本書は、Pythonを使用したデータ収集技術「スクレイピング」の入門書であり、待望の第2版が登場しました。著者はヤギ博士とフタバちゃんと共に、ファイルのダウンロード、HTML解析、データの読み書き、APIを利用したデータ収集、データの可視化方法を解説します。Python 3.12に対応し、各種ライブラリやオープンデータのアップデートが含まれています。初心者向けに対話形式で基礎知識を学べる内容で、実践的なサンプルも用意されています。対象はデータ収集や分析に興味がある初心者です。

本書は、Pythonを用いてExcel作業やその他のパソコン仕事を自動化する方法を紹介しています。プログラミング初心者向けに、実践的な例題を通じて自動化の知識を丁寧に解説し、難しい理論は使わずにすぐ始められる内容になっています。Excelだけでなく、メールやWebの自動化も扱い、業務効率化の手助けをします。著者は20年以上の経験を持つ技術士で、実務に役立つプログラムを提供しています。

本書は、プログラミング言語Pythonを用いたデータ収集の自動化方法を解説しています。ビジネスにおいて必要な商品情報やトレンドの収集を効率化するため、手作業ではなくプログラムを活用することを提案。初心者向けに、必要最低限の知識で実践できるように工夫されており、具体的なサンプルや練習用ページも用意されています。著者はデータサイエンティストの清水義孝氏で、実務経験をもとにした内容です。

本書は、プログラミング初級者向けのPython入門書で、ベストセラー『入門 Python 3』の6年ぶりの改訂版です。Pythonの基礎から応用までをわかりやすく説明し、Python 3.9に対応した新機能も追加されています。内容は基礎、実践、付録に分かれており、リファレンスとしても利用可能です。

『独習Python』は、プログラミング初学者向けのPython入門書で、著者は山田祥寛氏です。本書は、手を動かして学ぶスタイルを重視し、Pythonの基本から応用までを体系的に学べる内容となっています。解説、例題、理解度チェックの3ステップで、基礎知識がない人でも理解しやすい構成です。プログラミング初心者や再入門者におすすめの一冊です。目次には、Pythonの基本、演算子、制御構文、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などが含まれています。

本書は、Pythonを使ってビジネスの定型作業を自動化する方法を紹介しています。具体的には、ExcelやWordのデータ処理、Webブラウザの操作、メールやSNSの送信などを自動化する手法が解説されています。各章では具体的なサンプルコードが提供され、Pythonの基本文法も丁寧に説明されているため、初心者でも理解しやすい内容になっています。実行環境はWindows、macOS、Linuxに対応しており、巻末には文法のまとめもあります。著者はプログラマーのクジラ飛行机です。

本書は、業務効率化や生産性向上を目指すビジネスパーソンに支持されるPythonを用いた自動化の指南書の改訂版です。WordやExcel、PDF文書の処理、Webダウンロード、メールの送受信など、日常業務の煩雑な作業を自動化する方法を解説しています。改訂版ではGmailやGoogleスプレッドシートの操作、Pythonの最新モジュールへの対応が追加され、演習問題も増補されています。また、日本語版にはEXEファイル作成方法の付録も収録されています。著者はソフトウェア開発者のアル・スウェイガートと、情報工学の博士課程を修了した相川愛三です。

この書籍は、人気のオンライン講座を基にしたPythonプログラミングの学習書で、基礎から応用までを網羅しています。著者はシリコンバレーで活躍するエンジニアで、海外でも通用するプログラミング技術を伝授。独学をサポートする無料サンプルコードやエンジニアのキャリア戦略も紹介されており、実践的な内容が充実しています。12万人以上が受講した講座を元にしたこの一冊は、海外での活躍を目指す人にとっての道しるべとなるでしょう。

本書は、Excelの面倒な作業をPythonで自動化する方法を紹介しており、ビジネスパーソンにとって必読の内容です。手作業を減らし、効率的に業務を進めるためのプログラミングの基本を簡潔に解説しており、初心者でも取り組みやすい構成になっています。サンプルプログラムが提供されており、すぐに業務に応用できる点が特徴です。プログラミング未経験者でも、Excel業務を効率化しながらPythonを学ぶことができるため、業務の自動化とスキルアップを同時に目指せます。

本書は、ゲーム開発のノウハウをゼロから学べるPythonを使ったプログラミング解説書です。ゲーム開発に特化し、プログラムの動きや面白さを理解できる内容となっています。対象はゲーム業界を目指す学生や趣味でゲームを作りたい人で、基礎知識からプログラミング初心者でも理解しやすいように工夫されています。多様なミニゲームを通じて実践的なスキルを身につけることができ、読者特典として3つのおまけゲームも提供されています。著者は大手メーカーでの経験を持つクリエイターです。

この書籍は、地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングを活用して業績を向上させるストーリーを通じて、デジタルマーケティングの基礎を学ぶ内容です。デジタル化を成功させるための条件や、重要な要素（MEO・SEO、データ分析、ECサイト構築、SNS活用など）が解説されています。著者は上野佑馬で、データ分析やデジタルマーケティングの専門家です。

本書は、Python初心者向けに基本的なプログラムや人工知能アプリの作成を対話形式で学べる内容です。著者は森巧尚で、イラストを交えながら基礎知識を解説し、最新の環境に対応しています。エラー対応法も掲載されており、安心して学習できるよう配慮されています。目次には、Pythonの基礎からアプリ作成、人工知能に関する章が含まれています。

本書は、理解しやすいコードを書くための方法を紹介しています。具体的には、名前の付け方やコメントの書き方、制御フローや論理式の単純化、コードの再構成、テストの書き方などについて、楽しいイラストを交えて説明しています。著者はボズウェルとフォシェで、須藤功平氏による日本語版解説も収録されています。

本書は、富士通ラーニングメディアの人気研修コース「Python入門」を基にした書籍で、Pythonを使ったデータ解析やAIに注目が集まる中、実習中心の内容で構成されています。プログラムの基本構文を手を動かして学び、よくあるエラーの対処法を詳しく解説。実習問題を通じて理解を深められるようになっています。目次には、Pythonの概要、環境構築、基本文法、外部プログラムの呼び出し、ファイルの入出力、一歩進んだプログラムの挑戦が含まれています。

Python（パイソン）は初心者が比較的修得しやすく、AI（人工知能）やパターン認識などの先端技術に活用されている優れたプログラミング言語です。 本書では、初心者を対象に、Pythonを使ったプログラミングの勘所をやさしく解説しました。 例題に取り組むことで、プログラミングとはどういうものかを理解し、プログラミング的思考を身につけてもらうことを目的に執筆しました。 読者の皆さんが、楽しみながらPythonの素晴らしさやプログラミングの醍醐味を感じていただけたら、著者として望外の喜びです。

本書は、プロのゲームクリエイターが初心者向けにゲーム制作とプログラミングを解説する入門書です。Pythonを使用し、プログラミングの基礎やゲーム制作の方法、必要なアルゴリズムや数学を学びながら、モグラ叩きやテニスゲームなどのサンプルゲームを作成します。ゲーム制作に興味がある初心者に最適な内容となっています。

本書は、プログラミング初心者向けにリニューアルされた「いちばんやさしいPythonの本」で、最新のPython 3に完全対応しています。イラストやサンプルが豊富で、オブジェクト指向やWebアプリ開発、データ処理の基本も学べます。新たに2章が追加され、プログラミングの楽しさと効率化の重要性を伝え、読者がスキルを身につける手助けをします。著者は東京大学の辻真吾氏で、Pythonの普及活動にも力を入れています。

データ収集の実例から学ぶことで、Webスクレイピングに必要な知識・考え方・具体的なスキルを身につけられる、実践的解説書。 Pythonを用いたWeb情報収集について、実例から学ぶことで、Webスクレイピングに必要な知識・考え方・具体的なスキルを身につけられる、実践的解説書。人文・社会系の初学者のために分かりやすく解説。 インターネットは現代生活に欠かせない存在となったものの、膨大な情報の中から必要な情報を手作業で収集することはほぼ不可能となりました。なんとか情報を収集できても、情報量がとても多く、データ分析によって全容を把握することも難しくなっています。本書では、実在するWebサイトからのPythonによるデータ収集を事例として、Webスクレイピングに必要な知識や考え方など、具体的なスキルを身につけることができます。Webスクレイピングにチャレンジしたものの挫折した方や、データサイエンスの初心者でも、効率よくインターネット上のデータを収集できるようになる、実践的解説書です。 まえがき 第１部　Web スクレイピングのために I データサイエンスとは 　１　コンピュータとのコミュニケーション 　２　データサイエンスを学ぶ理由 　３　Web スクレイピングを学ぶ II Anaconda 　１　Anaconda のインストール 　２　Jupyter Notebook の起動 　　（1）Anaconda の起動 　　（2）Jupyter Notebook の起動 　３　Jupyter Notebook の操作方法 　４　コードの表示 III Python の基本 　１　特徴 　２　データの形式 　　（1）リスト（List）形式 　　（2）シリーズ（Series）形式 　　（3）データフレーム（Data Frame）形式 　３　よく使う演算子と書き方 　　（1）代入演算子 　　（2）算術演算子 　　（3）比較演算子 　４　ライブラリのインストールと読み込み 　５　条件文と繰り返し文 　　（1）if 文 　　（2）for 文 　　（3）while 文 IV Web スクレイピングに向けた準備 　１　Selenium の導入 　２　Chrome driver の追加 　３　Chrome driver manager の便利な使い方 　４　正規表現の基本 　　（1）数字の抽出 　　（2）文字の抽出 　　（3）url の抽出 第２部　実務データの収集 V 離島経済新聞社の日本の有人離島情報 　１　html 文の確認 　２　html 文とタグ 　３　タグ内情報の収集 　　（1）ライブラリのインストール 　　（2）必要ライブラリのインポート 　　（3）スクレイピングするurl を変数に代入 　　（4）url 内の情報をサーバーにrequest 　　（5）html 文の解析 　　（6）html 文のタグ情報からデータ収集 　　　1）タグの構造とタグ属性　　2）1つのタグから情報収集 　　　3）複数タグから情報取得（url リストの作成） 　　　4）島ごとの情報の収集（分割・データ列の操作） VI Amazon 商品検索情報の収集 　１　url の取得 　２　商品情報の収集 　　（1）html 文の解析 　　（2）product 情報の収集 　　　1）商品名の取得　　2）評価情報の収集　　3）レビュー数の収集 　　　4）商品の価格情報の収集　　5）product 情報の関数化 　　（3）次ページの確認とurl 取得 　３　繰り返しとmain 変数の適用 　　（1）関数化コード文の構造 　　（2）while 文による繰り返し 　　（3）main 関数化 VII Amazon 商品レビューの収集 　１　url の取得 　　（1）html 文の構造把握 　　　1）レビュー文の表示　　2）レビュー文のurl の確認 　　（2）html 文全体の解析 　２　レビューデータの収集 　　（1）コードの解析とデータの収集 　　（2）データ型の変換：文字列型から日付型へ 　　（3）収集データの保管 　　（4）コードの関数化 　３　繰り返し文の検討と作成 　　（1）次ページの確認とurl の取得 　　（2）繰り返し文の作成 　４　main 関数化 　　（1）ASIN とは 　　（2）User Agent 　　　1）requests の動作確認　　2）User Agent の確認 　　（3）main 関数文 VIII Tripadvisor の観光地レビューの収集 　１　url の取得 　　（1）html 文の構造把握 　　（2）html 文の解析 　２　レビューデータの収集 　　（1）コードの解析とデータの収集 　　　1）投稿者名の抽出　　2）居住地の抽出（正規表現の応用） 　　　3）レビュータイトルの抽出　　4）レビュー文の抽出 　　（2）データ型の変換：文字列型から実数型へ 　　　1）評価点の抽出 　　（3）データ型の変換：文字列型から日付型へ 　1）訪問日の抽出 　　（4）コードの関数化 　３　繰り返し文とmain 関数化 　４　繰り返し文の変更（for 文からwhile 文へ） 　　（1）次ページの有無確認とurl の取得 　　（2）main 関数の作成 　５　英文レビューの収集 　　（1）評価点の取得コード修正 　　（2）訪問日の取得コード修正 　　（3）英文レビュー用のparse 関数コード IX 楽天トラベルの宿泊施設情報の収集 　１　API 　　（1）API とは 　　（2）楽天アプリID の取得（発行） 　２　json 形式のデータの取り扱い 　　（1）json 形式とは 　　（2）json 形式の書き方 　３　楽天トラベル地区コードの収集 　　（1）楽天トラベル地区コードAPI 　　（2）地区コードの取得 … 123 　　　1）largeClass　　2）middleClass　　3）smallClass 　　　4）detailClass 　　（3）Class ごとのデータの取得 　　　1）middleClass の取得　　2）smallClass の取得　　 　　　3）detailClass の取得 　　（4）すべてのClassCode の取得 　　　1）middleClass データ取得のためのfor 文 　　　2）smallClass データ取得のためのfor 文 　　　3）detailClass データ取得のためのfor 文 　　（5）コードの関数化 　４　楽天トラベル宿泊施設情報の収集 　　（1）地区コード 　　（2）フィルタリング（都道府県の指定）関数 　　（3）情報の掲載ページ数の取得 　　（4）すべての宿泊施設情報の取得 　　（5）必要な宿泊施設情報の取得 　　（6）save 関数の作成 　　（7）main 関数の作成 X タウンページからの検索情報の収集 　１　検索とリターンデータのurl 取得 　２　json データから必要なデータの取得 　　（1）json データのリターンurl の検査 　　（2）検索用url の作成 　　（3）検索件数と表示ページの確認 　　（4）検索された各ページのurl リスト作成 　　（5）json データから必要項目の取得 　　（6）すべての検索結果の取得 　　（7）取得データの保存 　３　関数化とmain 関数の作成 　　（1）関数化 　　　1）ページごとのurl 作成　　2）ページ内の必要項目の取得 　　　3）取得データの保存 　　（2）main 関数の作成 　索　引

「Head First Python」は、初心者向けのビジュアル重視の入門書で、Pythonの基本を学びながら独自のWebアプリケーションを構築する方法をステップバイステップで解説しています。データベース管理や例外処理などの理解を深めることができ、手を動かしながら学べる内容になっています。著者は情報システムやコンピューティングの専門家で、教育やIT業界での経験があります。

本書は、ExcelやGoogleスプレッドシートの操作をPythonを使って自動化・効率化する方法を解説しています。プログラミング初心者にも理解しやすい内容で、データ収集や分析、グラフ作成などの業務をプログラムで処理する方法を学べます。著者は、プログラミングの基本から応用までを網羅しており、業務の自動化を促進する内容となっています。

本書は、プログラミング未経験者がWebアプリケーションを実際に開発し、公開するプロセスを解説しています。プログラマーを目指す人に向けて、基礎から実践までの流れを学ぶことで、開発の全体像を把握し、学習の効率を高めることができます。主なツールとしてAWS、Django、Git、Herokuを使用し、クラウド環境での開発が可能です。完成したアプリケーションは面接時の実績として活用できます。

急速に発展するAI技術の活用テクニックを学ぶ。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。 急速に発展するAI技術の活用テクニックを学ぶ。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。 Streamlitで手軽にAI技術を活用！あなたはＡＩを使えているのか？生成AI“ChatGPT”や画像生成AI“DALL・E”などの最近話題のＡＩを扱うスキルを体験学習!!データサイエンティスト・マーケッター 必須のスキル!!---本書は、急速に使えるようになってきたAI技術を使用するテクニックを学ぶ書籍です。ChatGPTや生成AIや画像生成AIなど。昨今は便利なオープンソースや機能が誰でも使えるように公開されています。それらを活用してAIプログラミングを学び、AIプログラミングのスキルを獲得しましょう。 ■ 0　序　章 0-1　AIを活用するとは何か 0-2　プログラミング環境を整えよう 0-3　ウォーミングアップ：streamlitを使って計算アプリをつくってみよう！ streamlitを起動してみよう 簡単な掛け算アプリを作成してみよう 掛け算/足し算を選択できるようにアプリを拡張しよう コラム①：教育者という立場から見た本書の魅力 ■ 1　人やモノを検知するAIでアプリを作ってみよう 1-1　物体検知アプリを作成しよう カメラインプット機能を作成しよう 物体検知を実装しよう 人数を計測して出力しよう 動画から人数計測結果をグラフとして出力しよう 1-2　物体検知AIを紐解こう 画像データを扱ってみよう 動画データを扱ってみよう 画像の物体検知を行って物体検知AIの中身を知ろう 物体検知のパラメータを変えて出力させてみよう 写っている人の数を数えてみよう ■ 2　骨格や顔の部位を推定するAIでアプリを作ってみよう 2-1　骨格推定アプリを作成しよう カメラインプット機能を作成しよう 骨格推定機能を実装しよう 骨格推定を活用してどちらの手を挙げているか検知してみよう 顔の部位を推定するアプリを作ってみよう 顔の部位を推定して目線を判定するアプリを作ってみよう 2-2　骨格顔推定AIを紐解こう 骨格推定AIの中身を知ろう 複数のデータを骨格推定してAIの予測結果を理解しよう 顔の部位推定AIの中身を知ろう ■ 3　写真の画風を変えるAIでアプリを作ってみよう 3-1　写真の画風を変えるアプリを作成しよう 2つの画像読み込み機能を作成しよう 画風変換機能を実装しよう アニメ風画像に変換するアプリを作ってみよう アニメ風画像に変換するアプリを改良してみよう 3-2　画風変換AIを紐解こう 画風変換AIへの入力データを知ろう 画風変換AIを実行しよう アニメ風変換AIを見てみよう コラム②：対談「教育現場でどう役に立つのか？」 ■ 4　テキストを単語に分割するAIでアプリを作ってみよう 4-1　どんな単語が含まれているか可視化するアプリを作成しよう 文字を入力できるようにしよう 単語を分割してみよう 単語に関する情報を抽出してアプリを拡張しよう CSVに書かれている文章の中身を可視化するアプリに拡張しよう 4-2　形態素解析を紐解こう 形態素解析をやってみよう 係り受け/固有表現抽出をやってみよう 形態素解析をつかいこなそう ■ 5　類似文章を検索するAIでアプリを作ってみよう 5-1　類似文章を検索するアプリを作成しよう 2つの文章の類似度を測定するアプリを作成しよう 類似文章を検索するアプリに拡張しよう 5-2　言語系AIによる文章の特徴量化と類似度計算を紐解こう 単語集計で文章を特徴量化してみよう 単語分散表現による特徴量化を体験しよう コラム③：対談「子どもたちに向けて」 ■ 6　OpenAIのGPTを活用したアプリを作ってみよう 6-1　GPTを活用したアプリを作成してみよう GPTの基本知識を押さえよう OpenAIのAPIを使用する準備を整えよう プログラムを生成してくれるアプリを作成しよう 6-2　GPTの利用方法について深堀りしてみよう GPT3.5モデルの特徴を確認しよう パラメータによる違いを確認しよう 様々な利用用途を試してみる API単体で利用する場合の留意点を押さえよう ■ 7　OpenAIの画像生成AIを活用したアプリを作ってみよう 7-1　画像を生成するアプリを作成しよう OpenAIの画像生成に関する基本知識を押さえよう 画像を生成してくれるアプリを作成しよう GPTと組み合わせたアプリに拡張しよう 7-2　画像生成（DALL・E）の利用方法について深堀りしてみよう 画像生成の基本的な使い方を押さえよう 画像生成のやり方を変えてみよう 言語の入れ方や種類を工夫してみよう コラム④：対談「プログラミングを他業種の人が習得する」

本書は、富士通ラーニングメディアの人気研修コース「Pythonによるデータアナリティクス（可視化・解釈編）」を基にした、データ分析初心者向けの教材です。Pythonの環境構築や主要ライブラリ（NumPy、Pandas、Matplotlib）の使い方を詳しく解説し、実習問題を通じて実力を身につけられる内容となっています。エラーの解説やフォローも充実しており、学習をサポートします。

本書は、日常生活で広く使われる人工知能（AI）に焦点を当て、特に機械学習と深層学習の基礎を解説した入門書です。数式を使わずに図や写真を多用して、必要な概念や用語を網羅的に説明します。内容は、Pythonや主要なツール・ライブラリ（TensorFlow、PyTorchなど）の基本、実践的なレシピ、Pythonによるウェブサーバの構築に関する章で構成されています。

本書『Python2年生』第2版は、Pythonを使ったデータ分析の基礎を学ぶための入門書です。ヤギ博士とフタバちゃんが登場し、データ分析の考え方、前処理、可視化、分布の理解、予測手法を丁寧に解説します。対象はデータ分析に興味のある初心者で、対話形式とイラストを用いて学びやすく工夫されています。新たにAnacondaやGoogle Colabのアップデートも含まれています。著者は森巧尚で、教育や執筆活動を行っています。

Pythonによるデータ分析のコンパクトな入門書。日常的な事例をJupyter Notebookで分析していく。 プログラミング言語Pythonによるデータ分析のコンパクトな入門書。Jupyter Notebookでコードを実行しながら日常的な事例を分析していく。Pythonの文法や統計学の理論には深入りせず，各分析の目的と意味を丁寧に解説。 第１章　学ぶための準備をしよう──本書の特徴とPythonのインストール 第２章　データの基礎的な扱いに慣れよう──数値データと文字データ 第３章　特徴を踏まえて適切な計画を立てよう──平均とヒストグラム 第４章　データの散らばり方を調べてみよう──相関係数 第５章　データ同士の関係性を調べてみよう──回帰分析 第６章　データを特徴に応じて分類しよう──機械学習によるクラスタリング 第７章　データの規則性を探って将来を予測しよう①──決定木（ディシジョン・ツリー） 第８章　データの規則性を探って将来を予測しよう②──ランダム・フォレスト（分類編） 第９章　データの規則性を探って将来を予測しよう③──ランダム・フォレスト（回帰編） 第10章　施策の効果を調べよう──傾向スコア・マッチング 第11章　地点間の最短経路を調べよう──ダイクストラ法 第12章　変化をシミュレーションしてみよう──SIRモデル 第13章　限られた条件下での最適解を求めよう──線形計画法 第14章　文章の特徴を明らかにしよう──形態素解析

本書は、Pythonを用いて身近なデータを分析するための知識を最短で学べる入門書です。プログラミング未経験者でも理解できるように、Pythonの基本やデータ分析に必要なライブラリの使い方を平易に解説し、実践的な演習問題を通じて実務スキルを身に付けることができます。具体的なデータ分析の例を通じて洞察を導く方法も学べ、DX人材としてのスキルを強化できる内容です。章立ては、Pythonプログラミング入門、データ分析ライブラリ入門、中級編、実践編となっています。

本書は、ヤギ博士とフタバちゃんと共にディープラーニングの基本を学ぶ入門書です。ディープラーニングの概念やパーセプトロンの作成、ニューラルネットワークの構築、CNNを用いた画像認識などを、サンプルを通じて楽しく解説しています。対象はディープラーニング初心者で、Pythonの基礎を理解している人に向けて書かれています。著者はプログラミング教育に携わる森巧尚氏です。

本書は、プログラミング言語Python 3.6の入門書で、538本のサンプルコードと154本のPythonファイルを通じて基礎から機械学習まで学べる内容です。3つのパートに分かれており、Part 1ではPythonの環境設定、Part 2では基本的な構文やデータ構造、Part 3では科学計算や機械学習の応用を解説しています。初心者から実践者まで、確実なスキルアップを目指すことができます。著者はコンピュータ専門誌への寄稿や教材開発を行っている大重美幸氏です。

本書は、ゲームを作りながらプログラミングを学ぶための入門書です。Pythonを使用し、基礎知識を習得した後、pygameを利用してアクションゲームやブロック崩し、シューティングゲームを制作します。サンプルコードを真似しながら実践的に学べるため、プログラミング初心者でも安心して取り組むことができます。著者は豊富な経験を持つ森巧尚氏で、学習を通じて自分のアイデアを形にする楽しさを伝えています。

本書は、Pythonを使ってビジネス業務の効率化や自動化を目指す入門書です。プログラミング未経験者でも理解しやすい内容で、基礎から学べる構成になっています。サンプルコードが豊富で、初心者から経験者まで幅広く対応。著者はプログラミング教育やアプリケーション開発の経験が豊富な専門家です。

本書は、Pythonの基礎知識を持つ初心者向けに、デスクトップアプリ開発の基本をやさしく解説しています。アプリ開発が難しいと感じる人に対して、計算アプリや時計アプリ、ファイル操作アプリ、ゲームアプリなど、実用的かつ楽しめるアプリ作りを通じて学ぶことができる内容です。著者はプログラミング教育に関わる専門家で、初心者が挫折せずに学べるよう配慮されています。

プログラミングの基礎からエラー処理、テストコードの書き方まで

本書は、プログラミングを独学で学ぶための効果的な学習方法を紹介しています。プログラミングに興味があるが何から始めればよいかわからない人や、学習がうまくいかないと感じている人に向けて、具体的な学習ステップや作品別の学習ルートを提案しています。著者は自身の経験をもとに、適切な学習法が成果に繋がることを強調し、プログラミングをスキルとして身につける手助けをすることを目的としています。