
第6章 カルマンフィルタによる自己位置推定
第7章 自己位置推定の諸問題
第8章 パーティクルフィルタによるSLAM
第9章 グラフ表現によるSLAM

第3部 行動決定
第10章 マルコフ決定過程と動的計画法
第11章 強化学習
第12章 部分観測マルコフ決定過程

付録A ベイズ推論によるセンサデータの解析
付録B 計算  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 64位
本書の内容
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。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
無事に届きました。 ありがとうございました。 中古での購入でしたが、状態もある程度よく満足です。 内容については、先ず本の大きさが思ったよりも小さかった事が印象的でした。持ち運びも良さそうです。 内容も少し読んで感じ悪くなく、楽しみです。
 
   
人気 65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
 
ユーザーレビュー
プログラミングって何?という人から、なんとなく使えているけど元々あったツールに入力や編集をしているだけという方におすすめ。 ディレクトリが何なのか、モジュールって具体的にどこを指すの?等なんとなく知っているけど知らなかったことも本文や補足に書いてあるのでプログラムの再勉強に最適でした。 あとは概念を説明してから実際の挙動を試すという形をとっているのでわかりやすい。 けれどもうすでに頭の中にパイソンの概念があってそれが作者と違うとすこし面倒にはなる。 私はパイソン初対面だったのでとても楽しく読めました。 「いちばんやさしいパイソンの本」は本当でした。
Pythonの環境構築から,システム開発の根底にある基礎まで,触れ込み通りの親切さで,PCの基本操作さえできればこの一冊で十分に簡単なコードをかけるようになると思います。 ただ,データ処理や分析等,実務的な使用をするには,まだ少し物足りない印象です。 もちろん,そこまではこの本の担当外で,もう少し先のレベルの本を買えという話ですが…
バージョン3対応ということで購入しました。以前のバージョンも購入しています。Webアプリなどのところは新しいですが、前半の方はほぼ変っていないです。
 
   
人気 66位
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。

問題集だから、よくわかる!
1.問題解決と反復演習で楽しく学べる
2.基本文法と基礎的なアルゴリズムが、よく解る
3.4つの言語で、比較しながら理解できる
C、 C++、 Java、 Python言語それぞれで、基本文法と基礎的なアルゴリズムを学べる。単純な問題ではなく、思考を要する実践的な問題でプログラミングスキルを養う。構文などを学んだが、プログラムが書けずに悩んでいる読者に最適の書。
【目次】
第1部 準備
第1章 本書でプログラミングを学習するための準備
第2章 オンラインジャッジ

第2部 プログラミング入門
第3章 基本要素
第4章 条件分岐
第5章 繰返し処理
第6章 配列
第7章 文字列
第8章 関数

第3部 アルゴリズム入門
第9章 計算量
第10章 ソート
第11章 探索
第12章 整数

第4部 発想問題
第13章 発想問題  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 67位
本書の内容
直感的かつ短いコードでアイデアを形にできるKerasはTensorFlowのラッパーとして大人気のライブラリです。
本書でもTensorFlowをバックエンドとして使用し、自然言語処理、画像識別、画像生成、音声合成、テキスト生成、強化学習、AIゲームプレイなどさまざまなモデルをPythonとKerasで実装します。
対象読者は、各種のディープラーニングを素早く実装したいプログラマー、データサイエンティスト。
ディープラーニングを支える技術の速習にも好適です。
数式はなるべく使わずにコードと図で説明します。
ニューラルネットワークおよびPython 3の基本を理解している人であれば誰でも始めることができます。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
環境構築に時間がかかるが、その分、勉強になりました。内容もちょっとむずかしいので、中上級者レベルです。
それぞれの項の導入が分かりやすく、参照する論文なども紹介してあり良い本です。
 
   
人気 68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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 69位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
超入門との事でしたが、パソコン素人のわたしにはまだまだ付いていけませんでした。 説明はとても丁寧で、わかりやすいと思います。 もう少し勉強してから使いたいと思います。
 
   
人気 70位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 71位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 72位
本書の内容
Django3.2対応(LTS)
DjangoによるWebアプリ開発手法を丁寧に解説!

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

【対象読者】
Pythonの基礎知識のあるフルスタックエンジニア

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

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

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

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 73位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 74位
本書の内容
現場で役立つ実践的なノウハウを徹底解説

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

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

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

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

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

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
とてもわかり易い本でした。 丁寧に梱包されていたので、不満もありません。 また、この業者から解体と思います。
 
   
人気 75位
本書の内容
分析したデータを
わかりやすく
ビジュアライゼーションしよう!

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

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

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

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

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

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

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 76位
本書の内容
さまざまなアルゴリズムを一挙に把握できる。
問題解決力、データ活用力をレベルアップ!

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

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


※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 77位
本書の内容
Excelシート間のコピペをはじめ、単純なパソコン仕事は小さなプログラムを書くことで自動で行うことができます。
こうしたプログラムを書けるようになることが、自分の仕事を効率化したい社会人にとって大きな武器になることは間違いありません。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

第8章 PythonでWebから情報を収集する
8-1 Seleniumのインストール
8-2 ブラウザを操作してみる
8-3 Selenium IDEでブラウザ操作を記録
8-4 Webページから情報を読み取る
8-5 実際のWebページから情報を読み取る
8-6 Webからの情報収集を自動化する
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
プログラミング初心者でも分かり易い様に、序盤は初歩的な説明も書いてくれています。Windowsユーザー・Macユーザーのどちらでも使える様に、それぞれのOSでのやり方が書いてくれているのも嬉しいです。 仕事において自動化する為の実用的なプログラミングなので、営業職や事務職のサラリーマン向けですかね。本格的にプログラミングをしたい人には向いていないと思います。 大幅に割引価格で購入できるので電子書籍で買いましたが、正直見やすさであれば紙の本の方が見やすいと思います。
初心者にもわかるように、説明されており、役にたちました。Excelの自動化について、もう少しPageがあったらよかったのですが。これに関しては、他の本も出てるので、そちらを参照でしょうか・・
とても丁寧な解説で、エクセルやメールの自動化のやり方が分かるので、助かりました。お値段に見合う内容でした。
 
   
人気 78位
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
 
ユーザーレビュー
大学の勉強に使う補助教材として欲しいと、子供に頼まれて購入。大きな書店でないと買えず、手軽にネットでポイントもついてお得に買えました。
 
   
人気 79位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 80位
本書の内容
Pythonでさまざまな現象をシミュレーションしよう!
本書はコンピュータシミュレーションの基礎を、Pythonを用いたプログラミングによって実際に試しながら学習するものです。
うわさの拡散や伝染病の流行といった自然科学モデル、在庫管理などの経営モデルといった具体的なものから、情報科学的な確率モデル、ベイズ統計、グラフ理論、GAといった各手法に基づいたモデル、エージェントベースモデル、強化学習による意思決定モデルまでを解説しています。

【目次】
第1章 はじめに
1.1 モデルとシミュレーション
1.2 Python, Anaconda,パッケージ
1.3 開発環境
1.4 ちょっとした流儀
1.5 クイックスタート

第2章 数値計算と数学の基礎
2.1 数学記号の用い方
2.2 有限桁のために生じる数値誤差
2.3 いくつかの数値計算
2.4 確率の基礎
2.5 疑似乱数とSciPyを用いた確率の計算

第3章 アニメーション
3.1 アニメーションの意義
3.2 Matplotlibを用いたアニメーション
3.3 VPythonを用いたアニメーション

第4章 確率モデル
4.1 時系列モデル
4.2 マルコフ連鎖
4.3 確率微分方程式
4.4 カルマンフィルタ
4.5 時系列モデル

第5章 自然科学モデル
5.1 人口予測
5.2 感染症の流行
5.3 捕食種・被食種の関係
5.4 フラクタル
5.5 カオス
5.6 音と周波数

第6章 経営モデル
6.1 簡単な例
6.2 線形計画法
6.3 在庫管理
6.4 待ち行列

第7章 ベイズ統計に基づくモデル
7.1 ベイズの定理とベイズ更新
7.2 確率分布への適用
7.3 確率的プログラミングPyMC

第8章 グラフ理論に基づくモデル
8.1 グラフ理論の概要
8.2 噂の拡散のシミュレーション(スケールフリーネットワーク)
8.3 人間関係のネットワーク(スモールワールド)
8.4 文章の相関の可視化(共起ネットワーク)

第9章 遺伝的アルゴリズムに基づくモデル
9.1 遺伝的アルゴリズムの概要
9.2 組合せに関係した問題
9.3 順序に関係した問題
9.4 順序と組合せに関係した問題
9.5 実数値を用いた問題

第10章 エージェントベースモデル
10.1 エージェントベースモデルの概要
10.2 離散的環境で行動するエージェント
10.3 連続的環境で行動するエージェント
10.4 移動を伴わない意思決定個体としてのエージェント

第11章 強化学習による意思決定モデル
11.1 強化学習の概要
11.2 1人の意思決定
11.3 2人の意思決定
11.4 深層強化学習の概要
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 81位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 82位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 83位
本書の内容
プログラミングがはじめてでも大丈夫! 営業や事務などのビジネスパーソンを対象にした、ノンプログラマーのためのPython自動化の教本です。

※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。

業務改善コンサルタントの著者が選ぶ、実務で役立つ要素が詰まっています。
面倒な単純作業を自動化して、より良い働き方ができるようになるための一冊です。

●目次
第1章 自動化をはじめる準備
 プログラミングの環境構築
 Pythonの基本
第2章 Python×Excelの自動化
 データを取り込む
 データの内容を確認する
 データをソートする
 データを絞り込む
 データを集計する
 ピボットテーブルを作成する
 グラフを作成する
 データを出力する
 データを結合する
第3章 Python×デスクトップ(Windows)の自動化
 ファイルを操作する
 画面を操作する
 入金データの消込業務を自動化する
第4章 Python×Webの自動化
 Webスクレイピングする
第5章 Python×PDFの自動化
 PDFファイルを操作する
 ページを操作する
 ページの情報を取得する
 ページを編集する
第6章 Python×メールの自動化
 メールを自動送信する
 メールの情報を保存する

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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 84位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 85位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 86位
本書の内容
注目を集めるPython(パイソン)を使った機械学習の、実践的な基礎が学べる解説書です。小さいサンプルプログラム(bot)に機能を追加しながらデータ収集から前処理、学習、予測、評価まで周辺技術も含めた機械学習の全体像が学べます。本書のサンプルプログラムは、すべて本書のサポートページからダウンロードできます。本書はこんな人におすすめです。Pythonの入門書を読み終えた人、Pythonを使った機械学習に触れてみたい人、業務で役立つ実践的なノウハウが知りたい人、など。

※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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 87位
本書の内容
見込み客、土日の需要、商品リコメンド…
営業、マーケティングが劇的に変わる
業務に本当に役立つ“儲かるAI”を自分で作る!

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

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

1章 業務と機械学習プロジェクト
2章 機械学習モデルの処理パターン
3章 機械学習モデルの開発手順
4章 機械学習モデル開発の重要ポイント
5章 業務要件と処理パターン
6章 AIプロジェクトを成功させる上流工程のツボ  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
数学の解説がないです。つまり、解説がなくとも理解できるように書かれているということです。 また、サラリーマンのようなプログラマではない人にむけているので、誰にでも理解できる内容だとおもいます
Pythonコードを使いながら儲かるAIを作ることができるので、ぜひおすすめしたいと思います。
内容分かりやすく、よく理解がすすみました。続編を期待してます。
 
   
人気 88位
本書の内容
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。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 89位
本書の内容
Python クローリング&スクレイピング決定版!

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。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
スクレイピングの勉強がしたくて購入しました。読み進めた感想としては初心者には厳しい内容と思います。せめてWEBの最低知識程度はないと全くわからないかと思います。基礎知識さえあればとってもわかりやすい内容でした。
本屋さんはとても良いお店です。いつも安いし、配送も早いです。また買おうと思います。 クーポンももらえると嬉しいです
孫に頼まれて購入しました 本の内容とかはわかりませんが 注文した翌日には発送の連絡あって早かったです
 
   
人気 90位
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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 91位
本書の内容
プログラミング系YouTubeとしては国内最大級の13万人の登録者数を誇る
YouTube キノコード / プログラミング学習チャンネルと連動!!

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

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

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

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

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

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

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

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

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

02 PythonでGmail自動送信

03 Webスクレイピング
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 92位
本書の内容
本書は、機械学習を手軽に学習し、さらにそれを活用するために、実践的なPythonのサンプルコードを使って紹介しています。

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

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

本書は、2016 年に発売され好評だった『Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック』を大幅に改訂したものです。最先端の機械学習(特に、深層学習)の分野にあって、2、3 年というのは決して短くない時間です。ですから、当時主流だった方法が時代遅れになっていたり、ライブラリに大きなバージョンアップがあったりするのは仕方のないことでしょう。そこで、本書では、全面的にソースコードを修正し、非推奨となったライブラリを捨て、新しいライブラリやフレームワークの解説を追加しました。また、ここ数年で、WebサイトのHTTPS化が加速したので、その点も踏まえて、全面的に修正しています。
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
初心者なので少し難しかったですが、基礎的な理解してからのがいいです。中古を買ったので仕方ないですが、タバコの匂いが凄かった
入門書を読んだ後にスクレイピングを実践するには分かりやすい本だと思います。 初心者が気になる機能が取り上げられている。
 
   
人気 93位
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 94位
本書の内容
◆RとPython両方学べる。コスパ最強の一冊!◆

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

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

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

第2部 機械学習
6章 機械学習の目的・データ・手法
7章 回帰1(単回帰)
8章 回帰2(重回帰)
9章 分類1(多値分類)
10章 分類2(2値分類)
11章 深層学習とAutoML
12章 時系列予測
13章 教師なし学習
付録A 環境構築  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 95位
本書の内容
シンプルな文法と豊富な機能で、読みやすいコードへ

Pythonはここ数年で日本語の書籍も増え、開発現場での利用実績も着実に増えてきています。ご自身の第二、第三の言語の選択肢としてPythonが気になっているという方も多いのではないでしょうか。また、「Pythonを始めてみたけど、実際に業務で利用するには不安が残る」「コードレビューに怯えながらPythonを書いている」という方も多いのではないでしょうか。
本書は、そういった方を対象に、Pythonという言語が持つ機能の実践的な使い方を紹介します。Pythonは、日常的なツールからWeb開発、データ分析、機械学習など分野を問わず利用できる汎用性の高い言語です。本書も同じく、Pythonという言語の仕様やその特徴的な機能、標準ライブラリでできることを中心に扱うため、分野を問わず活用していただけます。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
よくある基礎中の基礎の本ではなく、モジュールやパッケージ、並行処理など実務で使うときには必要になる項目が多いので購入。 何冊か読み比べましたがThreadについて書いているのはこの本くらいでした。(オライリー辺りは書いてあると思いますが) ネット記事などで基本を身に着けて、とりあえず一冊くらい参考書的に手元においておきたい人向け。
Pythonの授業を受けるために購入しました。 基本がビッシリ載っているので、授業のための足場にはなります。 事前にCやFORTRAN、対話式のBASICを知っているので、分量が多くても読み進められます。
 
   
人気 96位
本書の内容
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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 97位
本書の内容
数学とPythonがいっぺんに学べる一石二鳥の1冊!

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

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

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

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

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

本書で高校レベルの数学をしっかり理解して、ぜひ次のステップに進んでください!  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 98位
本書の内容

数学の基礎知識とPythonコードを紐づけて機械学習の基本を学べる!

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

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

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

【対象読者】
機械学習の基礎を学びたい理工学生・エンジニア

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

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※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
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 99位
本書の内容
■■内容紹介
リアルな機械学習が、データ活用プロジェクト成功の鍵。2万人が読んだ『Python実践データ分析100本ノック』に続編が登場!

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

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

■構成
本書は、データ分析システムと機械学習システムの二部構成です。

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

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

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

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

■■練習するライブラリ:データ加工(Pandas)/可視化(Matplotlib、seaborn、OpenPyXL)/機械学習(scikit-learn)  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 100位
本書の内容
データサイエンスやAIの世界で欠かせない基礎知識といえる、線形代数。

本書は、そのような応用に必須の知識に焦点をあて、イメージを掴みながら学習できるよう、やさしく解説した入門書です。
手軽にできるPythonプログラミングを交えながら学ぶため、概念や計算方法の理解が深まるだけでなく、それらをプログラムに落とし込む力も身につけることができます。
はじめの章で基本事項を解説しているので、Python初心者でも大丈夫です。

〈このような方におすすめ〉
・データサイエンティストを目指している方
・線形代数を学ぶ必要が出てきたが、普通の数学書を読むのはきついと感じている方
・Pythonを気軽に学び、活用してみたい方

◆電子版が発行されました
◆詳細は、森北出版Webサイトにて

【目次】
はじめに
1 章 Pythonの環境設定と基本操作
1-1 Google Colaboratory の導入
1-1-1 GoogleアカウントとChromeブラウザの準備
1-1-2 GoogleColaboratoryへのアクセス、利用方法
一歩深く…お手持ちのPC にPython の環境をインストールする
1-2 Pythonの基本文法
1-2-1 四則演算
1-2-2 変数
1-2-3 print文
1-2-4 配列
1-2-5 条件分岐
1-2-6 反復
1-2-7 関数
1-2-8 グラフ表示
1-2-9 コメント文

2章 線形代数のイメージ
2-1 「線形代数」の意味
2-1-1 ベクトル、行列と線形代数
2-2 ベクトル、行列の簡単な例
2-3 ベクトル、行列のいろいろな例

3章 ベクトルの基本ノルム、距離、内積
3-1 ベクトル
3-1-1 ベクトルの基本
3-1-2 ベクトルの座標上での表現
3-1-3 列ベクトル、行ベクトル
3-1-4 ベクトルの成分
3-1-5 ベクトルの基本演算
一歩深く…ベクトル空間
3-2 ベクトルの分解と線形結合
3-2-1 単位ベクトル
3-2-2 ベクトルの分解と線形結合
3-3 線形独立・線形従属
3-4 ノルム、距離、内積
3-4-1 ノルム
3-4-2 距離
3-4-3 内積・コサイン類似度
3-4-4 距離・コサイン類似度を使って色の関係を求める
一歩深く…ノルム・距離・内積の公理
3-5 正規直交基底
3-5-1 基底
3-5-2 直交
3-5-3 正規直交基底

4章 行列の基本連立1次方程式を解くために
4-1 連立1 次方程式を行列で表現
4-1-1 連立1次方程式と行列
4-1-2 連立1次方程式を解くには
4-2 行列
4-2-1 行列の基本
4-2-2 様々な行列
4-2-3 逆行列
4-3 行列式
4-3-1 2×2行列の行列式
4-3-2 3×3行列の行列式
一歩深く…余因子展開
4-3-3 行列式の性質
4-4 ガウスの消去法
4-4-1 ガウスの消去法の前進消去と後退代入
4-4-2 階数(ランク)
4-5 行列の基本演算
4-5-1 行列の和・差
4-5-2 行列のスカラー倍
4-5-3 行列の和とスカラー倍の性質
4-5-4 行列とベクトルの積
4-5-5 行列と行列の積
4-5-6 行列と行列の積の性質
一歩深く…補足:2×2行列の逆行列を求める

5章 線形写像/線形変換
5-1 線形写像/線形変換
一歩深く…像空間、核空間
5-2 写像の合成
5-3 画像データからの印象語抽出システムを線形写像で実現
5-3-1 画像ファイルからRGB色ベクトル抽出
5-3-2 RGB 色ベクトルから10次元色ベクトル抽出
5-3-3 10 次元色ベクトルxを取得
5-3-4 表現行列の構成と10次元色ベクトルから印象語ベクトルへの線形写像

6章 アフィン変換画像の平行移動、拡大・縮小、回転、せん断、鏡映
6-1 線形変換をまとめて行うには
6-2 平面画像処理
6-2-1 画像ファイルを座標行列に変換
6-2-2 拡大・縮小
6-2-3 回転
6-2-4 せん断
6-2-5 鏡映
6-2-6 平行移動が線形変換で表現できないという問題
6-3 平面画像のアフィン変換
6-3-1 アフィン変換での平行移動
6-3-2 アフィン変換での拡大・縮小
6-3-3 アフィン変換での回転
6-3-4 アフィン変換でのせん断
6-3-5 アフィン変換での鏡映
6-3-6 アフィン変換の合成
6-4 3 次元でのアフィン変換
6-4-1 3 次元のアフィン変換での平行移動
6-4-2 3 次元のアフィン変換での拡大・縮小
6-4-3 3 次元のアフィン変換での回転
6-4-4 3 次元のアフィン変換でのせん断
6-4-5 3 次元のアフィン変換での鏡映
一歩深く…3Dオブジェクトを読み込み、表示する

7章 固有値・固有ベクトル
7-1 基底の取り替え
7-1-1 基底の取り替えの基本
7-1-2 基底の取り替えと他の線形変換が混じる場合
7-2 対角行列
7-3 固有値・固有ベクトル
7-3-1 対角化を考える
7-3-2 固有値・固有ベクトル
7-3-3 行列の対角化
7-3-4 対称行列
7-4 固有値・固有ベクトルを使った応用例Google PageRank

謝辞
参考文献
索引
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   

Python 新書一覧

本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
Django3.2対応(LTS)
DjangoによるWebアプリ開発手法を丁寧に解説!

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

【対象読者】
Pythonの基礎知識のあるフルスタックエンジニア

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

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

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

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※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
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
Webアプリの作り方からAPI化、デプロイメントまで
エンジニアとデータサイエンティストのためのFlask入門

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

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

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

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

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

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

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

[原著:Learn Robotics with Raspberry Pi: Build and Code Your Own Moving, Sensing, Thinking Robots, 2019]  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
カーネルの技術は,主成分分析,回帰分析,関数データ解析などのデータ分析,サポートベクトルマシン,ガウス過程といった機械学習で,頻繁に用いられている。有限次線形空間におかれた特徴量を関数に対応させることによって非線形の情報処理が実現できる,というメリットがある。その関数の線形空間を完備なものとしたとき,カーネルが再生性を満足していれば,線形空間を再生核Hilbert空間(RKHS)という。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

02 PythonでGmail自動送信

03 Webスクレイピング
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
◆RとPython両方学べる。コスパ最強の一冊!◆

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

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

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

第2部 機械学習
6章 機械学習の目的・データ・手法
7章 回帰1(単回帰)
8章 回帰2(重回帰)
9章 分類1(多値分類)
10章 分類2(2値分類)
11章 深層学習とAutoML
12章 時系列予測
13章 教師なし学習
付録A 環境構築  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
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。

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
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  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
クリーンで柔軟性の高いプログラムを開発できる。
プロの品質を実現するデザイン手法を多面的に解説。

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

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

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

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

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


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

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

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


※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
多分野の実例を通して、微分方程式の活用法を学びます。実際の例として、モード解析、江崎ダイオードを用いた発振回路方程式や、感染症の数理モデル(SIRモデル)の新型コロナウイルス(COVID-19)感染データへの当てはめ等を扱います。
各章末には、合計100題の練習問題が用意されています。微分方程式の標準解法、Pythonを用いた解や流れの可視化、数式処理を用いた厳密解の計算、厳密解が求まらない微分方程式の数値計算について、すべての問題に解答(プログラムコードを含む)が付いています。Pythonを使いながら、微分方程式を現実に応用することが可能となるでしょう。

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

本書は、そのような応用に必須の知識に焦点をあて、イメージを掴みながら学習できるよう、やさしく解説した入門書です。
手軽にできるPythonプログラミングを交えながら学ぶため、概念や計算方法の理解が深まるだけでなく、それらをプログラムに落とし込む力も身につけることができます。
はじめの章で基本事項を解説しているので、Python初心者でも大丈夫です。

〈このような方におすすめ〉
・データサイエンティストを目指している方
・線形代数を学ぶ必要が出てきたが、普通の数学書を読むのはきついと感じている方
・Pythonを気軽に学び、活用してみたい方

◆電子版が発行されました
◆詳細は、森北出版Webサイトにて

【目次】
はじめに
1 章 Pythonの環境設定と基本操作
1-1 Google Colaboratory の導入
1-1-1 GoogleアカウントとChromeブラウザの準備
1-1-2 GoogleColaboratoryへのアクセス、利用方法
一歩深く…お手持ちのPC にPython の環境をインストールする
1-2 Pythonの基本文法
1-2-1 四則演算
1-2-2 変数
1-2-3 print文
1-2-4 配列
1-2-5 条件分岐
1-2-6 反復
1-2-7 関数
1-2-8 グラフ表示
1-2-9 コメント文

2章 線形代数のイメージ
2-1 「線形代数」の意味
2-1-1 ベクトル、行列と線形代数
2-2 ベクトル、行列の簡単な例
2-3 ベクトル、行列のいろいろな例

3章 ベクトルの基本ノルム、距離、内積
3-1 ベクトル
3-1-1 ベクトルの基本
3-1-2 ベクトルの座標上での表現
3-1-3 列ベクトル、行ベクトル
3-1-4 ベクトルの成分
3-1-5 ベクトルの基本演算
一歩深く…ベクトル空間
3-2 ベクトルの分解と線形結合
3-2-1 単位ベクトル
3-2-2 ベクトルの分解と線形結合
3-3 線形独立・線形従属
3-4 ノルム、距離、内積
3-4-1 ノルム
3-4-2 距離
3-4-3 内積・コサイン類似度
3-4-4 距離・コサイン類似度を使って色の関係を求める
一歩深く…ノルム・距離・内積の公理
3-5 正規直交基底
3-5-1 基底
3-5-2 直交
3-5-3 正規直交基底

4章 行列の基本連立1次方程式を解くために
4-1 連立1 次方程式を行列で表現
4-1-1 連立1次方程式と行列
4-1-2 連立1次方程式を解くには
4-2 行列
4-2-1 行列の基本
4-2-2 様々な行列
4-2-3 逆行列
4-3 行列式
4-3-1 2×2行列の行列式
4-3-2 3×3行列の行列式
一歩深く…余因子展開
4-3-3 行列式の性質
4-4 ガウスの消去法
4-4-1 ガウスの消去法の前進消去と後退代入
4-4-2 階数(ランク)
4-5 行列の基本演算
4-5-1 行列の和・差
4-5-2 行列のスカラー倍
4-5-3 行列の和とスカラー倍の性質
4-5-4 行列とベクトルの積
4-5-5 行列と行列の積
4-5-6 行列と行列の積の性質
一歩深く…補足:2×2行列の逆行列を求める

5章 線形写像/線形変換
5-1 線形写像/線形変換
一歩深く…像空間、核空間
5-2 写像の合成
5-3 画像データからの印象語抽出システムを線形写像で実現
5-3-1 画像ファイルからRGB色ベクトル抽出
5-3-2 RGB 色ベクトルから10次元色ベクトル抽出
5-3-3 10 次元色ベクトルxを取得
5-3-4 表現行列の構成と10次元色ベクトルから印象語ベクトルへの線形写像

6章 アフィン変換画像の平行移動、拡大・縮小、回転、せん断、鏡映
6-1 線形変換をまとめて行うには
6-2 平面画像処理
6-2-1 画像ファイルを座標行列に変換
6-2-2 拡大・縮小
6-2-3 回転
6-2-4 せん断
6-2-5 鏡映
6-2-6 平行移動が線形変換で表現できないという問題
6-3 平面画像のアフィン変換
6-3-1 アフィン変換での平行移動
6-3-2 アフィン変換での拡大・縮小
6-3-3 アフィン変換での回転
6-3-4 アフィン変換でのせん断
6-3-5 アフィン変換での鏡映
6-3-6 アフィン変換の合成
6-4 3 次元でのアフィン変換
6-4-1 3 次元のアフィン変換での平行移動
6-4-2 3 次元のアフィン変換での拡大・縮小
6-4-3 3 次元のアフィン変換での回転
6-4-4 3 次元のアフィン変換でのせん断
6-4-5 3 次元のアフィン変換での鏡映
一歩深く…3Dオブジェクトを読み込み、表示する

7章 固有値・固有ベクトル
7-1 基底の取り替え
7-1-1 基底の取り替えの基本
7-1-2 基底の取り替えと他の線形変換が混じる場合
7-2 対角行列
7-3 固有値・固有ベクトル
7-3-1 対角化を考える
7-3-2 固有値・固有ベクトル
7-3-3 行列の対角化
7-3-4 対称行列
7-4 固有値・固有ベクトルを使った応用例Google PageRank

謝辞
参考文献
索引
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
本書の内容
プログラミングがはじめてでも大丈夫! 営業や事務などのビジネスパーソンを対象にした、ノンプログラマーのためのPython自動化の教本です。

※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。

業務改善コンサルタントの著者が選ぶ、実務で役立つ要素が詰まっています。
面倒な単純作業を自動化して、より良い働き方ができるようになるための一冊です。

●目次
第1章 自動化をはじめる準備
 プログラミングの環境構築
 Pythonの基本
第2章 Python×Excelの自動化
 データを取り込む
 データの内容を確認する
 データをソートする
 データを絞り込む
 データを集計する
 ピボットテーブルを作成する
 グラフを作成する
 データを出力する
 データを結合する
第3章 Python×デスクトップ(Windows)の自動化
 ファイルを操作する
 画面を操作する
 入金データの消込業務を自動化する
第4章 Python×Webの自動化
 Webスクレイピングする
第5章 Python×PDFの自動化
 PDFファイルを操作する
 ページを操作する
 ページの情報を取得する
 ページを編集する
第6章 Python×メールの自動化
 メールを自動送信する
 メールの情報を保存する

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

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