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Python 人気本 ランキング

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

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

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

子どもから大人まで、「プログラミングを楽しみたいすべての人」にお届けします。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 2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。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 3位
本書の内容
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。
ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。
ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか?なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか?といった“Why"に関する問題も取り上げます。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
最近仕事でpythonを使い始めまして、買ってみました。 ブックカバーまでつけていただき、大変丁寧な対応でした。 最初に読むには良い入門編かなぁと思いますが、この様なジャンルの本高額ですので、なかなか他の本との比較はできません。これが1番かどうかは分かりません。
E資格を取るために購入しました。とてもわかり易く記載されており、実装も記載されております。最初から始める人には、オススメと思います。
非常に分かり易いです。今まで、断片的に持っていた知識が、この本で繋がった感じがしました。買って良かったです。
 
   
人気 4位
本書の内容
コツ・しくみ・落とし穴をしっかりおさえるから
人気プログラミング言語「Python」がスイスイ身に付く!


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

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

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

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

本書では、以下の内容を扱います。

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

詳細は目次をご確認ください。
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
まずは何をしたらいいか分からなかったのですが、この本にまずは何をしたら良いのかのっていてとても分かりやすかったです。
会社でPYTHONを使ったソフトがありポスト処理に使われているので、年寄りにもわかる様な本を探してこれに辿り着きました。
最初の設定は自分で調べていかないといけないのが難点でしたが、超初心者の自分にはちょうど良い内容でした。
 
   
人気 5位
本書の内容
基礎的な点群処理から、ICPアルゴリズム、物体認識、PointNetまでをPythonで学ぼう!★章末問題付き★

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

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

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 6位
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。
さらに、アルゴリズムとデータ構造を学ぶことで、プログラマーとして成長できます。成長の鍵は、フィードバックループにあります。フィードバックループとは、学んだことを実行してみて、それが期待どおりかどうかすぐに確認することです。
――「イントロダクション」より

1冊目としてちょうど良い難易度
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。前作『独学プログラマー』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。彼の独学プログラマーとしての学び方は、多くの人に支持されています。
前作のあとがきでも触れましたが、コーリー自身が学びの途中にあり、対象読者と同じ視点でアルゴリズムとデータ構造というコンピューターサイエンスの必須知識を説明してくれていることに価値があります。アルゴリズムとデータ構造を扱う本はたくさんありますが、本書ほど入門しやすく説明してくれている本は稀でしょう。
本書は、難しい内容であるアルゴリズムとデータ構造について、要点を絞って分かりやすく伝えています。そのため、これらを学ぶ1冊目としてちょうど良い難易度になっています。本書を読んだ後ならきっと、技術面接においてある程度の自信が持てるでしょうし、プログラムを実装する際にもキーワードとその内容を知っているので、文献探しや実装例を見つけ出す手がかりが得やすいでしょう。
――「日本語版あとがき」より

【目次】
第1部 アルゴリズム入門
第0章 イントロダクション
第1章 アルゴリズムとは何か?
第2章 再帰
第3章 探索アルゴリズム
第4章 ソートアルゴリズム
第5章 文字列のアルゴリズム
第6章 数学
第7章 独学伝:マーガレット・ハミルトン

第2部 データ構造
第8章 データ構造とは何か?
第9章 配列
第10章 連結リスト
第11章 スタック
第12章 キュー
第13章 ハッシュテーブル
第14章 二分木
第15章 二分ヒープ
第16章 グラフ
第17章 独学伝:イーロン・マスク
第18章 次のステップ

第3部 もっと学ぼう
補章1 アルゴリズムへの理解を深めるために―ハッシュテーブル―
補章2 アルゴリズムへの理解を深めるために―ダイクストラ法―
補章3 継続して学ぶために  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 7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
 
   
人気 8位
本書の内容
全オフィスパーソン必読!
Excelの面倒な操作はパソコンにやらせよう

ビジネスパーソンが必ず使うExcelは、面倒な手作業が多いのが残念なところ。いくら操作を効率化しても、マウスやキーボードでの作業がなくなりません。決まったセルの範囲を別のシートの決められたところにコピーしたり、毎月のデータをグラフにしたり……。1回だけの作業だけならまだしも、部署別や事業所別にほとんど同じ作業を何度も何度も繰り返すような作業もしばしば。オフィスでのパソコン操作には、こんな無駄がたくさんあってうんざりしている人は多いでしょう。抜本的に解決するは、操作方法を工夫するだけでは追いつきません。

そんな単純で面倒な作業は、Pythonで自動化しましょう! 一度、自分の作業に合わせて自動化すれば、どんなに大量のデータでもパソコンにすべてまかせてOK。自分は他の仕事を進められます。
今から始めるならVBAよりPythonがお薦め。
――Pythonを学びながらExcelを効率化するか。
――Excel業務を自動化しながらプログラミングも身に付けるか。
どちらにしても“一石二鳥”なのは間違いありません。

プログラミングをやったことがないという人も多いでしょう。普通のビジネスパーソンがプログラミング未経験なのは当たり前。でも、大丈夫。必要な基礎知識をさっと身に付けられるよう、簡潔に解説。ざっと一読するだけでプログラミングの基本が学べます。  
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ユーザーレビュー
 
   
人気 9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。
 
   
人気 10位
本書の内容
本書は「Pythonだけ」を学ぶ本ではありません。Pythonを使ってプログラミングを紹介していますが、伝えたい内容はPythonに限らない「プログラミング全般」の知識です。

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

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

目次については、27章プラス補章2つと長いので、以下の「目次を見る」からご覧ください。
 
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ユーザーレビュー
評価を☆3にするか☆4にするか迷いました。 Pythonを理解するには内容が薄いと感じます。 しかし、後半のプログラマーとしての心得的な部分が、今まで何となくわかっていることを文章にしてくれています。文章にしてもらうと、あらためて「そうだな」と思わせてくれるので☆4にしました。 Pythonの学習には他の本を数冊こなす必要があると思いますが、入門書としては良い本だと思います。
これだけで独学は難しいと思います。最近このような独学プログラマ系の本がやたらと多いのはそれだけ幻想を抱いている人が多いからでしょうか?何冊もいろいろな本を読み込んで実際にコーディングとコンパイルを繰り返さないとプログラマには慣れません。
早速届いたので電車で読んでみましたがなかなか読みやすそうです。日経の広告で気になりネットで調べて購入に至りました。暇なときじっくり読んでみます。
 
   
人気 11位
本書の内容
Webアプリの作り方からAPI化、デプロイメントまで
エンジニアとデータサイエンティストのためのFlask入門

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

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

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

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

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

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

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
 
   
人気 12位
本書の内容
少しずつ・繰り返し・ていねいに積み上げるスッキリ流解説で
実践的なスキルが必ず身に付く魔法の書


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

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

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

もちろん、シリーズで好評の「エラー解決・虎の巻」も収録していますので、途中でつまずいても安心です。
機械学習の楽しさ、奥深さをじっくり学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
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 13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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ユーザーレビュー
 
   
人気 14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 15位
本書の内容
中級者以上に向けた、特定の技術分野のアルゴリズムの紹介と、そのアルゴリズムを実装したコードを解説する、より技術的・実践的な「機械学習実践シリーズ」の1冊目として、「音源分離」をテーマとしています。近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい人の声以外の音が入ってくると、どうしても聞きたい人の声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出するという技術です。本書では、音源分離の基礎から、Pythonを用いた実装までを詳しく解説しています。また、音源分離で用いる数学的知識の基礎として、線形代数や行列・ベクトルの微分の方法、確率統計の基礎について示しています。音源分離を理解しコードを書くためには、プログラミングに関する知識はもちろん、線形代数、微分積分、確率・統計といった数学的知識も必要不可欠です。とくに音源分離では複素数の行列・ベクトルを用いるので、複素数の計算方法について重点的に示しています。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
購入前にお使いの端末で無料サンプルをお試しください。  
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ユーザーレビュー
 
   
人気 16位
本書の内容
本書はプログラミング言語Pythonの作者Guido氏が書き下ろした、Python入門者のための手引書です。Pythonの言語とシステムの基本的な機能やコンセプトをわかりやすくまとめて解説し、さらにPythonの特徴的な機能を数多く取り上げて紹介しており、Pythonの雰囲気とスタイルをつかむことができます。
本書を読むことで、Pythonのモジュールやプログラムを読み書きできるようになり、ライブラリリファレンスで解説されているさまざまなモジュールについて、詳しく学ぶ準備が整います。
細部にわたり改訂し、最新の3.9.0版ドキュメントに追随した入門者必読の書です。  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
翻訳本ですのてま、冗長に感じられる部分がないわけではありませんが、Python認定試験に必要であるため、購入しました。Web版にも無料で読むことができますが、本で見た方が私は見やすいと思いました。
本はいつもこのショップで購入しています。 迅速な発送と還元ポイントが高いのがポイントです。 同系列のお店との違いがわかりにくいのが難点。
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 17位
本書の内容
好評の“いちばんやさしいPythonの本"がリニューアル!
オブジェクト指向の考え方もしっかり理解できます!

プログラミングの知識がゼロの方でも理解できるイラストやサンプル満載のわかりやすい解説はそのままに、最新のPython 3に完全対応しました。さらに、プログラミングの応用編として、Webアプリケーション開発やデータ処理の基本も解説しています。基本の基本から、データ型を駆使したオブジェクト指向プログラミングまで、Pythonならではのプログラミングを楽しく解説します!


改訂版発売に寄せて
インターネット上でWebが誕生し、世界に普及しはじめたのは1990年代はじめのことです。半世紀も経たないうちに、あらゆる情報がデジタル化されてネットでやり取りされる時代になりました。こうした情報を扱う多くの方々は、ほとんどの仕事がコンピュータを使った作業になっているはずです。

コンピュータは、プログラミング言語を利用すると思うがままに操ることができます。プログラミング言語には種類がありますが、コンピュータの高性能化に合わせて、人にとってプログラミングの負担が減るように進化してきています。Pythonは、その中でも、もっとも人に優しい言語の1つです。

人類の歴史は長く、いろいろな発見や発明を積み重ねてきました。最近はネットの普及もあって、複雑に絡み合った情報が、いたるところに溢れかえっています。ただ、何かまったく新しいことをはじめようと思うときは、知識がないので、どの情報を参考にすればよいのかわからなくなることもあるかもしれません。どんな分野の達人にも、はじめてその分野に足を踏み入れた瞬間はあります。

本書は、プログラミングの世界へ最初の一歩を踏み出すための助けになるように作りました。改訂版では、ご支持いただいた初版の良さをそのままに、さらに深い知識を手に入れるための道筋を示す、新たな2章を追加しました。

本書を通じ、1人でも多くの方に、プログラミングの楽しさを知ってもらえたらと思っています。楽しくなれば、きっとできるようになります。できるようになると、仕事が効率化します。仕事が早く終われば、別のことに時間が使えます。余暇に使っても良いですし、新たな分野の研究に使って良いかもしれません。そうすると、人類のさらなる発展に寄与できるかもしれません。本書がその一助になれば、この上ない幸せです。
(本書「はじめに」より)

 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
プログラミングって何?という人から、なんとなく使えているけど元々あったツールに入力や編集をしているだけという方におすすめ。 ディレクトリが何なのか、モジュールって具体的にどこを指すの?等なんとなく知っているけど知らなかったことも本文や補足に書いてあるのでプログラムの再勉強に最適でした。 あとは概念を説明してから実際の挙動を試すという形をとっているのでわかりやすい。 けれどもうすでに頭の中にパイソンの概念があってそれが作者と違うとすこし面倒にはなる。 私はパイソン初対面だったのでとても楽しく読めました。 「いちばんやさしいパイソンの本」は本当でした。
Pythonの環境構築から,システム開発の根底にある基礎まで,触れ込み通りの親切さで,PCの基本操作さえできればこの一冊で十分に簡単なコードをかけるようになると思います。 ただ,データ処理や分析等,実務的な使用をするには,まだ少し物足りない印象です。 もちろん,そこまではこの本の担当外で,もう少し先のレベルの本を買えという話ですが…
バージョン3対応ということで購入しました。以前のバージョンも購入しています。Webアプリなどのところは新しいですが、前半の方はほぼ変っていないです。
 
   
人気 18位
本書の内容
今、最も熱いプログラミング言語、それがPython

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

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


・AnacondaやJupyter Notebookなど、Pythonの最新開発環境に対応
・NumPy、matplotlibなどの科学技術系ライブラリに対応
・Windows、macOS、Linux対応  
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
”みんPY”という呼び名で知られているこの本を、きれいな状態で手に入れることができてうれしく思っています。
今回も迅速に対応していただき、無事届きました。思っていたより早く着いて有りがたいです。
迅速で商品が届き感謝しています。 中身も問題ありませんでした。
 
   
人気 19位
本書の内容
未来へのドアを開けよう!

本書は今もっとも注目されているプログラム言語Python 3.6の入門書です。プログラミングを学ぶベストプラクティスはコードを読み、コードを書くことに尽きます。
538本のサンプルコードと154本のPythonファイルを使って、Pythonの基礎をしっかり学び、その応用として機械学習プログラミングの扉を叩きましょう。

本書は段階的に3つのパートに分かれています。
Part 1 準備:Python 3をはじめよう
まず最初にPython 3を実行する環境を整えます。NumPy、Matplotlib、Pandas、scikit-learnといった科学計算や機械学習に欠かせない外部ライブラリを
同時にインストールすることができるAnacondaディストリビューションをインストールします。
準備ができたならば、対話型インタプリタを使ってPythonを実行する方法を試し、ファイルに保存したPythonコードを実行します。

Part 2 基礎:基本構文を学ぶ
Pythonプログラミングの基礎となるシンタックスを丁寧に詳細に説明します。コードの書き方、値と変数、演算子、組み込み関数、モジュールの読み込み、
メソッドの実行、制御構造、例外処理、リスト、タプル、セット、辞書、ユーザ定義関数、関数オブジェクトとクロージャ、イテレータとジェネレータ、クラス定義・・・と、
後半の章では初心者には少し難しい内容まで到達します。
わかりにくい概念は図解し、コードにはコメント文だけでなく下線やマーカーで細かく補足説明が書き加えてあります。
随所に埋め込まれた関連ページへの参照と充実した索引もしっかりサポートします。

Part 3 応用:科学から機械学習まで
テキストファイルの読み込みと書き出し、Matplotlibを使ってのグラフ描画、NumPyの配列について詳しく解説します。
これらはPythonを活用する場面で必ず求められる知識です。
最終章では、集大成としていよいよ機械学習に取り組みます。
機械学習プログラミングの基礎知識に続いて、代表的な3つの学習データセット(手書き数字、アヤメの計測データ、ボストン住宅価格)を使って、学習器のトレーニングや評価を行います。

Pythonは1991年に誕生し、Apple、マイクロソフト、Googleといった大企業を含めた欧米の企業や研究機関でよく使われているプログラム言語です。
Pythonは機械学習プログラミングに使われることが多いことから、人工知能への期待を反映するように学ぼうという人が増えています。
もうそれは遠いSFではなく、自分に起きる身近な出来事として胸騒ぎがするからでしょう。
できれば、手にとって確かめたい。
未来への扉をこじ開けて、未来の自分に会ってみたい。
Pythonはそう思わせるプログラム言語です。  
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ユーザーレビュー
基礎的な内容をちょっと調べる目的もあり購入しました。 ざっとpythonコードを読むために勉強するには良いと思います。
とても読みやすく良い商品を購入致しました。
息子の自宅での勉強用に購入しました。。。
 
   
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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。
 
   
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本書の内容
データ分析エンジニアに求められる技術の基礎が最短で身に付く

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

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

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

対象読者
データ分析エンジニアを目指す方

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

 
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ユーザーレビュー
私は業務でPython2系3系を2年ほど使用し、Python3エンジニア認定基礎試験は使い始めの頃にWebの模擬テストを10回くらい受けて合格しています。 この度、業務でデータ分析に取り組む必要が出てきたので、予備知識の習得とPython3データ分析試験合格のため、こちらの書籍を購入しました。 約10日かけてこの本のすべてのプログラムを手打ち&実行し、Python3データ分析の試験に合格できました。 数学の基礎知識にしっかりページを割いてあったのが良かったです。
テスト勉強のために購入しましたが、基本からとても分かりやすく説明されています。Winユーザの超初心者にもわかりやすいようにMacだけを例にするのは避けてほしいです。
発送時にはメールで連絡があり、発送後も問題なく通常通り届き、届いた際の内容物も特に問題ありませんでした。
 
   
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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
 
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本書の内容
便利に使えるPython標準ライブラリの活用術。
初中級スキルアップの近道!

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

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

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

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

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

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

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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本書の内容
 
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本書の内容
基礎からアプリ開発のために必要な知識まで、「この一冊で」しっかりやさしく学べる新しいPythonプログラミングの教科書。
はじめてプログラムを行う人でも安心して読み進められるように、基礎をわかりやすく解説。さらに「AI」「スクレイピング」「データベース」「Webプログラミング」など、最新のアプリ開発にすぐに取りかかれるように、実践的なサンプルも多数掲載。

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

 
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一通りのことが書かれており習得しやすい。その他の書籍でいえば「独学プログラミング」を併用し補完し合いながら利用すると使いやすい次第です。難易度としては、プログラミング言語一覧を調べてpythonを選んだ人向けですね。
探していた本だったので、わざわざ本屋さんに行かなくてもネットで注文し、宅配してもらえたのでとても助かりました。又、注文します。
注文してすぐとどきました。たいへんおもしろくよめました。すぐよみきってしまいました。ありがとうございました。。
 
   
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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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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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本書の内容
 
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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
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Python自然言語処理を、遊びながら学ぼう!
「面白さ」と「学び」がひとつに詰まった入門書!

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

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

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

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

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

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

※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
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。

 
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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
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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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
機械学習の原理を知るための、初めての入門

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

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

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

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

【対象読者】
Pythonのついて、何も知らない超初心者

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

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

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


※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※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
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。
 
   
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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
本書で解説するPythonは現在もっとも注目を集めているプログラミング言語のひとつです。プログラミング言語の人気度の目安となるPYPL(http://pypl.github.io/PYPL.html)では、2016年1月の時点でJavaに続いて2位に位置していることからも、その人気のほどが伺えるでしょう。その大きな理由として、Pythonがパワフルなオブジェクト指向のスクリプト言語でありながら、わかりやすく、すっきりしたプログラムを作成可能であることがあげられます。文法もシンプルで、これからプログラミングを始める方にとっても最適な言語です。現在、Pythonは、Python 2.x系からPython3.x系への移行時期にあります。Python 3.xでは、さまざま機能強化が行われ、さらに標準の文字コードがユニコードベースに変更され、日本語も容易に扱えるようになったことから、日本においてもさらなる普及が期待されるでしょう。
本書は、プログラミングの初心者を対象にしたPython 3の入門書です。変数の取り扱いから、リスト、タプルといったPython固有のデータの操作、制御構造や関数などについて具体的でかつ短いサンプルを多数提示しながら、初心者でも基礎から学んでいけるように拝領したつもりです。また、インデントでブロックを表現する点などなど、他のメジャーな言語と比べてユニークな部分も丁寧に説明しています。前半部分で基本を説明した後は、ファーストクラスオブジェクトとしての関数の活用方法、オリジナルのクラスの作成などといった多少高度な項目を丁寧に説明していきます。  
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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
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 48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
 
内容サンプル
 
ユーザーレビュー
前作のPythonふりがなの本よりも少し大判になってます 見やすくてちょうどいい ふりがなといっても英語の読み方が書いてあるわけではなく、そのコードの意味がふってあります。読み方がわからない場合は自分で調べて書足せば更に便利になると思います。 あとはこの肝心のふりがな。コードの意味の和訳が合う合わないありそう。今まで自分で覚えてた単語と意味は同じだけど言葉が違う。ってことがちょいちょいあって使いにくい 一番優しいかと言われると??? わかってる人がわからない人に説明しようと丁寧にしてるつもりなんだけど、いまいちわかりにくい。そんな本。 ド初心者の人にはおすすめできません Pythonなんとなくわかるけどもっと掘り下げたい中級に行く前の初心者向けって感じですかね
 
   
人気 49位
本書の内容
分析したデータを
わかりやすく
ビジュアライゼーションしよう!

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

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

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

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

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

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

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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
 
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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。


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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。

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

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

(こんな方におすすめ)
・データ分析・統計解析や機械学習について知りたい方
・データサイエンティストになりたい方

(目次)
第1章:データサイエンス入門
1.1:データサイエンスの基本
1.2:データサイエンスの実践

第2章: RとPython
2.1: RとPython
2.2: R入門
2.3: Python入門
2.4: RとPythonの実行例の比較

第3章:データ分析と基本的なモデリング
3.1:データの特徴を捉える
3.2:データからモデルを作る
3.3:モデルを評価する

第4章:実践的なモデリング
4.1:モデリングの準備
4.2:データの加工
4.3:モデリングの手法
4.4:因果推論

第5章:機械学習とディープラーニング
5.1:機械学習の基本とその実行
5.2:機械学習アルゴリズムの例
5.3:機械学習の手順
5.4:機械学習の実践
5.5:ディープラーニング  
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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
こなれたコードで、実装に必要なこと以外書いていないので、進めやすいです。 とりあえず機械学習を体験したい人にはよいと思います。
とても丁寧に、機械学習のイロハが書いてある。また、理論もあるので、理解が深まる一冊です。ちょっと高いけど、それなり本。
 
   
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本書の内容
 
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本書の内容
つまずきポイントも丁寧に解説! 確実にステップアップしよう!

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

第11章 コードをテストする
関数をテストする
クラスをテストする
まとめ

付録
A Pythonのインストールとトラブルシュート
B テキストエディターとIDE
C 助けを借りる
 
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ユーザーレビュー
内容がしっかりまとめられていて、かなり参考になります。またサイズがコンパクトなので、通勤時に持ち歩きも可能です。ただし、重いです。
 
   
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本書の内容
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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!  
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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。

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本書の内容
Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなし、効率よく仕事を進めるための、実用的な情報が詰め込まれたリファレンスです。
IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnをカバーします。
それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。
Pythonでデータの操作、変換、可視化、統計的処理、データモデルの構築、科学計算を行う人にとってはいつも手元に置いておきたい「使える」一冊です。  
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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
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。

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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
NumPy、SciPy、pandas、Matplotlib、Jupyterをはじめ、高機能で使いやすい数学・科学計算用ライブラリが充実しているPythonは、科学計算、統計解析、機械学習のみならず、金融や経済分野でも広く利用されています。
本書はPythonの代表的なデータ分析ツール、pandasの開発者Wes McKinneyによる、データ分析を行うための基本を網羅しています。
すべてのサンプルコードはダウンロード可能で、Jupyter Notebookで対話的に試し、実際に手を動かしながら知識を確実なものにすることが可能です。
Python 3に対応した待望の改訂版です。  
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データ配列をうまく扱うことを理解するのには効果的。参考例題が多いので扱い方を練習するには使い勝手が良い。多変数の時系列データはとても参考になった。本は大きいのでスペースは取るが、手に取りやすく文字も適切な大きさので使いやすと個人的には思う。
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。
 
   
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本書の内容
 
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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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本書の内容
プログラミングの力を借りて統計を学ぶ

膨大なデータを扱うときに基本となる知識が統計解析です。
本書はこれから統計解析を学びたいと考える方に向けて、プログラミングの力を借りて実際にデータを確認することで、
直感的な理解を促します。
プログラミング言語にはPythonを利用します。
Pythonで統計解析を解説するメリットはいくつかあります。
Python自体がシンプルで可読性が高い上に逐次実行できるため初心者でも理解しやすいと言えます。
これ以外にも、Pythonは統計解析に関するライブラリが充実しており、
複雑な計算やグラフの描画がかんたんにできます。
また、Pythonは汎用的な言語ですので、システムの中にシームレスに組み込むことができます。
本書によって統計解析を学習することで、Pythonのデータ解析スキルもあわせて習得できるでしょう。
 
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ユーザーレビュー
搬送も早く、届いた商品も傷などなく良好で、また使いたい
 
   
人気 69位
本書の内容
「プログラムの読み方をすべて載せる(ふりがなをふる)」という手法で究極のやさしさを目指した、
まったく新しいPyhton(パイソン)の入門書です。

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

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

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

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


※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
購入前にお使いの端末で無料サンプルをお試しください。  
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ユーザーレビュー
 
   
人気 70位
本書の内容
◆◆日本機械学会教育賞 受賞(2020年度)!!◆◆
僕たちは、こんな本を待っていた。

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

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

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

【主な内容】

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

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

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

付録A ベイズ推論によるセンサデータの解析
付録B 計算  
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ユーザーレビュー
 
   
人気 71位
本書の内容
Django3.2対応(LTS)
DjangoによるWebアプリ開発手法を丁寧に解説!

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

【対象読者】
Pythonの基礎知識のあるフルスタックエンジニア

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

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

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

 
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ユーザーレビュー
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。
 
   
人気 72位
本書の内容
 
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ユーザーレビュー
 
   
人気 73位
本書の内容
ロボットやプログラミング,電子工学に興味がある人たちへ向けた,モノづくり,電子工学,ソフトウェア・プログラミングのすべてが揃った入門書。本書はプロジェクトに基づいており,Raspberry Piで二輪ロボットをゼロから構築し,プロジェクトごとに部品を追加して,新しい機能をプログラムしながらロボットを改良していく。ロボット構築に用いるすべてのPythonコードは原著出版社のサイトからダウンロードできる。本書により,何年にもわたりロボット工学やコンピュータサイエンスの楽しむためのプログラミングスキルや工学的なスキルとともに,最高にクレイジーなロボットのアイデアを実現するのに必要な基礎が身につけられる。

[原著:Learn Robotics with Raspberry Pi: Build and Code Your Own Moving, Sensing, Thinking Robots, 2019]  
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ユーザーレビュー
 
   
人気 74位
本書の内容
実用的なサンプルから100本、この100本をトレーニングすれば、基礎力をアップ。Python機械学習でおこなう、AIモデル構築の現場で使える実践力を学べる。Pythonを実務で使う人の必須の書籍。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。  
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ユーザーレビュー
 
   
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本書の内容
本書はWebアプリ開発用フレームワークDjango(ジャンゴ)でWebアプリを開発するための書籍です。ブログアプリと会員制写真投稿アプリの作成を通じで、Djangoの基礎から実践まで一人で学べる内容となっています。
PythonでWebアプリを開発する際に必須な機能を備えたDjangoを身に付けることで、データベースや通信に関する知識がなくても、高機能なサイトを作ることが可能です。

第1章 Djangoの使い方を知っておこう
第2章 Djangoで開発するための準備をしよう
第3章 プロジェクトを作成してWebアプリのトップページを表示しよう
第4章 Bootstrapでスタイリッシュなトップページを作ろう
第5章 データベースと連携しよう(モデルについて)
第6章 メール送信用のページを作ろう
第7章 会員制写真投稿サイトの開発
第8章 Webアプリを公開しよう  
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ユーザーレビュー
 
   
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本書の内容
ミニゲームを作りながら、人工知能で話題のPython を楽しく覚えよう!! プログラミング言語Pythonは、最新コンピューター技術の研究室で使われていて人 気が高く、しかも覚えやすくて書きやすいと評判なので、「これからプログラミング言語 を1つ覚えるならコレでしょ! 」と大人気のプログラミング言語です。 この本では、簡単なミニゲームを作りながらPythonを楽しく勉強できます。  
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ユーザーレビュー
python初心者でも挫折せずにゲームの作り方が勉強できると思います。 しかし、内容としては非常に簡易的で、本格的なゲームを作るのであれば、十分ではないです。 一冊目に初心者向けの文法本のみを学んだ初学者が、自分で作る楽しみを覚えるための本ではないかと思います。
梱包が丁寧でとても良かったです。発送の方も注文してから直ぐと迅速な対応でした。また機会がありましたら是非、利用させて頂きたいです。
わかりやすく勉強もしやすいのでいい教科書です。 導入の部分についてMACだと使えないので Windowsであれば問題なく使える
 
   
人気 77位
本書の内容

AI開発に必要な数学の基礎知識がこれ1冊でわかる!

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

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

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

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

 
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ユーザーレビュー
 
   
人気 78位
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
(概要)
Pythonでやりたいことがスグに逆引きできる、究極のレシピ集。
基礎知識にはじまり、定番機能の解説、開発現場でニーズの高いテクニックまであますところなく集めました。基本文法/数値処理/テキスト処理/データベース/HTTPリクエスト/データ分析/画像処理…繰り返し参照しやすい形式で構文やコードをわかりやすく整理。脱初心者から駆け出しのエンジニア、ホビープログラマー、研究者まで。Pythonでプログラミングするすべての方にお届けします。Python 3対応。

(こんな方におすすめ)
・Pythonの入門レベルを卒業しているひと
・Pythonでできることを手っ取り早く調べたいひと
・Pythonを使う駆け出しITエンジニア、研究者、ホビープログラマー

(目次)
Chapter 1 Pythonの基本
Chapter 2 変数
Chapter 3 制御文
Chapter 4 関数
Chapter 5 クラスとオブジェクト
Chapter 6 例外
Chapter 7 実行制御
Chapter 8 開発
Chapter 9 ファイルとディレクトリ
Chapter 10 数値処理
Chapter 11 テキスト処理
Chapter 12 リスト・辞書の操作
Chapter 13 日付と時間
Chapter 14 さまざまなデータ形式
Chapter 15 リレーショナルデータベース
Chapter 16 HTTPリクエスト
Chapter 17 HTMLパース
Chapter 18 画像処理
Chapter 19 データ分析の準備
Chapter 20 IPython
Chapter 21 NumPy
Chapter 22 pandas
Chapter 23 Matplotlib
Chapter 24 デスクトップ操作の自動化  
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ユーザーレビュー
さっと引けるテクニック集。 悩んでる暇がったら見た方が早い。車輪の最発明なんかいりませんから人のコードをもらっちゃいましょう
しっかり梱包されつつコンパクトにまとまっていて良かった。届くのも早かったし、早速勉強しようと思います。
 
   
人気 80位
本書の内容
Python クローリング&スクレイピング決定版!

Pythonによるクローリング・スクレイピングの入門から実践までを解説した書籍です。2017年の初版から内容をアップデート、新ライブラリの解説などを追加した増補改訂版です。基本的なクローリングやAPIを活用したデータ収集、HTMLやXMLの解析から、データ取得後の分析や機械学習などの処理まで解説。データの収集・解析、活用がしっかりと基本から学べます。Webサービスの開発やデータサイエンスや機械学習分野で実用したい人はもちろん、基礎から解説しているのでPython初心者でもつまずかずに学習できます。多数のライブラリ、強力なフレームワークを活用して高効率に開発できます。  
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ユーザーレビュー
スクレイピングの勉強がしたくて購入しました。読み進めた感想としては初心者には厳しい内容と思います。せめてWEBの最低知識程度はないと全くわからないかと思います。基礎知識さえあればとってもわかりやすい内容でした。
本屋さんはとても良いお店です。いつも安いし、配送も早いです。また買おうと思います。 クーポンももらえると嬉しいです
孫に頼まれて購入しました 本の内容とかはわかりませんが 注文した翌日には発送の連絡あって早かったです
 
   
人気 81位
本書の内容
◆RとPython両方学べる。コスパ最強の一冊!◆

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

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

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

第2部 機械学習
6章 機械学習の目的・データ・手法
7章 回帰1(単回帰)
8章 回帰2(重回帰)
9章 分類1(多値分類)
10章 分類2(2値分類)
11章 深層学習とAutoML
12章 時系列予測
13章 教師なし学習
付録A 環境構築  
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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。
 
   
人気 82位
本書の内容
シンプルな文法と豊富な機能で、読みやすいコードへ

Pythonはここ数年で日本語の書籍も増え、開発現場での利用実績も着実に増えてきています。ご自身の第二、第三の言語の選択肢としてPythonが気になっているという方も多いのではないでしょうか。また、「Pythonを始めてみたけど、実際に業務で利用するには不安が残る」「コードレビューに怯えながらPythonを書いている」という方も多いのではないでしょうか。
本書は、そういった方を対象に、Pythonという言語が持つ機能の実践的な使い方を紹介します。Pythonは、日常的なツールからWeb開発、データ分析、機械学習など分野を問わず利用できる汎用性の高い言語です。本書も同じく、Pythonという言語の仕様やその特徴的な機能、標準ライブラリでできることを中心に扱うため、分野を問わず活用していただけます。  
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ユーザーレビュー
よくある基礎中の基礎の本ではなく、モジュールやパッケージ、並行処理など実務で使うときには必要になる項目が多いので購入。 何冊か読み比べましたがThreadについて書いているのはこの本くらいでした。(オライリー辺りは書いてあると思いますが) ネット記事などで基本を身に着けて、とりあえず一冊くらい参考書的に手元においておきたい人向け。
Pythonの授業を受けるために購入しました。 基本がビッシリ載っているので、授業のための足場にはなります。 事前にCやFORTRAN、対話式のBASICを知っているので、分量が多くても読み進められます。
 
   
人気 83位
本書の内容
 
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ユーザーレビュー
 
   
人気 84位
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
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※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。


簡単な機械学習モデルの構築からアプリでの活用まで、「使える」スキルを身につける

Pythonによる機械学習の入門書。簡単な機械学習モデルを作るところから、システムの洗練まで、サンプルプログラムを試しながら習得することができます。

本書は、手を動かし実際に動くものを作ることで、機械学習を利用したシステムの全体像を身につけてもらうことを目標としています。

業務で機械学習を利用したサービスか何かを開発しようとすると、様々な課題に直面してしまい戸惑う方は多いのではないでしょうか。
サーバ環境やアプリケーションの構築といった、機械学習に直接関係ない複数の領域についても知っていないと開発が実際には進みません。
また、継続的に機械学習を行うための学習データの収集も、一つの大きな壁となるでしょう。

本書では、こういった壁をなるべく早く乗り越え、機械学習を用いたサービス作りのスタートラインに立ってもらうことを想定して、カリキュラムを組み立てています。
そのため、本書籍は機械学習サービスを作るためのベストプラクティス集やアンチパターン集ではありません。
また、機械学習の詳細な理論の解説や機械学習モデルの実装を行うことも主題ではないため、これらの解説も基本的に行なっていません。
データの収集や整形から機械学習モデルを構築するまでのパイプライン開発、それらモデルのWebサービスへの導入開発まで、様々な幅広いトピックを取り扱っています。
これらのトピックを一つ一つ進めていくことで、機械学習を用いたWebサービスの開発での基礎が習得できるはずです。

本書の構成はこのようになっています。

Chapter01 開発・実行環境を整える
 Amazon SageMakerを使った開発・実行環境を構築します。
Chatper02 機械学習を試してみる
 基本的な機械学習の流れを、データの前処理から評価まで一通り体験します。
Chapter03 機械学習モデルを使うWebサイトを作る
 Webブラウザ上での入力からサーバサイドの処理まで、機械学習モデルを使ったWebサイトの構築を一通り学びます。
Chapter04 より大規模にデータを集めていく
 クローリングやスクレイピングといった、データ収集の方法を学習します。
Chapter05 ユーザの反応を集める仕組みを作る
 ユーザログを集める仕組みを構築していきます。
Chapter06 推薦システムを作る
 総仕上げとして、推薦システムのWebアプリケーションを構築していきます。
Chapter07 工夫してシステムを洗練していく
 AWS Lambdaを使い、サーバレスで機械学習をデプロイします。
Chapter08 Appendix
 開発が円滑に進むLinuxコマンドやSSH、エディタの解説を行います。

サンプルコードはダウンロード可能です。

●目次
Chapter01 開発・実行環境を整える
Chatper02 機械学習を試してみる
Chapter03 機械学習モデルを使うWebサイトを作る
Chapter04 より大規模にデータを集めていく
Chapter05 ユーザの反応を集める仕組みを作る
Chapter06 推薦システムを作る
Chapter07 工夫してシステムを洗練していく
Chapter08 Appendix

●著者
竹野 峻輔(たけの しゅんすけ)
Retty ソフトウェアエンジニア
長岡技術科学大学 自然言語処理研究室にて機械学習を利用した自然言語処理の研究に従事。大手企業との共同研究を経て構文解析・機械翻訳の研究に携わり、成果の一部は主要国際会議に採択。Rettyにおいてはテキスト分析基盤の構築に取り組む。

髙橋 寛治(たかはし かんじ)
Sansan株式会社、Data Strategy & Operation Center, R&D Group, 研究員
2013-2015年 長岡技術科学大学、ソリマチベトナムおよびホーチミン市工科大学での長期実務訓練。2015-2017年 長岡技術科学大学大学院、自然言語処理の研究に従事。
2017年 Sansan株式会社入社、Data Strategy & Operation Center, R&D Group 研究員として、自然言語処理などの研究開発に従事。  
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ユーザーレビュー
 
   
人気 86位
本書の内容
Python逆引き大全の改訂最新版です。
Pythonは初学者が学びやすい言語であるとともに、データマイニングやディープラーニングなどの分野で最も使われている言語でもあります。それは豊富な外部ライブラリがあるためです。
本書では、基本的なプログラミングから、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ています。
第3版では、さらに新たな外部ライブラリに関する章を追加しています。
逆引き形式で引きやすいので、手元において確認用としてご利用ください。  
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ユーザーレビュー
逆引きシリーズは以前から利用しており、今回もPython版ということで購入しました。 全てを見ているわけではないですが、概ね業務に必要な事項は記載されているようなので 今回も重宝しそうです。小言を強いて言えば文字が若干小さいかな。
Python初心者にもわかりやすい内容だと思います。 YouTubeにもPythonに関するものがありますが、そういったものより早く理解できたので、これからやってみたい、興味があるという方にも良い書籍かと思います。
 
   
人気 87位
本書の内容
『Pythonによるファイナンス 第2版』の著者が、アルゴリズムトレードを始める上で必要な自動売買の基礎と、機械学習を本格的に導入するために必要なPythonの知識について解説します。
具体的には、アルゴリズムトレード用の適切なPython環境の設定、データの取得、NumPy/pandasを使ったデータ分析、トレード戦略のバックテスト、市場予測、ストリーミングのリアルタイム処理等、アルゴリズムトレードのさまざまな側面にPythonを適用するさまざまな手法を紹介し、自動トレード戦略を効率よく構築、デプロイするために、どのような選択肢があるのかを提示します。
本書で利用したサンプルコードはGitHubから利用可能です。  
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人気 88位
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。

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本書の内容
 
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人気 91位
本書の内容
基本的なコードから1つ1つ試せる!
プログラミング・スキルを着実にレベルアップ。
初中級テクニックと実践力を強化しよう。

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

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


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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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人気 93位
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
 
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発売日 2019/12/01
(3.8)
Amazon 3,740円
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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。
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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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  
内容サンプル
 
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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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多分野の実例を通して、微分方程式の活用法を学びます。実際の例として、モード解析、江崎ダイオードを用いた発振回路方程式や、感染症の数理モデル(SIRモデル)の新型コロナウイルス(COVID-19)感染データへの当てはめ等を扱います。
各章末には、合計100題の練習問題が用意されています。微分方程式の標準解法、Pythonを用いた解や流れの可視化、数式処理を用いた厳密解の計算、厳密解が求まらない微分方程式の数値計算について、すべての問題に解答(プログラムコードを含む)が付いています。Pythonを使いながら、微分方程式を現実に応用することが可能となるでしょう。

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

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

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

 
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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。
さらに、アルゴリズムとデータ構造を学ぶことで、プログラマーとして成長できます。成長の鍵は、フィードバックループにあります。フィードバックループとは、学んだことを実行してみて、それが期待どおりかどうかすぐに確認することです。
――「イントロダクション」より

1冊目としてちょうど良い難易度
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。前作『独学プログラマー』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。彼の独学プログラマーとしての学び方は、多くの人に支持されています。
前作のあとがきでも触れましたが、コーリー自身が学びの途中にあり、対象読者と同じ視点でアルゴリズムとデータ構造というコンピューターサイエンスの必須知識を説明してくれていることに価値があります。アルゴリズムとデータ構造を扱う本はたくさんありますが、本書ほど入門しやすく説明してくれている本は稀でしょう。
本書は、難しい内容であるアルゴリズムとデータ構造について、要点を絞って分かりやすく伝えています。そのため、これらを学ぶ1冊目としてちょうど良い難易度になっています。本書を読んだ後ならきっと、技術面接においてある程度の自信が持てるでしょうし、プログラムを実装する際にもキーワードとその内容を知っているので、文献探しや実装例を見つけ出す手がかりが得やすいでしょう。
――「日本語版あとがき」より

【目次】
第1部 アルゴリズム入門
第0章 イントロダクション
第1章 アルゴリズムとは何か?
第2章 再帰
第3章 探索アルゴリズム
第4章 ソートアルゴリズム
第5章 文字列のアルゴリズム
第6章 数学
第7章 独学伝:マーガレット・ハミルトン

第2部 データ構造
第8章 データ構造とは何か?
第9章 配列
第10章 連結リスト
第11章 スタック
第12章 キュー
第13章 ハッシュテーブル
第14章 二分木
第15章 二分ヒープ
第16章 グラフ
第17章 独学伝:イーロン・マスク
第18章 次のステップ

第3部 もっと学ぼう
補章1 アルゴリズムへの理解を深めるために―ハッシュテーブル―
補章2 アルゴリズムへの理解を深めるために―ダイクストラ法―
補章3 継続して学ぶために  
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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!

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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
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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?
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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
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★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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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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発売日 2022/06/01
Kindle 800円
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★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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本書はWebアプリ開発用フレームワークDjango(ジャンゴ)でWebアプリを開発するための書籍です。ブログアプリと会員制写真投稿アプリの作成を通じで、Djangoの基礎から実践まで一人で学べる内容となっています。
PythonでWebアプリを開発する際に必須な機能を備えたDjangoを身に付けることで、データベースや通信に関する知識がなくても、高機能なサイトを作ることが可能です。

第1章 Djangoの使い方を知っておこう
第2章 Djangoで開発するための準備をしよう
第3章 プロジェクトを作成してWebアプリのトップページを表示しよう
第4章 Bootstrapでスタイリッシュなトップページを作ろう
第5章 データベースと連携しよう(モデルについて)
第6章 メール送信用のページを作ろう
第7章 会員制写真投稿サイトの開発
第8章 Webアプリを公開しよう  
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発売日 2022/04/23
(4.7)
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『Pythonによるファイナンス 第2版』の著者が、アルゴリズムトレードを始める上で必要な自動売買の基礎と、機械学習を本格的に導入するために必要なPythonの知識について解説します。
具体的には、アルゴリズムトレード用の適切なPython環境の設定、データの取得、NumPy/pandasを使ったデータ分析、トレード戦略のバックテスト、市場予測、ストリーミングのリアルタイム処理等、アルゴリズムトレードのさまざまな側面にPythonを適用するさまざまな手法を紹介し、自動トレード戦略を効率よく構築、デプロイするために、どのような選択肢があるのかを提示します。
本書で利用したサンプルコードはGitHubから利用可能です。  
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「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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Django3.2対応(LTS)
DjangoによるWebアプリ開発手法を丁寧に解説!

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

【対象読者】
Pythonの基礎知識のあるフルスタックエンジニア

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

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

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

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