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Python 人気本 ランキング

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

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

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

子どもから大人まで、「プログラミングを楽しみたいすべての人」にお届けします。  
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ユーザーレビュー
 
   
人気 2位
本書の内容
シリーズ累計90万部突破の大人気入門書の改訂版!
コツ・しくみ・落とし穴をしっかり押さえるから
初心者でもすぐにプログラミングを習得できる!

初心者でもすぐにプログラミングを習得できる秘密は、3つのコンセプトにあり!

【1】手軽に・つまずかずに、Pythonをはじめられる

初心者には難しいの「プログラミング環境の準備」。つまずかずに最初の一歩を踏み出せるよう、スマホやPCのWebブラウザでプログラミングができる「dokopy(ドコパイ)」※を用意しました。
また、陥りがちなトラブルには、巻末の「エラー解決・虎の巻」で対策できます。

【2】「なぜ」「どうして」が必ずわかる

本書は、学習中浮かび上がる「なぜ?」「どうしてこうなるの?」をスルーせずに、しっかり答えを出して次のテーマに進みます。
この、シリーズに通底するスッキリ流解説によって、一歩一歩着実に理解を深めて、無駄なく短期間で知識を習得できます。

【3】今後に活かせる「基礎」を学べる

本書では初心者が利用する機会が少ない文法と、必ず覚えておきたい文法を切り分けて紹介。
未経験者が基礎をしっかりと身に付けるとともに、機械学習やWebアプリケーション開発といった専門分野へつながる知識を習得することができます。

第2版では、令和の学習体験により適した、シンプルでスッキリとした紙面デザインへ全面的にリニューアルし、読みやすさ、使い勝手の向上を図っています。
さらに、実践的なコーディング力を鍛える「ゲーム開発の総合演習」を追加。この演習を通して本書を何度も復習し、ゲームを完成することができれれば、確かな実力が身に付きます。ぜひチャレンジしてみてください。

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。

※dokopyご利用上の注意
・dokopyは、本書著者の所属企業(株式会社フレアリンク)が運営するサービスです。正式利用にはユーザー登録が必要になります。
・dokopyは新刊販売による収益で維持・運用されているサービスです。古書店やネットオークション等、新刊以外を購入された場合、一部の機能はご利用いただけません。あらかじめご了承ください。
・dokopyでは個人の方による独学での利用を前提に無料プランが提供されています。研修や学校等での利用や商用利用に関する専用プランについては、株式会社フレアリンクへお問い合わせください(専用プランの契約なく、商用利用や研修等による多人数同時アクセスが発生した場合、個人学習者の利用環境を保護するため、予告なくアクセスを制限させていただく場合があります)。
・dokopyへのアクセスは、セキュリティ及び国際プライバシー保護法令上の理由から、日本国内のみに限定しています。海外のネットワークからはご利用いただけません。
 
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人気 3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。  
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ユーザーレビュー
Pythonなのでプログラミングもしやすいし、分かりやすいので楽しく学べています。 最後の方ちょっと難しいけど…でも、いい本だと思います。 誤植も少ないので安心です。
 
   
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本書の内容
本書はプログラミング言語Pythonの作者Guido氏が書き下ろした、Python入門者のための手引書です。Pythonの言語とシステムの基本的な機能やコンセプトをわかりやすくまとめて解説し、さらにPythonの特徴的な機能を数多く取り上げて紹介しており、Pythonの雰囲気とスタイルをつかむことができます。
本書を読むことで、Pythonのモジュールやプログラムを読み書きできるようになり、ライブラリリファレンスで解説されているさまざまなモジュールについて、詳しく学ぶ準備が整います。
細部にわたり改訂し、最新の3.9.0版ドキュメントに追随した入門者必読の書です。  
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ユーザーレビュー
翻訳本ですのてま、冗長に感じられる部分がないわけではありませんが、Python認定試験に必要であるため、購入しました。Web版にも無料で読むことができますが、本で見た方が私は見やすいと思いました。
本はいつもこのショップで購入しています。 迅速な発送と還元ポイントが高いのがポイントです。 同系列のお店との違いがわかりにくいのが難点。
チュートリアルというものの、完全初心者に対しては向いていない。しかしながら非常に細かい内容も多く、2冊目にはおすすめできる
 
   
人気 5位
本書の内容
 
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ユーザーレビュー
一から読み進めていくだけで、環境構築でつまづくことなく始められました。 また、プログラムの内容も段階を踏みながら実践的な内容へと繋がっていくので、Pythonの最初の一冊として良かったと思います。 その分、応用的な内容は後半で少し踏み込んだ程度でした。
値段に見合う内容かと問われれば一考せざるを得ません。ネットでただで拾える 内容が多いことと、さらに、電子書籍の場合、本当に使いづらいので読んでて嫌になります。
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。
 
   
人気 6位
本書の内容
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。
ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。
ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか?なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか?といった“Why"に関する問題も取り上げます。  
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ユーザーレビュー
最近仕事でpythonを使い始めまして、買ってみました。 ブックカバーまでつけていただき、大変丁寧な対応でした。 最初に読むには良い入門編かなぁと思いますが、この様なジャンルの本高額ですので、なかなか他の本との比較はできません。これが1番かどうかは分かりません。
E資格を取るために購入しました。とてもわかり易く記載されており、実装も記載されております。最初から始める人には、オススメと思います。
非常に分かり易いです。今まで、断片的に持っていた知識が、この本で繋がった感じがしました。買って良かったです。
 
   
人気 7位
本書の内容
 
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ユーザーレビュー
 
   
人気 8位
本書の内容
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  
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人気 9位
本書の内容
 
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人気 10位
本書の内容
おかげさまで8万部突破!
読者の声に応えて
第2版の登場

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

【対象読者】
Pythonについて何も知らないプログラミング超初心者

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

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

【著者プロフィール】
森 巧尚(もり・よしなお)
『マイコンBASICマガジン』(電波新聞社)の時代からゲームを作り続けて現在はコンテンツ制作や執筆活動を行い関西学院大学非常勤講師、
関西学院高等部非常勤講師、成安造形大学非常勤講師、大阪芸術大学非常勤講師、プログラミングスクールコプリ講師などを行っている。
近著に、『Python1年生』『Python2年生 スクレイピングのしくみ』『Python2年生 データ分析のしくみ』『Python3年生 機械学習のしくみ』
『Java1年生』『動かして学ぶ!Vue.js開発入門』『Python自動化簡単レシピ』(いずれも翔泳社)、
『ゲーム作りで楽しく学ぶ Pythonのきほん』『楽しく学ぶ Unity2D超入門講座』『楽しく学ぶ Unity3D超入門講座』(いずれもマイナビ出版)などがある。  
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ユーザーレビュー
プログラミングを習っていて、購入して下さいとのことで買いました。まだ、使用していませんが楽しみです。商品は注文してすぐに届きました。
 
   
人気 11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】

ヤギ博士・フタバちゃんと一緒に
機械学習のしくみを学ぼう!

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

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

【読者対象】
機械学習の初心者

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

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

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。  
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人気 12位
本書の内容
現役シリコンバレーエンジニアが教える「最強のプログラミング」講義!

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

海外企業でも通用する
一流のプログラミング技術が学べます!

★基礎から応用、一流コードスタイルまで1冊で学べる★

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

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

★海外でも通用する
一流のプログラミング技術が身につく★

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

★9万人超が選んだ人気No.1講座の書籍化★

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

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

★エンジニアの成功戦略も教えます★

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

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

★用語集、Pointなども充実★

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

巻末には「用語集」も収録し、
徹底して実践的な内容となっています。  
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わかりやすく丁寧に説明されてました。応用編は難しいところもありますが繰り返し学習してマスターしたいと思います。
 
   
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本書の内容
 
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本書の内容
数学とPythonがいっぺんに学べる一石二鳥の1冊!

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

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

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

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

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

本書で高校レベルの数学をしっかり理解して、ぜひ次のステップに進んでください!  
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人気 17位
本書の内容
基礎からアプリ開発のために必要な知識まで、「この一冊で」しっかりやさしく学べる新しいPythonプログラミングの教科書。
はじめてプログラムを行う人でも安心して読み進められるように、基礎をわかりやすく解説。さらに「AI」「スクレイピング」「データベース」「Webプログラミング」など、最新のアプリ開発にすぐに取りかかれるように、実践的なサンプルも多数掲載。

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

 
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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 18位
本書の内容
 
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人気 19位
本書の内容
さまざまなアルゴリズムを一挙に把握できる。
問題解決力、データ活用力をレベルアップ!

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

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


※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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本書の内容
 
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人気 21位
本書の内容
東大 松尾研究室が提供するあの人気講座が待望の書籍化!

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

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


●本書の内容

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

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


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


本書には、さらに以下の3つの特徴があります。

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


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


●この本の対象読者

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


●著者による「はじめに」より編集・抜粋

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

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


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

 
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内容が濃く、パイソン初心者には最適。数学の知識としては、高校理系数学程度以上が理想的。
 
   
人気 22位
本書の内容
プログラミング入門書のロングセラー、
プログラミング学習シリーズにPythonが新登場!
基本文法からクラス、メソッドの使い方・作り方まで
しっかり学ぼう!

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

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

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

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

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

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

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。  
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これからPythonを学習したくて購入しました。 全くの素人なので、?な言語もありますが・・・・(;^_^A 読んでみて、理解できないことは書いてないし、初心者の私にはちょうど良いかな~
 
   
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本書の内容
●知識ゼロから始められるゲーム制作&プログラミングの入門書
 本書は、プロのゲームクリエイターがやさしく解説する、ゲーム制作&プログラミングの入門書です。
 ゲームを自作するには、プログラミングやゲーム制作の知識に加えて、ゲームのアルゴリズムを組むための数学の知識も必要不可欠です。そこで、ゲーム作りやプログラミングが初めてという方に向けて本書を執筆しました。Pythonという学びやすいプログラミング言語を使って、ゲームを作りながらプログラミングの基礎知識、ゲームの制作方法、そしてヒットチェック(当たり判定)などゲーム作りに必要なアルゴリズムや数学を無理なく学べる内容になっています。

【本書のサンプルゲーム】
モグラ叩き、テニスゲーム、カーレース、シューティングゲーム、ジャンプアクションゲーム、3Dダンジョン探検プログラムなど。

 「とにかくゲームを作ってみたい」「知識ゼロからプログラミングやゲーム制作を学びたい」「何かを作りながらプログラミングやアルゴリズムを学びたい」「ゲームでよく使うアルゴリズムや数学を学びたい」といった方におすすめの一冊です。  
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■□ 自分の仕事を楽にするプログラミングの強い味方!
□■ 業務の効率化もプログラミングの効率化もこの1冊で
「Excel×Python」で面倒だったExcelの作業や時間のかかる処理が楽になる――。そのことをご存じの方はずいぶん増えたと思います。そうしたら、いよいよ自分が毎日やっているExcel仕事を楽にする番ですよね。

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

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

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


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

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

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

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

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

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

【読者が得られること】
深層強化学習による開発手法を学ぶことができます。

【対象読者】
深層強化学習を学びたい理工学生・エンジニア

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

 
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本書の内容
シリーズの第2弾は、初学者向けのKaggle入門書の決定版!

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

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

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

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

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

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

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

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

付録A サンプルコード詳細解説
A.1 第2章 Titanicに取り組む
A.2 第3章 Titanicの先に行く
 
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本書の内容
 
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本書の内容
Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。
ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。  
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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 37位
本書の内容
Pythonは、AI分野で定番のプログラミング言語です。文法がシンプルなため、入門者が最初に学ぶプログラミング言語にうってつけです。AIに関わるディープラーニングやデータ分析だけでなく、Webアプリなどの大規模システム開発でも広く利用されています。
本書は、Pythonの基礎から、統合開発環境「Visual Studio Code」などの使い方、今話題のディープラーニングまで、チャットボットの開発、Webスクレイピング、ディープラーニングを体験しながら楽しく学ぶPython解説書の決定版です。自然言語処理やテキストマイニング、文章生成などが身に付きます。  
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本書の内容
少しずつ・繰り返し・ていねいに積み上げるスッキリ流解説で
実践的なスキルが必ず身に付く魔法の書


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

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

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

もちろん、シリーズで好評の「エラー解決・虎の巻」も収録していますので、途中でつまずいても安心です。
機械学習の楽しさ、奥深さをじっくり学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。
 
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ユーザーレビュー
とにかくわかりやすい。 ページ数はかなり多くて辞書みたいな本ですが、とにかくわかりやすです。 今まで様々な本で機械学習について勉強しようとして挫折をしていましたが、基礎の基礎からかんたんなコードを繰り返し学べるのでいつの間にかできるようになっています
まだ読み始めですが、初歩から進めていける構成になっていそうです。途中に練習問題が設定されていますが、飛ばさずに行えば定着に役立つでしょう。
 
   
人気 39位
本書の内容
本書は「Pythonだけ」を学ぶ本ではありません。Pythonを使ってプログラミングを紹介していますが、伝えたい内容はPythonに限らない「プログラミング全般」の知識です。

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

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

目次については、27章プラス補章2つと長いので、以下の「目次を見る」からご覧ください。
 
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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。
 
   
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本書の内容

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

Python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。
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本書の内容
画像認識の基礎から実践までを一冊に凝縮

近年の技術の発展により、画像認識技術はますます身近になっています。スマホの顔認証やオンライン会議での人物と背景を認識して背景をぼかすなどをはじめ、画像認識技術はさまざまな場面において人々の生活をサポートしています。本書では画像認識について実践的に学べるように、Pythonを使った実装を示しています。また画像認識の基礎については簡単に触れるにとどめ、最新の画像認識手法について紙幅を割き、多くの部分で深層学習の実装について学ぶことができる構成になっています。
第1章では、画像認識の概要やアプリケーション、本書の前提となる開発環境について解説します。第2章では、画像読み込みやフィルタ処理などの基本的な操作から始め、畳み込み演算やアテンションといった深層学習における特徴抽出の基礎についても解説します。第3章では、単純な画像分類モデルを使って画像認識の学習から評価までの流れを確認します。また、深層学習の基礎を解説し、深層学習を本格的に使い始める前の準備を行います。第4章では、画像認識の最も基本的なタスクである画像分類について解説します。順伝播型ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、Transformerという異なる構造を持つ3種類のネットワークを使った手法を解説し、それぞれのネットワークの特徴を理解できるようにします。第5章では、画像認識アプリケーションで広く用いられている物体検出について解説します。この章ではCNNを使った手法とTransformerを使った手法を1つずつ紹介し、それぞれの構造が物体検出でどのような利点を持つのかを解説します。第6章では、画像認識と自然言語処理の融合技術である画像キャプショニングを解説します。CNNとLong Short-Term Memory(LSTM)の組み合わせによる代表的な手法、アテンション機構を利用した手法、Transformerを応用した手法を解説します。
〈本書の章立て〉
序章
第1章 画像認識とは?
第2章 画像処理の基礎知識
第3章 深層学習を使う準備
第4章 画像分類
第5章 物体検出
第6章 画像キャプショニング

〈本書はこんな人におすすめです〉
・画像処理のエンジニア、研究者
・理系の大学生
・Pythonで画像認識を実装したい人
 
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発売日 2020/06/22
(4.1)
Amazon 3,300円 Kindle 2,970円
本書の内容
手を動かしておぼえるPythonプログラミング
――独学に最適な“標準教科書"


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

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

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

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

 
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思いのほか速く届きました。梱包状態も良かったと思います。書籍の内容は非常にわかり易く記載されていると思います。
 
   
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本書の内容
ゲームを作りながらPythonを楽しく学ぶ!

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

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

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

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

========================================
PART2 ゲームを作ろう
========================================
Chapter1 pygameで絵を描こう
Chapter2 キーやマウスで動かそう
Chapter3 画面の切り換えで紙芝居
Chapter4 衝突判定でアクションゲーム
Chapter5 ボールを反射してブロック崩し
Chapter6 ブロック崩しから、シューティングゲームへ
 
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本書の内容
中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズムを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」の1冊目として、「音源分離」をテーマとしています。近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい人の声以外の音が入ってくると、どうしても聞きたい人の声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出するという技術です。本書では、音源分離の基礎から、Pythonを用いた実装までを詳しく解説しています。また、音源分離で用いる数学的知識の基礎として、線形代数や行列・ベクトルの微分の方法、確率統計の基礎について示しています。音源分離を理解しコードを書くためには、プログラミングに関する知識はもちろん、線形代数、微分積分、確率・統計といった数学的知識も必要不可欠です。とくに音源分離では複素数の行列・ベクトルを用いるので、複素数の計算方法について重点的に示しています。

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子供がほしいとのことで注文しました。 迅速な対応ですぐ届きました。 Pythonの教材として学習しています。
 
   
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本書の内容
直感的かつ短いコードでアイデアを形にできるKerasはTensorFlowのラッパーとして大人気のライブラリです。
本書でもTensorFlowをバックエンドとして使用し、自然言語処理、画像識別、画像生成、音声合成、テキスト生成、強化学習、AIゲームプレイなどさまざまなモデルをPythonとKerasで実装します。
対象読者は、各種のディープラーニングを素早く実装したいプログラマー、データサイエンティスト。
ディープラーニングを支える技術の速習にも好適です。
数式はなるべく使わずにコードと図で説明します。
ニューラルネットワークおよびPython 3の基本を理解している人であれば誰でも始めることができます。  
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環境構築に時間がかかるが、その分、勉強になりました。内容もちょっとむずかしいので、中上級者レベルです。
それぞれの項の導入が分かりやすく、参照する論文なども紹介してあり良い本です。
 
   
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本書の内容
大手メーカーで活躍してきたクリエイターが
ゲーム開発のノウハウをゼロから教えます!


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

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

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

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

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

さらに、読者特典として3つのおまけゲームもプレゼント!

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

本書を機に、ぜひゲームプログラミングの世界に飛び込んでみてください!

【目次】
Prologueゲームプログラマーになろう!

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

時代が変わっても
変わらないアルゴリズムから考え方を学ぼう

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

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

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

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

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
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本書の内容
Webアプリの作り方からAPI化、デプロイメントまで
エンジニアとデータサイエンティストのためのFlask入門

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

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

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

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

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

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

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「Pythonで強化学習が実装できる!」と好評を得た入門書の改訂版。読者からの要望・指摘を反映させた。主に、Policy GradientとA2Cの記述・実装を見直した。・Pythonプログラミングとともに、ゼロからていねいに解説。・コードが公開されているから、すぐ実践できる。・実用でのネックとなる強化学習の弱点と、その克服方法まで紹介。【おもな内容】Day1 強化学習の位置づけを知る 強化学習とさまざまなキーワードの関係 強化学習のメリット・デメリット 強化学習における問題設定:Markov Decision Process Day2 強化学習の解法(1): 環境から計画を立てる 価値の定義と算出: Bellman Equation 動的計画法による状態評価の学習: Value Iteration 動的計画法による戦略の学習: Policy Iteration モデルベースとモデルフリーとの違いDay3 強化学習の解法(2): 経験から計画を立てる 経験の蓄積と活用のバランス: Epsilon-Greedy法 計画の修正を実績から行うか、予測で行うか: Monte Carlo vs Temporal Difference 経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか:Valueベース vs PolicyベースDay4 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 強化学習にニューラルネットワークを適用する 価値評価を、パラメーターを持った関数で実装する:Value Function Approximation 価値評価に深層学習を適用する:Deep Q-Network  戦略を、パラメーターを持った関数で実装する:Policy Gradient 戦略に深層学習を適用する:Advantage Actor Critic (A2C) 価値評価か、戦略かDay5 強化学習の弱点 サンプル効率が悪い 局所最適な行動に陥る、過学習をすることが多い 再現性が低い 弱点を前提とした対応策Day6 強化学習の弱点を克服するための手法 サンプル効率の悪さへの対応: モデルベースとの併用/表現学習 再現性の低さへの対応: 進化戦略 局所最適な行動/過学習への対応: 模倣学習/逆強化学習Day7 強化学習の活用領域 行動の最適化 学習の最適化  
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本書の内容
未来のスーパープログラマーをめざそう!

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


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

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

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

5 現実の世界でのプログラミング
プログラミング言語
伝説のプログラマー
大活躍しているプログラム
コンピューターゲーム
アプリを作る
インターネット用のプログラミング
JavaScriptを使う
悪いプログラム
小さなコンピューター
プログラミングのプロになる
 
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子供の学習用に使用できるかなと思って購入しましたが、考え方の解説集のような感じで文字通り「図鑑」でした。 スクラッチとPYTHONの概要をつかむ本で、内容を勉強するための本ではないようです。
電子なので見やすいです。割引で買えたためとてもお買い得でした。しかし、ページ数が見にくいと感じました。
 
   
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Pythonでスクレイピングを体験してみよう!

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

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

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

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

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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

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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
散布図
バブルチャート
ヒートマップ
ドーナツグラフ
レーダーチャート
地図情報
ワードクラウド
インフォグラフィック等

【著者プロフィール】
小久保 奈都弥(こくぼ・なつみ)
筑波大学第三学群社会工学類卒、
法政大学大学院イノベーションマネジメント研究科修了。
データ分析のコンサルティング会社で金融機関向けに
予測モデル構築業務やデータ分析業務に従事。
現在はコンサルティング会社に勤務するほか、
個人的にインフォメーションデザインや
データビジュアライゼーションの活動を行っている。
中小企業診断士
法政大学大学院特任講師

 
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※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

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

本書は、暗号、暗号解読、暗号学について興味を持っている人のためのものです。本書の暗号(23章と24章の公開鍵暗号を除く)はすべて古典的なものであり、ノートPCの計算能力でも解読できます。現在の組織や個人はこうした古典暗号を使用しません。しかし、古典暗号を通じて、暗号を構成する土台や、脆弱な暗号の解読法について学べます。  
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Pythonで暗号を勉強をしたくて買いました。とても面白く勉強になります。またPythonの基礎知識もついていいと思います。
 
   
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機械学習の原理を知るための、初めての入門

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

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

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

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

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

■推奨環境
・タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末
・Wi-Fiネットワーク経由でのダウンロード(Kindle端末の場合)
 
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本書の内容
コツ・しくみ・落とし穴をしっかりおさえるから
人気プログラミング言語「Python」がスイスイ身に付く!


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

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

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

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

本書では、以下の内容を扱います。

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

詳細は目次をご確認ください。
 
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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。
 
   
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本書の内容
Pythonゲーム開発入門の決定版!
人気ジャンルを題材に
プログラミングの腕を磨こう!


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

【本書の特長】
○複数の演習を通し、ゲーム開発の知識・技術を大幅UPできる
○三角関数、遠近法などの知識を開発に活かす方法を学べる
○マップエディタやランチャーなど関連ツールの開発も行う
○プログラム1行ごとに説明を付けており、理解しやすい
○豊富な図解とイラストを用い、イメージで理解できる
○開発に必要な素材はすべて無償ダウンロードできる

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

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

ゲーム素材400本、プログラム80本、遊んで面白いゲーム5本を無償提供!

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

ゲーム開発の基礎を盤石にしたい方、Pythonの技術に磨きをかけたい方にオススメの1冊です。  
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昔(相当昔になりますが…)は、プログラムリストが掲載された雑誌が販売されてて、それを手打ちして勉強していましたが、最近は、そういった本がなかなか見つからず探していました。ボリュームもあって遊びながら学べるので良い本です。
コード一行ごとに解説が書かれており、非常に分かりやすい。また、本のサイズが大きいため、読みながら実際にコードを書くという作業がやり易い。 とてもよい本だと思う。
社員スキルアップために購入させていただきました。定価より安く、配送も早かったです。
 
   
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発売日 2023/09/16
(4)
Amazon 2,970円
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本書の内容
■Pythonだけでなく「データ分析の基礎」も学べる!>

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

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

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

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

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

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

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

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

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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本書の内容
「Djangoに興味があるけど、何から手を付ければよいかわからない…」
「以前、Djangoの学習に挫折してしまったけど、やっぱり理解したい…」

といった方に、本書ではフレームワーク、Djangoの仕組みを、アプリ作成を通して理解が深められるよう説明します。  
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『Pythonの基礎は学んだけどDjangoって何』って人に最適な本です。 Djangoの最初の一冊目。丁寧に解説されています。 簡単なWebアプリもこれでつくれるようになります。 Djangoやるならこの本は本当におススメです。
 
   
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本書の内容
Pythonプログラムを動かしながら機械学習の基礎をしっかり学べる!

【本書の目的】
人工知能関連サービスや商品開発において
機械学習の基礎知識が必要となります。
本書では数式とPythonプログラムをつなげて
機械学習の基礎をしっかり学ぶことができます。

【本書の特徴】
本書は、機械学習の原理を数式でしっかり理解し、
Pythonプログラムによってその理解を深めていくことができる書籍です。

・数式とコードを連携して解説
・学習内容を「要点整理」で復習
・TensorFlow 2.7に対応
・Python 3.9に対応

【読者が得られること】
機械学習のしくみとPythonプログラムを
つなげて理解できます。

【対象読者】
機械学習の基礎を数学的な原理からプログラム実装までしっかり学びたい理工学生・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

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本書の内容
世界各国で翻訳された
機械学習本ベストセラーの第3版!

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

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

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


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

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

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

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

◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについて
ある程度理解している必要があります。
 
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本書の内容
「プログラムの読み方をすべて載せる(ふりがなをふる)」という手法で究極のやさしさを目指した、
まったく新しいPyhton(パイソン)の入門書です。

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

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

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

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


※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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実践編からの購入ですが、基本的なプログラムの知識があれば問題無いと思います。 幅広いアプリケーションの知識が得られます。
内容は初心者には少し難しいように感じますが、別の本で基礎を身につけた後のステップアップとしてはいい本だと思います。
とても分かりやすく、すらすら学習できます。
 
   
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本書の内容

AI開発に必要な数学の基礎知識がこれ1冊でわかる!

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

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

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

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

 
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本書の内容
知識ゼロからはじめるディープラーニング

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

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

[本書の特徴]
・はじめてPythonに触れる方のために、Python本体と数値演算ライブラリNumPyによるプログラミングの基礎を解説しています。
・文系エンジニアのために、微分や線形代数など、ニューラルネットワークの理解に必要な数学の知識を解説しています。
・サンプルプログラムはフレームワークを使わずにPythonのみで記述しています。このため数式をコード化する際の原理が初心者にもわかりやすくなっています。
・サンプルプログラムはSBクリエイティブ株式会社のサイトからダウンロード可能です。
・Python3、Jupyter Notebook対応。

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

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

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

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・タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末
・Wi-Fiネットワーク経由でのダウンロード(Kindle端末の場合)
 
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本書の内容

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

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

【対象読者】
Pythonのついて、何も知らない超初心者

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

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

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


※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
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本書の内容
(概要)

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


(こんな方におすすめ)

・データ分析・統計解析や機械学習について知りたい方

・データサイエンティストになりたい方


(目次)

第1章:データサイエンス入門

 1.1:データサイエンスの基本

 1.2:データサイエンスの実践

第2章:RとPython

 2.1:RとPython

 2.2:R入門

 2.3:Python入門

 2.4:RとPythonの実行例の比較

第3章:データ分析と基本的なモデリング

 3.1:データの特徴を捉える

 3.2:データからモデルを作る

 3.3:モデルを評価する

第4章:実践的なモデリング

 4.1:モデリングの準備

 4.2:データの加工

 4.3:モデリングの手法

 4.4:因果推論

第5章:機械学習とディープラーニング

 5.1:機械学習の基本とその実行

 5.2:機械学習アルゴリズムの例

 5.3:機械学習の手順

 5.4:機械学習の実践

 5.5:ディープラーニング
 
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本書の内容
 
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こなれたコードで、実装に必要なこと以外書いていないので、進めやすいです。 とりあえず機械学習を体験したい人にはよいと思います。
とても丁寧に、機械学習のイロハが書いてある。また、理論もあるので、理解が深まる一冊です。ちょっと高いけど、それなり本。
 
   

Python 新書一覧

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プログラムの基本と考え方がきちんとわかる授業!

※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。

プログラミング言語のPythonを学びながら、プログラムでコンピューターがどうやって動いているかの基本から理解できるプログラミング入門書籍です。
プログラミング言語も、私たちが読み書きする日本語や英語と同じ言語です。言語の習得と同じように、まずはPythonのプログラムを読むところからはじめ、動かして動作を確認し、少し書き換えてコンピューターの動作がどう変わるかを体験しながら学んでいきます。
そして、コンピューターの動作の基本は、数と計算の考え方です。世の中の「ものごと」を数に置き換える考え方が身につけば、プログラミングがみるみる上達していきます。
サンプルのプログラムは、GoogleのColaboratoryを使って、パソコンだけでなくタブレットやスマートフォンでも動かして体験できます。
本書で、コンピューターが動く基本がしっかり理解できれば、プログラミングが楽しくなり、みるみる上達していけます。

※カバー画像が異なる場合があります。

●目次
■Part1 Pythonの基本を知ろう
Chapter1 Pythonをはじめよう
Chapter2 関数と計算
Chapter3 条件分岐
Chapter4 リストと文字列
Chapter5 プログラムのくり返し

■Part2 Pythonの世界を広げよう
Chapter6 データ構造とアルゴリズム
Chapter7 オブジェクト指向を使う
Chapter8 PythonでAIを活用しよう
Appendix

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。

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シリーズ累計90万部突破の大人気入門書の改訂版!
コツ・しくみ・落とし穴をしっかり押さえるから
初心者でもすぐにプログラミングを習得できる!

初心者でもすぐにプログラミングを習得できる秘密は、3つのコンセプトにあり!

【1】手軽に・つまずかずに、Pythonをはじめられる

初心者には難しいの「プログラミング環境の準備」。つまずかずに最初の一歩を踏み出せるよう、スマホやPCのWebブラウザでプログラミングができる「dokopy(ドコパイ)」※を用意しました。
また、陥りがちなトラブルには、巻末の「エラー解決・虎の巻」で対策できます。

【2】「なぜ」「どうして」が必ずわかる

本書は、学習中浮かび上がる「なぜ?」「どうしてこうなるの?」をスルーせずに、しっかり答えを出して次のテーマに進みます。
この、シリーズに通底するスッキリ流解説によって、一歩一歩着実に理解を深めて、無駄なく短期間で知識を習得できます。

【3】今後に活かせる「基礎」を学べる

本書では初心者が利用する機会が少ない文法と、必ず覚えておきたい文法を切り分けて紹介。
未経験者が基礎をしっかりと身に付けるとともに、機械学習やWebアプリケーション開発といった専門分野へつながる知識を習得することができます。

第2版では、令和の学習体験により適した、シンプルでスッキリとした紙面デザインへ全面的にリニューアルし、読みやすさ、使い勝手の向上を図っています。
さらに、実践的なコーディング力を鍛える「ゲーム開発の総合演習」を追加。この演習を通して本書を何度も復習し、ゲームを完成することができれれば、確かな実力が身に付きます。ぜひチャレンジしてみてください。

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。

※dokopyご利用上の注意
・dokopyは、本書著者の所属企業(株式会社フレアリンク)が運営するサービスです。正式利用にはユーザー登録が必要になります。
・dokopyは新刊販売による収益で維持・運用されているサービスです。古書店やネットオークション等、新刊以外を購入された場合、一部の機能はご利用いただけません。あらかじめご了承ください。
・dokopyでは個人の方による独学での利用を前提に無料プランが提供されています。研修や学校等での利用や商用利用に関する専用プランについては、株式会社フレアリンクへお問い合わせください(専用プランの契約なく、商用利用や研修等による多人数同時アクセスが発生した場合、個人学習者の利用環境を保護するため、予告なくアクセスを制限させていただく場合があります)。
・dokopyへのアクセスは、セキュリティ及び国際プライバシー保護法令上の理由から、日本国内のみに限定しています。海外のネットワークからはご利用いただけません。
 
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Pythonは、AI分野で定番のプログラミング言語です。文法がシンプルなため、入門者が最初に学ぶプログラミング言語にうってつけです。AIに関わるディープラーニングやデータ分析だけでなく、Webアプリなどの大規模システム開発でも広く利用されています。
本書は、Pythonの基礎から、統合開発環境「Visual Studio Code」などの使い方、今話題のディープラーニングまで、チャットボットの開発、Webスクレイピング、ディープラーニングを体験しながら楽しく学ぶPython解説書の決定版です。自然言語処理やテキストマイニング、文章生成などが身に付きます。  
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発売日 2023/09/16
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Amazon 2,970円
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●知識ゼロから始められるゲーム制作&プログラミングの入門書
 本書は、プロのゲームクリエイターがやさしく解説する、ゲーム制作&プログラミングの入門書です。
 ゲームを自作するには、プログラミングやゲーム制作の知識に加えて、ゲームのアルゴリズムを組むための数学の知識も必要不可欠です。そこで、ゲーム作りやプログラミングが初めてという方に向けて本書を執筆しました。Pythonという学びやすいプログラミング言語を使って、ゲームを作りながらプログラミングの基礎知識、ゲームの制作方法、そしてヒットチェック(当たり判定)などゲーム作りに必要なアルゴリズムや数学を無理なく学べる内容になっています。

【本書のサンプルゲーム】
モグラ叩き、テニスゲーム、カーレース、シューティングゲーム、ジャンプアクションゲーム、3Dダンジョン探検プログラムなど。

 「とにかくゲームを作ってみたい」「知識ゼロからプログラミングやゲーム制作を学びたい」「何かを作りながらプログラミングやアルゴリズムを学びたい」「ゲームでよく使うアルゴリズムや数学を学びたい」といった方におすすめの一冊です。  
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本書の内容
Djangoの入門者向け書籍です。Djangoでの開発経験がない層が対象。手取り足取り教える内容で新バージョン対応の他、従来の使い方解説やフロントエンド+APIを使った開発など、開発方式の変遷にも対応。

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Python 高評価のおすすめ本 ランキング

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

■目次
第1章 Pythonを触ってみよう
第2章 Pythonの基礎
第3章 機械学習を体験してみよう
第4章 機械学習を実践しよう
第5章 データを集めるには
 
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1/4程を読み終えた時点でのレビューを致します。 完全な初心者である私には最適レベルのプログラミング指南書との印象です。 特に、以下の点から初心者の方にオススメ致します。 ・超基礎から順番に説明してくれている ・実技課題(難しくない)が細かく設けられているので、読んで終わりよりも高い理解が得られる 読了後にアップデート致します。
Python をある程度分かっていたので、前半の文法説明は読み飛ばしましたが、後半の章は機械学習でどんな事が出来るかの取っ掛かりにはなると思います。
Google Colaboratoryを使っているため、面倒な環境構築に時間をとられることなく、すぐにコードを打ち込んで学習できる。
 
   
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本書の内容
シリーズ累計90万部突破の大人気入門書の改訂版!
コツ・しくみ・落とし穴をしっかり押さえるから
初心者でもすぐにプログラミングを習得できる!

初心者でもすぐにプログラミングを習得できる秘密は、3つのコンセプトにあり!

【1】手軽に・つまずかずに、Pythonをはじめられる

初心者には難しいの「プログラミング環境の準備」。つまずかずに最初の一歩を踏み出せるよう、スマホやPCのWebブラウザでプログラミングができる「dokopy(ドコパイ)」※を用意しました。
また、陥りがちなトラブルには、巻末の「エラー解決・虎の巻」で対策できます。

【2】「なぜ」「どうして」が必ずわかる

本書は、学習中浮かび上がる「なぜ?」「どうしてこうなるの?」をスルーせずに、しっかり答えを出して次のテーマに進みます。
この、シリーズに通底するスッキリ流解説によって、一歩一歩着実に理解を深めて、無駄なく短期間で知識を習得できます。

【3】今後に活かせる「基礎」を学べる

本書では初心者が利用する機会が少ない文法と、必ず覚えておきたい文法を切り分けて紹介。
未経験者が基礎をしっかりと身に付けるとともに、機械学習やWebアプリケーション開発といった専門分野へつながる知識を習得することができます。

第2版では、令和の学習体験により適した、シンプルでスッキリとした紙面デザインへ全面的にリニューアルし、読みやすさ、使い勝手の向上を図っています。
さらに、実践的なコーディング力を鍛える「ゲーム開発の総合演習」を追加。この演習を通して本書を何度も復習し、ゲームを完成することができれれば、確かな実力が身に付きます。ぜひチャレンジしてみてください。

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。

※dokopyご利用上の注意
・dokopyは、本書著者の所属企業(株式会社フレアリンク)が運営するサービスです。正式利用にはユーザー登録が必要になります。
・dokopyは新刊販売による収益で維持・運用されているサービスです。古書店やネットオークション等、新刊以外を購入された場合、一部の機能はご利用いただけません。あらかじめご了承ください。
・dokopyでは個人の方による独学での利用を前提に無料プランが提供されています。研修や学校等での利用や商用利用に関する専用プランについては、株式会社フレアリンクへお問い合わせください(専用プランの契約なく、商用利用や研修等による多人数同時アクセスが発生した場合、個人学習者の利用環境を保護するため、予告なくアクセスを制限させていただく場合があります)。
・dokopyへのアクセスは、セキュリティ及び国際プライバシー保護法令上の理由から、日本国内のみに限定しています。海外のネットワークからはご利用いただけません。
 
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本書の内容
ゲームを作りながらPythonを楽しく学ぶ!

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

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

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

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

========================================
PART2 ゲームを作ろう
========================================
Chapter1 pygameで絵を描こう
Chapter2 キーやマウスで動かそう
Chapter3 画面の切り換えで紙芝居
Chapter4 衝突判定でアクションゲーム
Chapter5 ボールを反射してブロック崩し
Chapter6 ブロック崩しから、シューティングゲームへ
 
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暗号を用いた秘密のメッセージの作り方を指南する、初心者向けの書籍はたくさんあります。また、暗号の解読法を指南する、初心者向けの書籍はいくつか存在します。しかし、暗号を解読するためのプログラミングを指南する、初心者向けの書籍は皆無といえるでしょう。本書はそのギャップを埋めるためのものです。

本書は、暗号、暗号解読、暗号学について興味を持っている人のためのものです。本書の暗号(23章と24章の公開鍵暗号を除く)はすべて古典的なものであり、ノートPCの計算能力でも解読できます。現在の組織や個人はこうした古典暗号を使用しません。しかし、古典暗号を通じて、暗号を構成する土台や、脆弱な暗号の解読法について学べます。  
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Pythonで暗号を勉強をしたくて買いました。とても面白く勉強になります。またPythonの基礎知識もついていいと思います。
 
   
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プログラムの基本と考え方がきちんとわかる授業!

※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。

プログラミング言語のPythonを学びながら、プログラムでコンピューターがどうやって動いているかの基本から理解できるプログラミング入門書籍です。
プログラミング言語も、私たちが読み書きする日本語や英語と同じ言語です。言語の習得と同じように、まずはPythonのプログラムを読むところからはじめ、動かして動作を確認し、少し書き換えてコンピューターの動作がどう変わるかを体験しながら学んでいきます。
そして、コンピューターの動作の基本は、数と計算の考え方です。世の中の「ものごと」を数に置き換える考え方が身につけば、プログラミングがみるみる上達していきます。
サンプルのプログラムは、GoogleのColaboratoryを使って、パソコンだけでなくタブレットやスマートフォンでも動かして体験できます。
本書で、コンピューターが動く基本がしっかり理解できれば、プログラミングが楽しくなり、みるみる上達していけます。

※カバー画像が異なる場合があります。

●目次
■Part1 Pythonの基本を知ろう
Chapter1 Pythonをはじめよう
Chapter2 関数と計算
Chapter3 条件分岐
Chapter4 リストと文字列
Chapter5 プログラムのくり返し

■Part2 Pythonの世界を広げよう
Chapter6 データ構造とアルゴリズム
Chapter7 オブジェクト指向を使う
Chapter8 PythonでAIを活用しよう
Appendix

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