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
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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人気 2位
本書の内容
 
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人気 3位
本書の内容
【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】

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 4位
本書の内容
データ分析の現場にあって入門書にない「汚いデータ」(ダーティデータ)に対応する、プロのノウハウを解説します。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。  
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人気 5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 6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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ユーザーレビュー
 
   
人気 7位
本書の内容
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。
ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。
ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか?なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか?といった“Why"に関する問題も取り上げます。  
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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 8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。
 
   
人気 9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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ユーザーレビュー
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。
 
   
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。
 
   
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本書の内容
 
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本書の内容
※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

■□ 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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人気 17位
本書の内容
本書はプログラミング言語Pythonの作者Guido氏が書き下ろした、Python入門者のための手引書です。Pythonの言語とシステムの基本的な機能やコンセプトをわかりやすくまとめて解説し、さらにPythonの特徴的な機能を数多く取り上げて紹介しており、Pythonの雰囲気とスタイルをつかむことができます。
本書を読むことで、Pythonのモジュールやプログラムを読み書きできるようになり、ライブラリリファレンスで解説されているさまざまなモジュールについて、詳しく学ぶ準備が整います。
細部にわたり改訂し、最新の3.9.0版ドキュメントに追随した入門者必読の書です。  
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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 18位
本書の内容
 
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人気 19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!  
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人気 20位
本書の内容
世界各国で翻訳された
機械学習本ベストセラーの第3版!

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

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

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


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

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

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

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

◎微積分/線形代数、Pythonの文法、データ分析用ライブラリについて
ある程度理解している必要があります。
 
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人気 21位
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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人気 22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。  
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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 24位
本書の内容
近ごろ話題の機械学習、「気になるけどなんだか難しそう……」と思っていませんか? 実は、機械学習の基本はとてもシンプルで、プログラミング初心者にも最 適なんです。本書は、プログラミングやPython、機械学習の初心者向けに、マン ガでPython機械学習を解説します。機械学習の代表的な手法である単回帰をはじめ、重回帰やk近傍法、k平均法などの考え方を、「ペットのウサギの理想体重は?」「予算内の引っ越し先は?」といった身近な問題を通じて解説するので、やさしく楽しく学べます。Pythonの開発環境もブラウザさえあれば無料で使えるGoogle Colaboratoryを用いるので、面倒な環境構築は一切不要。インターネットに接続できるパソコンがあればすぐに学習を開始できます。ほかの機械学習の 書籍だと難しかったという方へも、オススメの一冊です。「そろそろ常識知っておこう!」シリーズは、会話形式の解説をマンガテイストに進化させ、マンガ、会話、チュートリアルをシームレスに組み合わせたニュースタイルの解説書。常識とされながらも覚えにくいテーマをピックアップし、要点をマンガでわかりやすく解説します。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。  
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人気 25位
本書の内容
少しずつ・繰り返し・ていねいに積み上げるスッキリ流解説で
実践的なスキルが必ず身に付く魔法の書


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

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

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

もちろん、シリーズで好評の「エラー解決・虎の巻」も収録していますので、途中でつまずいても安心です。
機械学習の楽しさ、奥深さをじっくり学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。
 
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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 26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
 
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人気 28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。  
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人気 29位
本書の内容
Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。
ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。  
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ユーザーレビュー
Pythonの基礎的なことを学習した次のステップとして本書を購入しました。数学的な背景についてのイメージにも触れられており、自分が何をやっているのかが分からいやすかったです。しかし、サンプルコードに関する説明がないので、初心者は一度他のもので勉強してから取り組むのが良いかと思います。
中古本なので状態を心配しました。お店に問い合わせたところ、きちんとした品しか取り扱わないとのことで、その言葉を信じて購入しましたが、本当に良かったです。
息子に頼まれて買いました。大学での勉強の補助教材として欲しかったようです。小さな本屋さんでは置いていないのでネットで買えて便利でした。
 
   
人気 30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。  
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人気 31位
本書の内容
基礎からアプリ開発のために必要な知識まで、「この一冊で」しっかりやさしく学べる新しいPythonプログラミングの教科書。
はじめてプログラムを行う人でも安心して読み進められるように、基礎をわかりやすく解説。さらに「AI」「スクレイピング」「データベース」「Webプログラミング」など、最新のアプリ開発にすぐに取りかかれるように、実践的なサンプルも多数掲載。

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

 
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ユーザーレビュー
一通りのことが書かれており習得しやすい。その他の書籍でいえば「独学プログラミング」を併用し補完し合いながら利用すると使いやすい次第です。難易度としては、プログラミング言語一覧を調べてpythonを選んだ人向けですね。
探していた本だったので、わざわざ本屋さんに行かなくてもネットで注文し、宅配してもらえたのでとても助かりました。又、注文します。
注文してすぐとどきました。たいへんおもしろくよめました。すぐよみきってしまいました。ありがとうございました。。
 
   
人気 32位
本書の内容
「Python×AI」で誰でもあっという間にプログラムを作れるようになる!
世界一やさしいPython入門書!

「Pythonの構造をしっかり理解した上でコード作成をAI(ChatGPT)にサポートしてもらう」というコンセプトのPythonプログラミング入門書が新登場!
プログラミングに必要な基礎をしっかり身につけつつ、プロンプトプログラミングのスキルも手に入れ、自動であっという間にコード作成ができるようなる、1冊で2つのスキルを学ぶことができるお得な書籍。
もちろん「AIに全てお任せ」ではなく、はじめてプログラミングを学ぶ人に向けて基本をしっかり押さえ、スタンダードな知識も同時に身につけられる内容になっています。

著者のPythonプログラミングスクールで実際に使われているノウハウを詰め込んだ、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る、初心者向けの1冊!

【こんな人におススメ】
・これからPythonをしっかり学ぼうとしている、でもできるだけ効率的に学習したい
・非エンジニアだけど、業務で使えるプログラミングの基礎知識を身につけたい
・プログラマに丸投げしていたことを自分の手で行えるようになりたい
・ChatGPTを遊びだけではなく、仕事でも役立てるようにしたい

【目次】
第1章:最速でPythonを習得するための基礎知識
第2章:【演習】ChatGPTで作るPythonプログラミング[基本編]
第3章:Pyhtonプログラミングの基礎
第4章:【演習】ChatGPTで作るPythonプログラミング[応用編]
第5章:【実践】ChatGPTで作るPythonプログラミング
第6章:ChatGPT(AI)と生きるために
困った時に使えるプロンプト集

【著者プロフィール】
熊澤秀道 テレワーク・テクノロジーズ株式会社共同創業CTO
生成AIを活用した研修・コンサル・スクール事業「タノメル」を手がける。ブロックチェーン・仮想通貨・VTuber・AIを始めとしたトレンド技術への没頭をきっかけに、過去にコインチェック株式会社、ANYCOLOR株式会社にて、サービスや新規事業の開発に従事。

 
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ユーザーレビュー
 
   
人気 33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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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~
 
   
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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。

 
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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 35位
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
 
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本書の内容
 
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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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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 39位
本書の内容
Pythonでスクレイピングを体験してみよう!

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

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

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

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

 
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ユーザーレビュー
親しみやすくわかりやすくとても参考になりました。他の本と違って堅苦しさがないのが良いです。次のものも利用します。
評判のいい本で、簡単なサンプルを作りながら、会話形式でスクレイピングのしくみが学べるということで購入しました。
初学者ですが分かりやすく書かれていました!このシリーズはオススメです。配送も早かったので良かったです。
 
   
人気 40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。

 
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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。
 
   
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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
RAPソフトに頼らなくても、業務は自動化できる!

「これ、毎日同じ作業をしているけど、自動化できないかな? 」
「この作業、手でやってたらとても終わらない…どうにかできないかな? 」

そんな声にお答えするのが本書です。

本書では、Pythonを使って、ビジネス上よく起きるさまざまな作業を自動化します。
サンプルが用意されているので、実際にプログラムを動かして試してみることができます。
Pythonの文法も要点を押さえて説明してあるので、自分の作業に合わせてカスタマイズしやすくなっています。

1章では、Pythonをインストールして自動化を行うための環境を整えます。簡単なプログラムを通して、プログラムを実行するコツをつかみます。

2章、3章では、Excelへのデータ入力、データ抽出、書式設定、請求書などテンプレートがあるファイルへのデータ流し込み、Wordのテンプレートへのデータ流し込み、PDF化など、一般的なオフィス文書の自動化を扱います。基本的にはopenpyxlモジュールを使い、後半ではpython-docxやpywin32も使います。

4章では、Webブラウザからのデータ取り込み、一括ダウンロード、パスワードがかかっているサイトへのログインなど、Webブラウザの操作自動化について説明します。「Beautiful Soup」モジュールやSeleniumを使います。

5章では、メールの送信、LINEやTwitterなどのSNSの操作を扱います。また、即時に実行するのではなく、日々の決まった時間や先の日付けで実行したいスケジューリングの設定について説明します。

6章では、ダイアログを出してユーザーから言葉やファイルの入力を得る方法や、正規表現の使い方、プログラムをデスクトップアプリにする方法、他の人が実行しやすい形でプログラムを渡す方法、マウスやキーボードの操作を自動化する方法など、便利な情報を詰め込んでいます。TkinterやPyInstallerを使います。


Pythonの知識の浅い方でも使いやすいように、インストール方法から、実行方法までを丁寧に説明しています。また、巻末には文法をまとめたAppendixを入れています。

実行環境としては、Windows、macOS、Linuxに対応していますが、項目によっては一部OSにしか対応していないものもありますのでご注意ください。

Python3.x対応。

※他の人が実行しやすい形でプログラムを渡す目的で使うPyInstallerは、Python3.5~3.7対応です。
 
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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。
 
   
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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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本書の内容
機械学習の原理を知るための、初めての入門

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

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

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

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本書の内容
 
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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

 
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ユーザーレビュー
pythonの事例が多く、基礎も数学の例が多く、わかりやすく教科書の形態となっています。数学とpythonを学ぶ初学者にはおお薦めの1冊です。
Pythonで数学の基本を学ぶにはこの本で十分です。 とてもわかりやすいです。
 
   
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本書の内容
 
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ユーザーレビュー
 
   
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発売日 2021/03/22
(4.5)
Amazon 4,180円
本書の内容
データサイエンスやウェブ開発、セキュリティなど、さまざまな分野で人気を獲得してきているPython。本書は、ベストセラー『入門 Python 3』の6年ぶりの改訂版で、プログラミング初級者を対象としたPythonの入門書です。プログラミングおよびPythonの基礎から、ウェブ、データベース、ネットワーク、並行処理といった応用まで、実践を見据えたPythonプログラミングをわかりやすく丁寧に説明します。Python 3.9に対応し、f文字列などの新機能も追加され大幅にボリュームアップしました。Pythonの機能をひと通り網羅し、リファレンスとしても便利です。  
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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 58位
本書の内容
シリーズの第2弾は、初学者向けのKaggle入門書の決定版!

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

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

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

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

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

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

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

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

付録A サンプルコード詳細解説
A.1 第2章 Titanicに取り組む
A.2 第3章 Titanicの先に行く
 
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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
 
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本書の内容
GoogleでPythonを使ったさまざまなサービスを立ち上げ、Pythonを知り尽くした著者による、Pythonエキスパート必携書の改訂版です。
第2版ではPython 3.8に対応、データ構造、内包表記とジェネレータ、性能、デバッグについての章を新たに追加するなど、第1版の59項目を大幅に改訂し、90項目にわたってベストプラクティス、ヒント、落とし穴の避け方だけでなく、新機能の使い方などのノウハウを解説します。
優れたPythonコードを書くために何をすべきか、何をすべきでないか、なぜこれが良い方法なのかをPythonの流儀に従って解説。
効率的で堅牢であるだけでなく、読みやすく、保守しやすく、改善しやすいPythonicなコードを書く秘訣を教えます。
強力な機能を備えながらもシンプルで使いやすく、多くの開発者を惹きつけてやまないPythonの魅力と威力を体感できる一冊です。  
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ユーザーレビュー
第1版からの更新で購入しました。特にプロユースと言うわけでもなく、日曜プログラマでもかなり参考になりました。pythonのことが好きになれる本でした
python3を使い続けて1年以上経ちますがいろいろ知らないことがたくさんあったんだなあと思わせる本でした。そしてとても見やすいです。
 
   
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本書の内容
中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズムを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」の1冊目として、「音源分離」をテーマとしています。近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい人の声以外の音が入ってくると、どうしても聞きたい人の声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出するという技術です。本書では、音源分離の基礎から、Pythonを用いた実装までを詳しく解説しています。また、音源分離で用いる数学的知識の基礎として、線形代数や行列・ベクトルの微分の方法、確率統計の基礎について示しています。音源分離を理解しコードを書くためには、プログラミングに関する知識はもちろん、線形代数、微分積分、確率・統計といった数学的知識も必要不可欠です。とくに音源分離では複素数の行列・ベクトルを用いるので、複素数の計算方法について重点的に示しています。

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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。
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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
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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ユーザーレビュー
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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本書の内容
プログラミング入門書として広く活用いただいている『独学プログラマー』の姉妹書が登場。第2弾の本書は、コンピューターサイエンス(計算機科学)の入門書です。
アルゴリズムとデータ構造について、図およびPythonのコードで具体的に示しながら、分かりやすく説明します。
「独学プログラマー」が活躍するうえで役に立つ、基本的な概念と実装を紹介します。
本書に登場するコードは、日経BOOKプラスの本書ウェブページからダウンロードいただけます。詳細な目次ページ(PDF)もそちらからダウンロードいただけます。
独学プログラマーが理解しておくべきもっとも大切な分野を学ぼう!
私は当時、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレイ校、カリフ ォルニア工科大学を出た優秀なプログラマーと一緒のチームにいました。コンピューターサイエンスを十分に理解している同僚たちの中で、不安で、居心地の悪さを感じていました。独学プログラマーとしてコンピューターサイエンスを学ぶことで、このような不安を最小限に抑えられます。
――「イントロダクション」より  
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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


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前作のPythonふりがなの本よりも少し大判になってます 見やすくてちょうどいい ふりがなといっても英語の読み方が書いてあるわけではなく、そのコードの意味がふってあります。読み方がわからない場合は自分で調べて書足せば更に便利になると思います。 あとはこの肝心のふりがな。コードの意味の和訳が合う合わないありそう。今まで自分で覚えてた単語と意味は同じだけど言葉が違う。ってことがちょいちょいあって使いにくい 一番優しいかと言われると??? わかってる人がわからない人に説明しようと丁寧にしてるつもりなんだけど、いまいちわかりにくい。そんな本。 ド初心者の人にはおすすめできません Pythonなんとなくわかるけどもっと掘り下げたい中級に行く前の初心者向けって感じですかね
 
   
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本書の内容
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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  
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本書の内容
【本書の概要】
Web開発やデータ分析などの分野で近年、ユーザー数が増えてきているPython。
最近では、Pythonに触れる方も多くなってきています。
本書はそうしたPython初心者の方に向けて、
簡単なサンプルを作りながら、対話形式でプログラミングのしくみを学ぶ書籍です。

【対象読者】
Pythonのついて、何も知らない超初心者

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

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

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

 
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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 73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。  
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本屋がなくなってしまったので、送料無料で買えることがわかり、利用してみました。購入する書籍が決まっていれば便利ですね。
とても丁寧な梱包で本の痛みはありませんでした。また利用したいです。
 
   
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本書の内容
「その仕事、コンピュータにやってもらおう! 」と思ったら、Pythonをはじめてみませんか! ?

ツールで作業時間を短縮し、時間を有意義に使いましょう。

プログラミングのムズカシイお話はさておき「ツールを作って実行を繰り返す」ことで、楽しさ、便利さを体験していきます。
コードを書くのがはじめてでも大丈夫。エディタの使い方、Mayaでの実行方法から入り、徐々に高度なツールに移行していきます。繰り返し作ることで基本が身につき、実用的なツールを例題にすることで「自分が欲しいツール」を作る土台が固まります。

グラフィカルユーザインタフェースの作り方、APIの利用方法も紹介されているため、Mayaでのプログラミングをかじったことのある方には、さらに高度なツールへの道筋が理解できます。

現場のプロが執筆する「CG Pro Insightsシリーズ」に、プログラミングが登場。

【概要目次】

まえがき
》Chapter 1 はじめに
》Chapter 2 ツールを作り始める前に
コラム:ツール作成の流れ
》Chapter 3 ウェイトの転送ツール
》Chapter 4 ツールをMayaに組み込む
》Chapter 5 Fresnel Shaderを作るツール
》Chapter 6 ビューポートのキャプチャをするツール
コラム 関数でツールを組み立てる
》Chapter 7 原画・動画キーを設定するツール
》Chapter 8 ポリゴンの反転コピーをするツール
》Chapter 9 アトリビュート値をコピー&ペーストするツール
コラム AMATERASU ができるまで
》Chapter 10 Mayaコマンドのちょっと小難しい話
》Chapter 11 Pythonのちょっと小難しい話
》Chapter 12 PySideのちょっと小難しい話

 
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本書の内容
 
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本書の内容
Maya上で実行できるPythonに焦点を当てた唯一の書籍
現状のMELからPythonへ移行したい方や、Pythonを覚えてMayaをより効果的に使いたい方にお勧めです。


【目次】
PART 1 PythonとMayaの基本
CHAPTER 1 Mayaのコマンドエンジンとユーザインタフェース
CHAPTER 2 Pythonデータの基礎
CHAPTER 3 MayaでPythonプログラムを作成する
CHAPTER 4 モジュール
CHAPTER 5 Mayaでのオブジェクト指向プログラミング

PART 2 PythonによるMayaツールの設計
CHAPTER 6 Mayaツール設計の原則
CHAPTER 7 Mayaコマンドを使用した基本的なツールMayaコマンドとMaya GUI
CHAPTER 8 Qtによる高度なグラフィカルユーザインタフェースQtとMaya

PART 3 Maya Python APIの基礎
CHAPTER 9 C++の予備知識とAPIのドキュメント
CHAPTER 10 コマンドのプログラミングスクリプトプラグインをロードする
CHAPTER 11 Mayaのデータフローディペンデンシー グラフ
CHAPTER 12 ディペンデンシー ノードのプログラミングスクリプトノードの構造  
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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。

 
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Djangoの入門書としてはややハードルが高いが、丁寧に書かれていると思う。他にわかりやすい入門書を読んだあとの2冊目としてなら最適。
 
   
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本書の内容
第3版まで続くロングセラーのPyTorch版!
機械学習の基本から先進的な手法まで本格解説

『機械学習を実践的に学ぶための優れたテキスト』
『多くのトピックを網羅した深い一冊。強力にお勧め』
―原著への読者の声

本書の前半は、基本的な機械学習ライブラリのscikit-learnを使った手法を解説。
分類の基本モデルに始まり、単層ニューラルネットまでを実装するほか、データ前処理、次元削減、
ハイパーパラメーターのチューニング、アンサンブル学習、回帰分析などを取り上げます。

後半では、PyTorchによるさまざまなディープラーニングの手法を説明。
PyTorchの仕組みを示したあと、CNN/RNN/Transformerといったモデルの実装を解説。
敵対的生成ネットワーク、グラフニューラルネットワーク、強化学習もカバー。

◎本書は『Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python』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
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】

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PART2 ゲームを作ろう
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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
カーネルの技術は,主成分分析,回帰分析,関数データ解析などのデータ分析,サポートベクトルマシン,ガウス過程といった機械学習で,頻繁に用いられている。有限次線形空間におかれた特徴量を関数に対応させることによって非線形の情報処理が実現できる,というメリットがある。その関数の線形空間を完備なものとしたとき,カーネルが再生性を満足していれば,線形空間を再生核Hilbert空間(RKHS)という。

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

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

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

本書によって確実な基礎が身につき,難しそうに思えていたカーネルの論文がスムーズに読め,一段高いところからカーネルの全体が見えてくる。カーネルを克服してステップアップしたいと願う,データサイエンティスト,機械学習エンジニア,研究者にとってうってつけの書である。  
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本書の内容
スパース推定は,サンプルに対して変数の方が圧倒的に多い場合の統計学である。たとえば,症例対照100名のサンプルがあって,1万の遺伝子の蛋白質生成量からどの遺伝子がその病気の原因になっているのかなどの問題解決に役立つ。また,機械学習の諸問題にも適用されている。
スパース推定に関して,数学的に検討してアルゴリズムを導くことや,パッケージにデータを入れて動作を観察することは他書でもやっている。本書の特徴は,理論から実際にシンプルなプログラムを構築して動作を確認するなど,思考を止めないで,全体を検証している点にある。そうすることで,見えない本質が見えてくるばかりか,理論的に考えたことが正当化される。
また,スパース推定を凸最適化問題として扱っている点が,本書の新しい視点である。つまり,統計学が運転手で,凸最適化がエンジンであることが強調されている。さらに,エッセンスが簡潔に書かれていること,self-containedであることも,本書のメリットである。
本書は,2018年度前期に大阪大学で大学院生を対象に行われた講義で出された128問の演習問題および,同年11月に日本行動計量学会のセミナーで用いた60問の問題がベースになっていて,その後の阪大のセミナーなどで改良を重ねて得られた100問を提示している。
なお,読者ページから著者に質問できるので,困ったときには著者からフィードバックを得られる。そして,本書のプログラムはすべてダウンロード可能で,解説動画も閲覧できる。
本書を読むことで,データサイエンスや機械学習に関する知識が得られることはもちろんだが,脳裏に数学的ロジックを構築し,プログラムを構成して具体的に検証していくという,データサイエンス業界で活躍するための資質が得られる。「数理」「情報」「データ」といった人工知能時代を勝ち抜くために必須のスキルを身につけるための,うってつけの書籍である。  
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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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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 83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)

 
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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。
 
   
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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。  
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本書の内容
(概要)

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。


(こんな方におすすめ)

・Pythonをゼロから短期間で習得したい人

・プログラマーの目線で、コードの書き方を学びたい人

・プログラミングのしっかりした知識をはじめから身につけたい人


(目次)

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
 
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本書の内容
(概要)

「初心者本はひととおり読んだけれど、次に何をしてよいかわからない」

「簡単なコードは書けるけれど、中規模システムは作れない」

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

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


(こんな方におすすめ)

・プログラムを書けるけど、レビュー指摘などで手戻りが多い人

・優れたエンジニアになりたい人

・設計の仕方や、メンテナンス性の高いプログラムの書き方を知りたい人


(目次)

第1章 コード実装

  1.1 関数設計

  1.2 クラス設計

  1.3 モジュール設計

  1.4 ユニットテスト

  1.5 実装の進め方

  1.6 レビュー

第2章 モデル設計

  2.1 データ設計

  2.2 テーブル定義

  2.3 Django ORMとの付き合い方

第3章 エラー設計

  3.1 エラーハンドリング

  3.2 ロギング

  3.3 トラブルシューティング・デバッグ

第4章 システム設計

  4.1 プロジェクト構成

  4.2 サーバー構成

  4.3 プロセス設計

  4.4 ライブラリ

  4.5 リソース設計

  4.6 ネットワーク

第5章 やることの明確化

  5.1 要件定義

  5.2 画面モックアップ
 
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本書の内容
フクザツな処理のプログラミングは体験しながら理解しよう。「図解! Pythonプログラミングのツボとコツがゼッタイにわかる本 “超”入門編」の次は本書でステップアップ。本書では顔認識プログラムに挑戦します。

※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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わかりやすいです。初めて独学でもいけました。
 
   
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本書の内容
Djangoライブラリを使ってWebアプリ開発を学びます。Pythonでサーバー上で動作するWebアプリの作成をすることに興味がある人を対象とした、基本から実践的なテクニックを身に付けるための解説書です。

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

※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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「Python×AI」で誰でもあっという間にプログラムを作れるようになる!
世界一やさしいPython入門書!

「Pythonの構造をしっかり理解した上でコード作成をAI(ChatGPT)にサポートしてもらう」というコンセプトのPythonプログラミング入門書が新登場!
プログラミングに必要な基礎をしっかり身につけつつ、プロンプトプログラミングのスキルも手に入れ、自動であっという間にコード作成ができるようなる、1冊で2つのスキルを学ぶことができるお得な書籍。
もちろん「AIに全てお任せ」ではなく、はじめてプログラミングを学ぶ人に向けて基本をしっかり押さえ、スタンダードな知識も同時に身につけられる内容になっています。

著者のPythonプログラミングスクールで実際に使われているノウハウを詰め込んだ、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る、初心者向けの1冊!

【こんな人におススメ】
・これからPythonをしっかり学ぼうとしている、でもできるだけ効率的に学習したい
・非エンジニアだけど、業務で使えるプログラミングの基礎知識を身につけたい
・プログラマに丸投げしていたことを自分の手で行えるようになりたい
・ChatGPTを遊びだけではなく、仕事でも役立てるようにしたい

【目次】
第1章:最速でPythonを習得するための基礎知識
第2章:【演習】ChatGPTで作るPythonプログラミング[基本編]
第3章:Pyhtonプログラミングの基礎
第4章:【演習】ChatGPTで作るPythonプログラミング[応用編]
第5章:【実践】ChatGPTで作るPythonプログラミング
第6章:ChatGPT(AI)と生きるために
困った時に使えるプロンプト集

【著者プロフィール】
熊澤秀道 テレワーク・テクノロジーズ株式会社共同創業CTO
生成AIを活用した研修・コンサル・スクール事業「タノメル」を手がける。ブロックチェーン・仮想通貨・VTuber・AIを始めとしたトレンド技術への没頭をきっかけに、過去にコインチェック株式会社、ANYCOLOR株式会社にて、サービスや新規事業の開発に従事。

 
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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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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。

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

人気 1位
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
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
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。
 
   
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。
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 3位
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
 
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。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
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。
 
   
人気 5位
本書の内容
 
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ユーザーレビュー
 
   
人気 6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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ユーザーレビュー
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。
 
   
人気 7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 8位
本書の内容
(概要)

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。


(こんな方におすすめ)

・Pythonをゼロから短期間で習得したい人

・プログラマーの目線で、コードの書き方を学びたい人

・プログラミングのしっかりした知識をはじめから身につけたい人


(目次)

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
 
   
人気 9位
本書の内容
音声合成の基礎から実践までを一冊に凝縮

「音声合成」とは、人間の音声を人工的に作り出す、音声情報処理の一分野です。深層学習の発展に従い、画像認識・音声認識などの分野と同様に、音声合成においてもパラダイムシフトが起きています。本書では、従来の統計的音声合成システムの基礎について解説した上で、深層学習技術による近年の音声合成の発展について詳説しています。また、実際に公開されているデータセットを用いて、深層学習を用いた音声合成システムを作るための実装の解説も行っています。
本書は、2020年8月24日刊の『Pythonで学ぶ音源分離』、2021年5月20日刊の『Pythonで学ぶ音声認識』に続く、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3冊目です。中級者以上向け。

〈本書の章立て〉
序章
第1章 音声合成とは?
第2章 音声の情報と物理
第3章 統計的音声合成
第4章 Pythonによる音声信号処理
第5章 深層学習に基づく統計的パラメトリック音声合成
第6章 日本語DNN音声合成システムの実装
第7章 WaveNet:深層学習に基づく音声波形の生成モデル
第8章 日本語WaveNet音声合成システムの実装
第9章 Tacotron 2:一貫学習を狙った音声合成
第10章 日本語Tacotronに基づく音声合成システムの実装
第11章 音声合成システムを新たに作るときに

〈本書はこんな人におすすめです〉
・音声処理のエンジニア、研究者
・理系の大学生
・Pythonで音声合成を実装したい人
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 10位
本書の内容
吉本プログラミング部と一緒にプログラミングを1から学ぼう!!

※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。

楽しく! そして分かりやすい! 新感覚のPython解説書! よしもとに所属する5名のタレントがPythonの入門講義を受け、それを書籍化する対話形式の書籍。
講義の構成やタレントのセリフに芸人ならではのエンタメ性を含めるなどして、読者が楽しく学習を進められる。
「Pythonで人工知能による画像処理アプリケーション」を作ることが本書籍のゴール。

※カバー画像が異なる場合があります。

●目次
講義1 よしもとプログラミング部始動!
講義2 環境構築をしよう!
講義3 プログラミングの基本を学ぼう!
講義4 画面アプリを作ろう!
講義5 機械学習について学ぼう!
講義6 大喜利アプリを作ろう!

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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ユーザーレビュー
 
   
人気 11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。
お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。


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

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

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

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

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

ゲーム素材400本、プログラム80本、遊んで面白いゲーム5本を無償提供!

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

ゲーム開発の基礎を盤石にしたい方、Pythonの技術に磨きをかけたい方にオススメの1冊です。  
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ユーザーレビュー
 
   
人気 12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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ユーザーレビュー
 
   
人気 13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 14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

 
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ユーザーレビュー
 
   
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本書の内容
※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。
また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。


本書はPythonというプログラミング言語を用いて、ゲームを制作しながらアルゴリズムを学ぶ入門書です。
Pythonはソフトウェア開発や学術研究の分野で広く用いられるようになり、企業や教育機関で使われる主要なプログラミング言語の1つになりました。
また基本情報技術者試験にPythonが加わるなど、情報処理を学ぶ人たちにとっても触れる機会の多い言語になっています。
Pythonの人気が高まったのは、

・記述の仕方がシンプルで、他のプログラミング言語より短い行数でプログラムを組める
・記述したプログラムを即座に実行でき、開発効率に優れている
・ライブラリが豊富で、それらの多くが使いやすい

などの理由からです。

Pythonはプログラミング言語の中で特に学びやすく、誰もが習得できる言語であることも、広く普及した理由として挙げられるでしょう。
本書はアルゴリズムの学習に力を入れています。初学者が理解できるようにプログラミングの基礎からスタートし、やさしいアルゴリズムから段階を踏んで高度な内容を学ぶ構成になっていますので、どなたにも安心して手に取っていただけます。
ここで言うアルゴリズムとは、問題を解決するための手順や手法のことです。アルゴリズムを学ぶとさまざまな問題を解決する力が伸びるといわれており、しばらく前からアルゴリズムを学ぶ大切さが、色々なところで説かれるようになりました。
アルゴリズムと聞くと難しそうと考えてしまう方もいるかもしれませんが、心配は無用です。本書はゲームを制作していく過程で色々なアルゴリズムを習得できるようになっています。
みなさん、ゲームを作りながら、プログラミングとアルゴリズムを楽しく学んでいきましょう!

(本書「まえがき」より)  
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ユーザーレビュー
迅速な対応をして頂きました。梱包等も丁寧でとても良かったです。また、機会がありましたら是非よろしくお願いいたします。
 
   
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本書の内容
◆書籍の特徴◆
本書は,暗号技術およびネットワークセキュリティに関する理論と応用のトピックスに加えて, Python等を使用した8種類のセキュリティ実験についてコード例とともに掲載しており,暗号技術とネットワークセキュリティの両面からサイバーセキュリティの理解の定着を図ります。本書のみでサイバーセキュリティとその周辺技術を習得・体験し,十分に理解ができるように配慮されていることが最大の長所です。想定する読者は,理工系の大学・大学院生に加えて, ICT(information and communication technology)システムの構築・運用に携わる方々です。

◆書籍の構成◆
まず1章においてさまざまなサイバー脅威を知ることによってサイバーセキュリティの重要性を理解し, 2章でサイバーセキュリティの考え方や限界など,サイバーセキュリティの全体像を学びます。3章では,暗号や認証,秘密分散などに用いられる数学の基礎について学びます。4章以降では,サイバーセキュリティの具体的な話題をとりあげ「,暗号の基本技術(4章)」,「認証の基本技術(5章)」,「バイオメトリクス(6章)」,「秘密分散(7章)」,「ネットワーク侵入防御(8章)」,「統計的不正アクセス検知(9章)」,「VPN(10章)」,「暗号資産とブロックチェーン(11章)」,「ブロックチェーンのセキュリティ(12章)」を習得していきます。これまでのサイバーセキュリティに関する書籍が,これらのうちの一部をとりあげるだけであったのに対して,本書はこれらの話題すべてを1冊の本にまとめて網羅的に扱っています。

◆読者に伝えたいメッセージ◆
サイバーセキュリティに関する優れた書籍は数多くあります。しかし,サイバーセキュリティの分野は非常に広範であるためか,サイバーセキュリティの理論から応用・実験までを扱う書籍は数少ないと感じます。また「,暗号技術」から「ネットワークセキュリティ」,さらには「ブロックチェーン」を一つの土俵で扱うような書籍も,決して多くはないと考えています。これからサイバーセキュリティ技術を身につけようとしている技術者や研究者,学生のみなさんに,本書を少しでも役立てて頂ければ幸いです。

◆主要目次◆
1.サイバー脅威
  1.1 サイバー空間における基礎知識
  1.2 不正アクセス 
  1.3 権限奪取 
  1.4 マルウェア 
  1.5 サービス停止攻撃 
  1.6  Webの脅威 
  1.7 組織内ネットワークにおける脅威 
  1.8 実験A:パスワードクラック 
2.サイバーセキュリティ概論
  2.1 セキュリティリスク 
  2.2 リスクマネジメント 
  2.3 セキュリティ対策に向けて
  2.4 セキュリティの3要素
  2.5 ケルクホフスの原理
  2.6 暗号技術の安全性と危殆化
3.数学的準備
  3.1 初等整数論
  3.2 暗号技術に利用する基本的な問題
  3.3 中国の剰余定理
  3.4 ベイズ統計学
  3.5 情報量とエントロピー
4.暗号の基本技術
  4.1 古典暗号
  4.2 攻撃者のモデル
  4.3 共通鍵暗号(対称鍵暗号)
  4.4 公開鍵暗号(非対称鍵暗号)
  4.5 鍵共有
  4.6 ハイブリッド暗号
  4.7 実験B: RSA暗号のcommon modulus attack
5.認証の基本技術
  5.1 暗号学的ハッシュ関数
  5.2 暗号学的ハッシュ関数の応用
  5.3 メッセージ認証コード
  5.4 ディジタル署名
  5.5 ユーザ認証
  5.6 公開鍵認証基盤
  5.7 実験C: SHA-256の部分的衝突
6.バイオメトリクス
  6.1 バイオメトリクスとは
  6.2 バイオメトリクス認証
  6.3 認証の強化
  6.4 指紋認証
  6.5 顔認証
  6.6 虹彩認証
  6.7 静脈認証
  6.8  DNA認証
  6.9 その他のバイオメトリクス認証
  6.10 バイオメトリクスのセキュリティ
  6.11 実験D:バイオメトリクス認証
7.秘密分散
  7.1 秘密分散の利用シーン
  7.2 基本的な仕組み
  7.3 完全秘密分散法
  7.4 完全秘密分散法の応用
  7.5 ランプ型秘密分散法
  7.6 実験E:秘密の解読
8.ネットワーク侵入防御
  8.1 ネットワークの基礎知識
  8.2 ファイアウォール
  8.3 その他の侵入防御対策
  8.4 実験F: Windowsファイアウォール
9.統計的不正アクセス検知
  9.1 不正アクセス検知と機械学習
  9.2 線形判別分析
  9.3 ベイズ判別分析
  9.4 マルウェア検知への適用例
10.VPN
  10.1  VPNの概念
  10.2  IPsec
  10.3  TLS/SSL
  10.4  VPNの詳細
11.暗号資産とブロックチェーン
  11.1 暗号資産の特徴
  11.2 ブロックチェーン
  11.3 ビットコイン
  11.4 イーサリアム
  11.5 実験G:イーサリアムブロックチェーンへのアクセス
12.ブロックチェーンのセキュリティ
  12.1  51%攻撃
  12.2  Block Withholding攻撃
  12.3 二重支払い攻撃
  12.4  Selfishマイニング攻撃
  12.5 その他のセキュリティ
  12.6 なぜ暗号資産にPKIが不要なのか
  12.7 オラクル問題
  12.8 ブロックチェーンの耐改ざん性
  12.9 実験H:暗号資産NEMの追跡
 
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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
Pythonでスクレイピングを体験してみよう!

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

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

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

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

 
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ユーザーレビュー
親しみやすくわかりやすくとても参考になりました。他の本と違って堅苦しさがないのが良いです。次のものも利用します。
評判のいい本で、簡単なサンプルを作りながら、会話形式でスクレイピングのしくみが学べるということで購入しました。
初学者ですが分かりやすく書かれていました!このシリーズはオススメです。配送も早かったので良かったです。
 
   
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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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ユーザーレビュー
 
   
人気 20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 21位
本書の内容
RAPソフトに頼らなくても、業務は自動化できる!

「これ、毎日同じ作業をしているけど、自動化できないかな? 」
「この作業、手でやってたらとても終わらない…どうにかできないかな? 」

そんな声にお答えするのが本書です。

本書では、Pythonを使って、ビジネス上よく起きるさまざまな作業を自動化します。
サンプルが用意されているので、実際にプログラムを動かして試してみることができます。
Pythonの文法も要点を押さえて説明してあるので、自分の作業に合わせてカスタマイズしやすくなっています。

1章では、Pythonをインストールして自動化を行うための環境を整えます。簡単なプログラムを通して、プログラムを実行するコツをつかみます。

2章、3章では、Excelへのデータ入力、データ抽出、書式設定、請求書などテンプレートがあるファイルへのデータ流し込み、Wordのテンプレートへのデータ流し込み、PDF化など、一般的なオフィス文書の自動化を扱います。基本的にはopenpyxlモジュールを使い、後半ではpython-docxやpywin32も使います。

4章では、Webブラウザからのデータ取り込み、一括ダウンロード、パスワードがかかっているサイトへのログインなど、Webブラウザの操作自動化について説明します。「Beautiful Soup」モジュールやSeleniumを使います。

5章では、メールの送信、LINEやTwitterなどのSNSの操作を扱います。また、即時に実行するのではなく、日々の決まった時間や先の日付けで実行したいスケジューリングの設定について説明します。

6章では、ダイアログを出してユーザーから言葉やファイルの入力を得る方法や、正規表現の使い方、プログラムをデスクトップアプリにする方法、他の人が実行しやすい形でプログラムを渡す方法、マウスやキーボードの操作を自動化する方法など、便利な情報を詰め込んでいます。TkinterやPyInstallerを使います。


Pythonの知識の浅い方でも使いやすいように、インストール方法から、実行方法までを丁寧に説明しています。また、巻末には文法をまとめたAppendixを入れています。

実行環境としては、Windows、macOS、Linuxに対応していますが、項目によっては一部OSにしか対応していないものもありますのでご注意ください。

Python3.x対応。

※他の人が実行しやすい形でプログラムを渡す目的で使うPyInstallerは、Python3.5~3.7対応です。
 
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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 22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。

 
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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 23位
本書の内容
データ分析の現場にあって入門書にない「汚いデータ」(ダーティデータ)に対応する、プロのノウハウを解説します。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。  
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人気 24位
本書の内容
(概要)

「初心者本はひととおり読んだけれど、次に何をしてよいかわからない」

「簡単なコードは書けるけれど、中規模システムは作れない」

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

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


(こんな方におすすめ)

・プログラムを書けるけど、レビュー指摘などで手戻りが多い人

・優れたエンジニアになりたい人

・設計の仕方や、メンテナンス性の高いプログラムの書き方を知りたい人


(目次)

第1章 コード実装

  1.1 関数設計

  1.2 クラス設計

  1.3 モジュール設計

  1.4 ユニットテスト

  1.5 実装の進め方

  1.6 レビュー

第2章 モデル設計

  2.1 データ設計

  2.2 テーブル定義

  2.3 Django ORMとの付き合い方

第3章 エラー設計

  3.1 エラーハンドリング

  3.2 ロギング

  3.3 トラブルシューティング・デバッグ

第4章 システム設計

  4.1 プロジェクト構成

  4.2 サーバー構成

  4.3 プロセス設計

  4.4 ライブラリ

  4.5 リソース設計

  4.6 ネットワーク

第5章 やることの明確化

  5.1 要件定義

  5.2 画面モックアップ
 
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人気 25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。

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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。
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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。

シンプルなコードでデータ整理やWEBリサーチ、売上予測などを自動化できる便利なプログラミング言語「Python(パイソン)」は、今、ビジネスパーソン(ノンプログラマー)のあいだで人気絶頂です。かつてのExcel VBA/マクロのように、「使えると仕事がデキる」と一目置かれるツールとなっています。本書は、Pythonを使った仕事術を網羅した一冊。Excelやメール、WEBはもちろん、PC内のファイル整理、電子捺印、画像処理、画像からの文字抽出、動画編集などの最新テクニックを紹介します。シンプルなコードで誰でも唯一解が出せるPythonならではの問題集、ありそうでなかったトラブルシューティングも収録。A5判/304ページの分厚いつくりで、これだけでPythonの便利ワザが全部わかる&できる一冊です。  
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本書の内容
 
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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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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 30位
本書の内容
未来のゲームクリエイターは君だ!

人気のプログラミング言語「パイソン」を使って
誰でもかんたんにゲームが作れるぞ。
プログラミングの手順を1ステップずつやさしく解説してくれているから
初めての人でも安心だ。
この本に登場するゲームはぜんぶで9つ。
シンプルなアクションゲームからシューティングやパズル、クイズもあるぞ。
音楽をおぼえてダンスを踊ったり、火を吐くドラゴンに立ち向かう勇者になったり、
さまざまなタイプのエキサイティングなゲームが、
君の手で生み出されるのを待っている!

【登場するゲームの例】

「コイン・コレクター」
キツネをすばやく動かして、コインを集めよう!

「バルーン・フライト」
気球に乗って空の旅。障害物をうまくよけよう!

「ダンス・チャレンジ」
ステージの熱気は最高潮だ。どこまで踊れるかな?

「スリーピング・ドラゴン」
炎にふれたらアウト。ドラゴンが寝ているスキをねらえ!
 
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人気 31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 32位
本書の内容
コツ・しくみ・落とし穴をしっかりおさえるから
人気プログラミング言語「Python」がスイスイ身に付く!


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

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

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

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

本書では、以下の内容を扱います。

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

詳細は目次をご確認ください。
 
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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
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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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。

※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
(概要)

Pythonはここ数年で日本語の書籍も増え、開発現場での利用実績も着実に増えてきています。ご自身の第二、第三の言語の選択肢としてPythonが気になっているという方も多いのではないでしょうか。また、「Pythonを始めてみたけど、実際に業務で利用するには不安が残る」「コードレビューに怯えながらPythonを書いている」という方も多いのではないでしょうか。

本書は、そういった方を対象に、Pythonという言語が持つ機能の実践的な使い方を紹介します。Pythonは、日常的なツールからWeb開発、データ分析、機械学習など分野を問わず利用できる汎用性の高い言語です。本書も同じく、Pythonという言語の仕様やその特徴的な機能、標準ライブラリでできることを中心に扱うため、分野を問わず活用していただけます。


(こんな方におすすめ)

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


(目次)

第1章 Pythonはどのような言語か

  1.1 プログラミング言語としての特徴

  1.2 Pythonの歴史と現況

  1.3 Pythonコミュニティの特徴

  1.4 本章のまとめ

第2章 Pythonのインストールと開発者向けの便利な機能

  2.1 Pythonのインストール

  2.2 Pythonの実行

  2.3 本章のまとめ

第3章 制御フロー

  3.1 基本となる文法

  3.2 条件分岐

  3.3 ループ ── 処理の繰り返し

  3.4 例外処理

  3.5 本章のまとめ

第4章 データ構造

  4.1 None ── 値が存在しないことを表現する

  4.2 真理値 ── 真/偽を扱う

  4.3 数値

  4.4 文字列

  4.5 配列 ── 要素を1列に並べて扱う

  4.6 辞書 ── キーと値のセットを扱う

  4.7 集合 ── 一意な要素の集合を扱う

  4.8 内包表記 ── 効率的なシーケンスの生成

  4.9 そのほかの型を表す概念

  4.10 本章のまとめ

第5章 関数

  5.1 関数 ── 関連する処理をまとめる

  5.2 lambda式 ── 無名関数の作成

  5.3 型ヒント ── アノテーションで関数に型情報を付与する

  5.4 本章のまとめ

第6章 クラスとインスタンス

  6.1 Pythonのクラス機構

  6.2 インスタンス ── クラスをもとに生成されるオブジェクト

  6.3 クラス ── インスタンスのひな型となるオブジェクト

  6.4 クラスの継承

  6.5 本章のまとめ

第7章 モジュールとパッケージ、名前空間とスコープ

  7.1 モジュール ── コードを記述した.pyファイル

  7.2 パッケージ ── モジュールの集合

  7.3 インポートのしくみ

  7.4 名前空間と変数のスコープ

  7.5 本章のまとめ

第8章 組み込み関数と特殊メソッド

  8.1 組み込み関数 ── いつでも利用できる関数

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

  8.3 本章のまとめ

第9章 Python特有のさまざまな機能

  9.1 ジェネレータ ── メモリ効率のよいイテラブルなオブジェクト

  9.2 デコレータ ── 関数やクラスの前後に処理を追加する

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

  9.4 デスクリプタ ── 属性処理をクラスに委譲する

  9.5 本章のまとめ

第10章 並行処理

  10.1 並行処理と並列処理 ── 複数の処理を同時に行う

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

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

  10.4 本章のまとめ

第11章 開発環境とパッケージの管理

  11.1 仮想環境 ── 隔離されたPython実行環境

  11.2 パッケージの利用

  11.3 パッケージの作成

  11.4 本章のまとめ

第12章 ユニットテスト

  12.1 ユニットテストの導入

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

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

  12.4 ユースケース別のテストケースの実装

  12.5 本章のまとめ

第13章 実践的なPythonアプリケーションの開発

  13.1 作成するアプリケーション

  13.2 プロジェクトの作成

  13.3 継続的インテグレーションの導入

  13.4 アプリケーションの開発

  13.5 コマンドとして実行する

  13.6 本章のまとめ
 
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本書の内容
 
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本書の内容
 
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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)
 
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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。
 
   
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本書の内容
Pythonは初学者が学びやすく、データマイニングやディープラーニングなどの分野でも定番の言語です。本書は、Pythonの基本から、ファイル操作、Webスクレイピング、テキストマイニング、データマイニング、GUIアプリの作成、ディープラーニング、データの視覚化など、外部ライブラリを活用するテクニックまで解説します。最新版となる本書では、新たな外部ライブラリに関する章も追加しました。サンプルのダウンロードサービス付き。

※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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逆引きシリーズは以前から利用しており、今回もPython版ということで購入しました。 全てを見ているわけではないですが、概ね業務に必要な事項は記載されているようなので 今回も重宝しそうです。小言を強いて言えば文字が若干小さいかな。
 
   
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本書の内容

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。

 
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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。  
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本書の内容
音声認識の基礎から深層学習を用いた最新手法までを解説

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

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

〈本書はこんな人におすすめです〉
・音声認識の研究者、これから研究する人
・理系の大学生
・自分で音声認識システムを作ってみたい人
 
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子供がほしいとのことで注文しました。 迅速な対応ですぐ届きました。 Pythonの教材として学習しています。
 
   
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本書の内容
★確率的プログラミング言語がすぐに使える!★
・Pythonでのコーディングを前提に、PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTorchをカバー。
・回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説。

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

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

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

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

第5章 深層学習モデル
5.1 ニューラルネットワーク回帰モデル
5.2 変分自己符号化器
5.3 PixelCNN
5.4 深層ガウス過程
5.5 正規化流  
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ユーザーレビュー
なかなかそれだけで勉強してもピンとのないところの多いベイズ統計。手を動かしつつ、また何かしら問題を解きながらやってみたいと思いかいました!
 
   
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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。
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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
第3版まで続くロングセラーのPyTorch版!
機械学習の基本から先進的な手法まで本格解説

『機械学習を実践的に学ぶための優れたテキスト』
『多くのトピックを網羅した深い一冊。強力にお勧め』
―原著への読者の声

本書の前半は、基本的な機械学習ライブラリのscikit-learnを使った手法を解説。
分類の基本モデルに始まり、単層ニューラルネットまでを実装するほか、データ前処理、次元削減、
ハイパーパラメーターのチューニング、アンサンブル学習、回帰分析などを取り上げます。

後半では、PyTorchによるさまざまなディープラーニングの手法を説明。
PyTorchの仕組みを示したあと、CNN/RNN/Transformerといったモデルの実装を解説。
敵対的生成ネットワーク、グラフニューラルネットワーク、強化学習もカバー。

◎本書は『Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python』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。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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ユーザーレビュー
 
   
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本書の内容
 
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ユーザーレビュー
 
   
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本書の内容
◆RとPython両方学べる。コスパ最強の一冊!◆

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

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

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

第2部 機械学習
6章 機械学習の目的・データ・手法
7章 回帰1(単回帰)
8章 回帰2(重回帰)
9章 分類1(多値分類)
10章 分類2(2値分類)
11章 深層学習とAutoML
12章 時系列予測
13章 教師なし学習
付録A 環境構築  
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ユーザーレビュー
仕事で機械学習について学ぶ必要が出てきたため購入しました。プログラミングの経験がなくても読み進められる構成になっているようなのでありがたいです。
rにも対応している。 パイソンにも対応している。 読みやすい。 データサイエンティストになりたくて購入した。
 
   
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本書の内容
今やテキストマイニングは、文章を単語に切り分けて、単語の出現頻度を数えるだけにはとどまりません。
商品やイベントに対するSNS上の意見をポジティブ・ネガティブに分ければ、何が評価されて、どこを改善すべきかが一目瞭然。
政治家の演説のトピックが、時代とともにどう移り変わってきたかを解析すると、社会の変化を見て取ることもできます。 小説の話題展開の流れや、登場人物とキーワードの結びつきも、自動で分析可能です。

文書解析で本当にやりたかったこれらのことは、 Rで手軽に実現できます。

テキストマイニング定番書の著者による、次の一歩のためのやさしい手引きです。
[もっと基本的なことから学びたい方は、同著者による「Rによるテキストマイニング入門[第2版](森北出版)」もご覧ください]

〈本書で扱う主な内容〉
●センチメント分析
日本語極性辞書を用いて、単語の極性からテキスト全体がポジティブかネガティブか判断。

●単語分散表現
単語の頻度だけでなく、出現位置に注目し、単語どうしの意味の関連性を数値化。

●機械学習、ディープラーニング
機械学習を用いて、より高度な解析も実現。Pythonを前提とした訓練済みモデルやディープラーニングのフレームワークも、 RStudioから簡単に利用可能。

◆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】
第1章 Rによる日本語テキスト解析の基礎
1.1 ファイルのダウンロードと読み込み
1.2 日本語形態素解析
1.3 ワードクラウド
1.4 ネットワークグラフ

第2章 センチメント分析
2.1 日本語極性辞書
2.2 テキストを文で区切る
2.3 感情極性値辞書の適用
2.4 感情極性値の時系列

第3章 構造的トピックモデル
3.1 トピックの分析方法
3.2 総理大臣所信表明演説の解析
3.3 ストップワードの削除
3.4 stmパッケージのためのデータ変換
3.5 stmパッケージによるトピック数の推定
3.6 トピックモデルの実行
3.7 夏目漱石『こころ』の解析
3.8 topicmodelsパッケージによるトピックモデル
3.9 ldatuningパッケージによるトピック数の推定
3.10 stm パッケージによるトピックモデル

第4章 Twitter投稿テキストの評価
4.1 API とは
4.2 Twitter APIの利用
4.3 ツイートの取得と前処理
4.4 形態素解析の実行
4.5 ggwordcloudパッケージによるワードクラウドの作図
4.6 ネットワークグラフ
4.7 ツイートの内容判定
4.8 ユーザーのグループ化
4.9 投稿者のプロフィールの極性比較

第5章 機械学習による予測
5.1 Twitter日本語評判分析データセット
5.2 ツイートの収集
5.3 ツイートの内容を予測するモデル
5.4 正則
5.5 glmnetパッケージによる回帰分析
5.6 機械学習の作業ルーティン
5.7 ランダムフォレスト

第6章 単語分散表現
6.1 単語ベクトル
6.2 単語分散表現

第7章 RからPythonライブラリを実行
7.1 訓練済み単語分散表現
7.2 PythonをRから利用するためのreticulate パッケージ
7.3 keras パッケージによるディープラーニング

補 遺
A.1 stringiパッケージ
A.2 udpipeパッケージ
A.3 udpipeによるトピックモデル
A.4 文章の重要度判定
A.5 RMeCabを活用する
A.6 テキストデータ取得に便利なパッケージ

参考文献
索 引  
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ユーザーレビュー
前著にあたる「Rによるテキストマイニング入門」と合わせて購入することをお勧めしたい。機械学習による予測や単語分散表現といった新しめのトピックが取り上げられており、買った意味はあった。サンプルを走らせながら、理論よりのことがらは金明哲「テキストアナリティクスの基礎と実践」(岩波書店)あたりで補うと効率的である。
 
   
人気 49位
本書の内容
データ分析の現場にあって入門書にないもの――それは、「汚いデータ」(ダーティデータ)です。本書は、データ分析の現場では、どんなデータに出会い、どのような問題が生じ、どう対応すればよいのかというノウハウを解説します。事前の加工(視覚化)から機械学習、最適化問題まで、100本ノックをこなして、ビジネス現場で即戦力になれる「応用力」を身につけましょう! Pandas、Numpy、Matplotlibなど10個のライブラリを練習します。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。  
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ユーザーレビュー
 
   
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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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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。
 
   
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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  
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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 52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。
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前作のPythonふりがなの本よりも少し大判になってます 見やすくてちょうどいい ふりがなといっても英語の読み方が書いてあるわけではなく、そのコードの意味がふってあります。読み方がわからない場合は自分で調べて書足せば更に便利になると思います。 あとはこの肝心のふりがな。コードの意味の和訳が合う合わないありそう。今まで自分で覚えてた単語と意味は同じだけど言葉が違う。ってことがちょいちょいあって使いにくい 一番優しいかと言われると??? わかってる人がわからない人に説明しようと丁寧にしてるつもりなんだけど、いまいちわかりにくい。そんな本。 ド初心者の人にはおすすめできません Pythonなんとなくわかるけどもっと掘り下げたい中級に行く前の初心者向けって感じですかね
 
   
人気 53位
本書の内容
 
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ユーザーレビュー
 
   
人気 54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。
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Pythonなのでプログラミングもしやすいし、分かりやすいので楽しく学べています。 最後の方ちょっと難しいけど…でも、いい本だと思います。 誤植も少ないので安心です。
 
   
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本書の内容
こちらの書籍は 2019/12/04 紙版の3刷に対応するため更新をおこないました。
(概要)
本書は野村総合研究所のシステムコンサルティング事業本部で実施している「アナリティクス研修」をベースにした書籍で、「統計的なモデリングとは何か?」「モデルに基づく要因の分析と予測の違いとは?」「具体的なモデルの作り方」「結果を解釈する際の落とし穴の見分け方」など、ビジネスの現場感を重視した構成です。実務で遭遇するデータ品質や加工のポイント、さらにRとPythonを利用し、データからモデルを作成して結果を得るという基本的な手順を体験できます。これからデータ分析や統計解析、機械学習を学び、現場でそれらを活用したい方に最短学習コースでお届けします。

(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
  1.1.1:データサイエンスの重要性
  1.1.2:データサイエンスの定義とその歴史
  1.1.3:データサイエンスにおけるモデリング
  1.1.4:データサイエンスとその関連領域
 1.2:データサイエンスの実践
  1.2.1:データサイエンスのプロセスとタスク
  1.2.2:データサイエンスの実践に必要なツール
  1.2.3:データサイエンスの実践に必要なスキル
  1.2.4:データサイエンスの限界と課題
 コラム:ビジネス活用における留意点

■第2章:RとPython
 2.1:RとPython
  2.1.1:RとPythonの比較
 2.2:R入門
  2.2.1:Rの概要
  2.2.2:Rの文法
  2.2.3:データ構造と制御構造
 2.3:Python入門
  2.3.1:Pythonの概要
  2.3.2:Pythonの文法
  2.3.3:Pythonでのプログラミング
  2.3.4:NumPyとpandas
 2.4:RとPythonの実行例の比較
  2.4.1:簡単な分析の実行例

■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
  3.1.1:分布の形を捉える ─ ビジュアルでの確認
  3.1.2:要約統計量を算出する ─ 代表値とばらつき
  3.1.3:関連性を把握する ─ 相関係数の使い方と意味
  3.1.4:Rを使った相関分析 ─ 自治体のデータを使った例
  3.1.5:さまざまな統計分析 ─ 理論と実際の考え方
 3.2:データからモデルを作る
  3.2.1:目的変数と説明変数 ─ 説明と予測の「向き」
  3.2.2:簡単な線形回帰モデル ─ Rによる実行と結果
  3.2.3:ダミー変数を使ったモデル ─ グループ間の差異を分析
  3.2.4:複雑な線形回帰モデル ─ 交互作用、モデル間の比較
  3.2.5:線形回帰の仕組みと最小二乗法
 3.3:モデルを評価する
  3.3.1:モデルを評価するための観点
  3.3.2:この結果は偶然ではないのか? ─ 有意確率と有意差検定
  3.3.3:モデルはデータに当てはまっているか? ─ フィッティングと決定係数
  3.3.4:モデルは複雑すぎないか? ─ オーバーフィッティングと予測精度
  3.3.5:残差の分布 ─ 線形回帰モデルと診断プロット
  3.3.6:説明変数同士の相関 ─ 多重共線性
  3.3.7:標準偏回帰係数

■第4章:実践的なモデリング
 4.1:モデリングの準備
  4.1.1:データの準備と加工
  4.1.2:分析とモデリングの手法
 4.2:データの加工
  4.2.1:データのクレンジング
  4.2.2:カテゴリ変数の加工
  4.2.3:数値変数の加工とスケーリング
  4.2.4:分布の形を変える ─ 対数変換とロジット変換
  4.2.5:欠損値の処理
  4.2.6:外れ値の処理
 4.3:モデリングの手法
  4.3.1:グループに分ける ─ クラスタリング
  4.3.2:指標を集約する ─ 因子分析と主成分分析
  4.3.3:一般化線形モデル
  4.3.4:2値データを目的変数とする分析 ─ ロジスティック回帰
  4.3.5:セグメントの抽出とその特徴の分析 ─ 決定木
 4.4:因果推論
  4.4.1:データから因果関係を明らかにする ─ 統計的因果推論
  4.4.2:因果関係に基づく変数選択

■第5章:機械学習とディープラーニング
 5.1:機械学習の目的と手順
  5.1.1:機械学習の基本
  5.1.2:機械学習の手順
  5.1.3:データの準備に関わる問題
  5.1.4:特徴抽出と特徴ベクトル
 コラム:機械学習と強化学習
 5.2:機械学習の実行
  5.2.1:機械学習ライブラリの活用 ─ scikit-learn
  5.2.2:機械学習アルゴリズムの例 ─ ランダムフォレスト
  5.2.3:機械学習アルゴリズムの例 ─ サポートベクターマシン
  5.2.4:機械学習の実行例
 5.3:ディープラーニング
  5.3.1:ニューラルネットワーク
  5.3.2:ディープラーニングを支える技術
  5.3.3:ディープラーニング・フレームワーク
  5.3.4:ディープラーニングの実行
  5.3.5:生成モデル  
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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。  
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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)
 
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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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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。
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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
 
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本書の内容
Python未経験の方はもちろん、プログラミング自体が全くの未経験の方でも挫折することなく、短期間でPythonの基礎の基礎を身に付けられる一冊です。超入門ということで、学習範囲を思い切って絞り、Pythonプログラミングの基礎の基礎だけに特化しています。  
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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。
 
   
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※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。

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




iPhone、iPadでPythonを使いこなそう! iOSでPythonプログラミングができる人気アプリ「Pythonista3」を使い、Pythonの基礎からnumpy/scipyなど拡張モジュールによる数理計算、2Dグラフィックを使ったゲーム作成、そしてiOS機能を拡張するプログラミングまでを楽しくマスターしよう。



人気の高いプログラミング言語といえばPythonですが、Pythonを使うにはコンピュータが必要です。

しかし現在、コンピュータを持っていない人は若い人を中心に増えています。そんな時代にプログラミングをするにはどうすれば良いでしょうか?



答え「スマホでプログラミングすればいいのです!」



本書は、アプリ「Pythonista3」を使って、iPhone(iOS)でPythonプログラミングを学ぶための本です。

Pythonista3では、Pythonの基本的な機能は勿論、numpyやmatplotlibといったPythonで最も広く使われるモジュール、さらには「iPhoneのための機能」が充実していたり 2Dグラフィックに関する機能も強力で、すぐにでもリアルタイムゲームをプログラミングできます。

本書では、「標準モジュールを使った数理計算」「UI部品を使ったプログラミング」「2Dグラフィックを使ったゲームプログラミング」「iOSのさまざまな機能の利用」などについて 解説します。

また、Pythonがはじめて、という読者のために、巻末ではPythonの基礎文法なども解説してあります。

 
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本書の内容
東大 松尾研究室が提供するあの人気講座が待望の書籍化!

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

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


●本書の内容

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

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


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


本書には、さらに以下の3つの特徴があります。

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


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


●この本の対象読者

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


●著者による「はじめに」より編集・抜粋

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

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


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

 
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内容が濃く、パイソン初心者には最適。数学の知識としては、高校理系数学程度以上が理想的。
 
   
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本書の内容
 
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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。
 
   
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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
 
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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。
 
   
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本書の内容
「Djangoに興味があるけど、何から手を付ければ良いかわからない」「一度、Djangoの学習に挫折してしまったけれど、やっぱり理解したい」そんな方におすすめします! 本書は、Pythonフレームワーク「Django」の仕組みや使い方を実際に簡易なアプリケーションを作りながら学ぶ入門書です。難しい解説は排除して実際にアプリを作りながら学ぶので、初心者でも最後まで学べます。作成したアプリを公開する方法についても解説しました。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。  
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本書の内容
Webアプリの作り方からAPI化、デプロイメントまで
エンジニアとデータサイエンティストのためのFlask入門

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

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

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

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

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

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

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

この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大き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。

 
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本書の内容
化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書
本書は、化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書です。
これまでに蓄積してきた実験/製造データをデータ解析・機械学習を用いて分析することで、いままでとはまったく別のアプローチで材料開発を加速させたり、プロセス管理を効率化・安定化させたりすることができます。なぜなら、実験や製造データは、目に見えない、研究者・技術者の知識・知見・経験・勘の宝庫だからです。そして、データ解析・機械学習を用いることで、これらを目に見える形にすることができるからです。
読者が一から実践できるよう、Pythonのインストール方法、データ解析・機械学習の基本理論から、材料設計、分子設計、プロセス管理について実際にサンプルプログラムとサンプルデータセットを使った実践までを丁寧に解説しています。  
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本書の内容
「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」「Djangoの学習に挫折してしまったが、やっぱり理解したい」といった方に、アプリケーションの作成を通して理解が深められるよう説明しています。

※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。  
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本書の内容
フクザツな処理のプログラミングは体験しながら理解しよう。「図解! Pythonプログラミングのツボとコツがゼッタイにわかる本 “超”入門編」の次は本書でステップアップ。本書では顔認識プログラムに挑戦します。

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

Pythonの汎用性とExcelの操作性。
組み合わせれば、みんなで使える実用ツールに!


デジタル化(デジタルトランスフォーメーション=DX)による業務効率化や生産性向上が強く求められている昨今、小学校でプログラミング教育が必修化されたこともあって、「これからの時代を生きるには大人も子どももプログラミングを学ぶことが重要」という意識が広がってきています。

特にビジネスパーソンにとっては毎日の仕事に直接的に役立つ大きな利点があります。プログラムを書くことができれば、面倒な業務をコンピューターという労働力に任せて自動化し、もっと優先度が高く重要な仕事をするための時間を生み出せるのです。

本書では、プログラミング言語Python(パイソン)の基礎からスタートして、最終的にはそれをExcelと組み合わせて職場のみんなに広く使ってもらえる自動化ツールを作る方法までを学んでいきます。特に力を入れたのは、Pythonで作ったツールを職場のみんなに使ってもらうための以下のような工夫です。

・だれでも使えるExcelを使って入力・設定を行う方法
・Pythonがインストールされていない環境でもプログラムを実行する方法
・だれにでも理解できるエラーメッセージの書き方

本書の内容をマスターすれば、自分にとって便利なのはもちろん、同じチームで働くみんなに貢献できる自動化ツールを作れるようになります。プログラミング未経験でも大丈夫。PythonとExcelを駆使して、職場のヒーローになりましょう。  
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本書の内容
最高のアルゴリズム入門書

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

すべてのPythonプログラマに贈る! アルゴリズムとデータ構造入門書の最高峰。

本書は、Pythonで実装した豊富なプログラム例を通じて、アルゴリズムとデータ構造の基礎を身につけるためのテキストです。
基本的なアルゴリズムとデータ構造に始まって、目的とするデータを見つける探索、データの並びを一定の順序で並びかえるソート、そして、スタック・キュー・再帰的アルゴリズム・線形リスト・2分探索木などを学習します。
解説にあたっては、難しい理論や概念を視覚的なイメージで理解できるように、213点もの図表を提示しています。本書に示す136編のプログラムは、単なるサンプルではなく、実際に動作するものばかりです。すべてのプログラムを読破すれば、かなりのコーディング力が身につくはずです。
初心者から中上級者まで、すべてのPythonプログラマに最良の一冊です。

●目次
はじめに
本書の構成
第1章 基本的なアルゴリズム
 1-1 アルゴリズムとは
 1-2 繰返し
第2章 データ構造と配列
 2-1 データ構造と配列
 2-2 配列
第3章 探索
 3-1 探索アルゴリズム
 3-2 線形探索
 3-3 2分探索
 3-4 ハッシュ法
第4章 スタックとキュー
 4-1 スタック
 4-2 キュー
第5章 再帰的アルゴリズム
 5-1 再帰の基本
 5-2 再帰アルゴリズムの解析
 5-3 ハノイの塔
 5-4 8王妃問題
第6章 ソート
 6-1 ソートとは
 6-2 単純交換ソート(バブルソート)
 6-3 単純選択ソート
 6-4 単純挿入ソート
 6-5 シェルソート
 6-6 クイックソート
 6-7 マージソート
 6-8 ヒープソート
 6-9 度数ソート
第7章 文字列探索
 7-1 力まかせ法
 7-2 KMP法
 7-3 Boyer-Moore法
第8章 線形リスト
 8-1 線形リストとは
 8-2 線形リスト
 8-3 カーソルによる線形リスト
 8-4 循環・重連結リスト
第9章 木構造と2分探索木
 9-1 木構造
 9-2 2分木と2分探索木
章末問題の解答
参考文献
索引
謝辞
著者紹介

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

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

■推奨環境
・タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末
・Wi-Fiネットワーク経由でのダウンロード(Kindle端末の場合)
 
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※このKindle本はプリント・レプリカ形式で、Kindle Paperwhiteなどの電子書籍リーダーおよびKindle Cloud Readerではご利用いただけません。Fireなどの大きいディスプレイを備えたタブレット端末や、Kindle無料アプリ (Kindle for iOS、Kindle for Android、Kindle for PC、Kindle for Mac) でのみご利用可能です。また、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用については、一部機能しない場合があります。文字だけを拡大することはできません。
※プリント・レプリカ形式は見開き表示ができません。
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ストーリーでPythonと機械学習がわかる!!
『機械学習入門―ボルツマン機械学習から深層学習まで―』、『ベイズ推定入門 モデル選択からベイズ最適化まで』につづく、お妃さまシリーズの第3弾を刊行するものです。Pythonの学習を主軸としたものであり、機械学習を実践したくなった人、およびカジュアルでわかりやすいPython入門本を探している人をターゲットとします。Pythonのコードとコードの説明をイラストでわかりやすく解説します。現在注目されているGAN(敵対的生成ネットワーク)についても解説。

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

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

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

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

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

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

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

あとがき
索引  
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本書の内容
“最強のビジネスツール”とも言われ
いま最も注目されているプログラミング言語Python。

プログラミング未経験者でもわかるよう、
初歩の初歩から豊富な図版とともに
どこよりもやさしく解説します。

手を添えなくてもページが180度開く特別製本で、
読みながらのパソコン操作もラクラク!

近年、「プログラミング必修化」「機械学習」「AI」などの
キーワードを新聞や雑誌、テレビで目にする機会が増えてきた今、
エンジニアだけでなく一般のビジネスパーソンや学生の間でも
プログラミングに対する関心が高まっています。

そして、さまざまあるプログラミング言語のなかで
最も注目されているのが「Python」です。
PythonはAIや機械学習に関わるプログラミングに最適なだけでなく、
初めてプログラミングを学ぶ人にもわかりやすく、書きやすい言語で
あることも評価されています。

つまりこれからプログラミングを学ぶ子どもや学生をはじめ、
プログラミングを学んで仕事を効率化したり、
仕事の幅を広げたりしたいビジネスパーソンにぴったりなのです。

そこで本書では、これまでプログラミングの経験がない人でも
理解できるように、初歩から解説します。
実際のプログラミングを少しずつ体験しながら
一歩ずつ確実にスキルを習得できるよう
豊富な図版とともにていねいに解説します。  
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本書の内容
プログラミング入門書として広く活用いただいている『独学プログラマー』の姉妹書が登場。第2弾の本書は、コンピューターサイエンス(計算機科学)の入門書です。
アルゴリズムとデータ構造について、図およびPythonのコードで具体的に示しながら、分かりやすく説明します。
「独学プログラマー」が活躍するうえで役に立つ、基本的な概念と実装を紹介します。
本書に登場するコードは、日経BOOKプラスの本書ウェブページからダウンロードいただけます。詳細な目次ページ(PDF)もそちらからダウンロードいただけます。
独学プログラマーが理解しておくべきもっとも大切な分野を学ぼう!
私は当時、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレイ校、カリフ ォルニア工科大学を出た優秀なプログラマーと一緒のチームにいました。コンピューターサイエンスを十分に理解している同僚たちの中で、不安で、居心地の悪さを感じていました。独学プログラマーとしてコンピューターサイエンスを学ぶことで、このような不安を最小限に抑えられます。
――「イントロダクション」より  
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本書の内容
 
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本書の内容
数学とPythonがいっぺんに学べる一石二鳥の1冊!

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

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

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

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

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

本書で高校レベルの数学をしっかり理解して、ぜひ次のステップに進んでください!  
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本書の内容
Pythonは、人工知能や機械学習に適したプログラミング言語として注目されています。しかし、PythonはWeb開発など普通のアプリ開発においても使いやすい優秀な言語なのです。本書は、PythonのWeb開発用フレームワーク「Django3」を使って、基本的な知識からテンプレート制作やデータベースアクセスの技術まで、実際に手を動かしながら身につく入門書です。あなたもDjango3で、Pythonによる最新のWebアプリ開発を体験しましょう!

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

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本書の内容
Pythonデータ分析+機械学習への第一歩!
本格学習の前に、基礎を固め、全容を把握。

データ取り込み・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。

「pandas入門書のベスト」―原著の読者レビューより
本書は『Pandas for Everyone: Python Data Analysis』の翻訳書です。

【構成】
■第1部 基本的な使い方を学ぶ
DataFrameの基礎
pandasのデータ構造
プロットによるグラフ描画

■第2部 データ操作によるクリーニング
データを組み立てる
欠損データへの対応
"整然データ"を作る

■第3部 データの準備―変換/整形/結合など
データ型の概要と変換
テキスト文字列の操作
applyによる関数の適用
groupby演算による分割-適用-結合
日付/時刻データの操作

■第4部 モデルをデータに適合させる
線形モデル
一般化線形モデル
モデルを診断する
正則化で過学習に対処する
クラスタリング

■第5部 締めくくり―次のステップへ
pandas周辺の強力な機能
さらなる学びのための情報源

■第6部 付録
インストール/コマンドライン/プロジェクトのテンプレート
Pythonの使い方/ワーキングディレクトリ/環境
パッケージのインストール/ライブラリのインポート
リスト/タプル/辞書/値のスライス
ループ/内包表記/関数/範囲とジェネレータ
複数同時代入/numpyのndarray/クラス/Odo
 
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手取り足取り解説してくれるわけではないので初学者向けではないかもしれませんが、ある程度Pythonの知識があれば、スキルアップにとても役立つ本だと思います!色々なPython関連本を取り寄せて比較検討した結果、翻訳本特有の不自然さがなく、体系的に分かりやすく解説してあるところがとても気に入っており、今はこの本だけでスキルアップに励んでいます。
 
   
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本書の内容
 
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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。
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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本書の内容
PythonのライブラリであるDjangoの活用書です。Pythonを使ってWebアプリを開発するためのプログラマーが基礎から実践的なテクニックを習得できるようになっています。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。  
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会社の勉強用に購入しました。 はじめての言語で苦戦するかと思いましたが わかりやすく、便利で、よかったです。
わかりやすい本でした。ジャンゴ入門のレベルだと思います。難しいわけではなく、HTMLCSS使えるなら大丈夫。
 
   
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本書の内容
 
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opencvの使い方について分かりやすく書いてあったので、とても満足しています。
 
   
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発売日 2020/01/10
(3.9)
Amazon 3,740円
本書の内容
 
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本書の内容
東大1年生向け好評講義テキストを書籍化。
プログラミングの初心者でも、シミュレーションや
データ分析の基礎までを最短で身につけられる。


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


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

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


【主要目次】
第1章 はじめに
第2章 まずは使ってみる
第3章 プログラムを作ろう
第4章 データ処理の基本――成績の集計
第5章 ライフゲーム
第6章 放物運動のシミュレーション
幕間 テストとデバッグの基本
第7章 p値の計算
第8章 大規模データの検索
第9章 データからの情報抽出――回帰分析
第10章 拡散のシミュレーション
第11章 高度な検索――ゲノムを解析する
第12章 データを分類する
付録A Python言語の簡易ガイド
付録B itaライブラリガイド  
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他のPython入門書と毛色が違う。 この教科書はかなり真面目にコンピュータサイエンスの初歩を Pythonで行うものであり、東大の教科書らしくかなりの自学を前提としている。 Pythonの言語に対して網羅的でもないし、基礎的でもない。
 
   
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本書の内容
■■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
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。  
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本書の内容
フルスタックエンジニア必携!
DjangoでWebアプリを開発しよう!

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

【対象読者】
フルスタックエンジニア

【Djangoの対応バージョン】
Django2.2。
Django2.2はLTS(Long Term Support)という長期間サポート対象のバージョンです。
2022年4月までサポートが予定されており、安心して学習できます。

【Djangoとは(本書より抜粋)】
DjangoはPython用のフルスタックWebアプリフレームワークです。
多くのWebアプリにおいて必要となるメール送信やセキュリティなど、
多くの機能が標準で備わっています。

開発用の機能も充実しています。開発サーバーはDjangoに同梱されているため、
ローカルマシンで開発中のWebアプリをすぐに起動できます。

さらに、データベースのテーブル定義を記述しておけば自分でデータベースを操作するSQLを書くことなく、
コマンドを打つだけでデータベースに反映することもできます。

運用を支援する管理サイトも最初から備わっています。この管理サイトを使えば、
Web上からデータベースのデータを書き換えたり、
ユーザーの管理などを素早く行えます。

【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。

 
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ユーザーレビュー
pythonの入門書から次のステップとして購入しましたが、内容としては結構難しく感じました。 python以外の知識も必要です。
 
   

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