『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、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。

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、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。

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、プログラミングの基本からゲーム開発までを紹介しています。第1部ではプログラムの作成方法やデータ構造について学び、第2部では「Bounce！」ゲームの制作を行い、第3部では「ミスター・スティックマン脱出ゲーム」の開発に取り組みます。著者はプログラマーやシステムアーキテクトとして活躍する専門家たちです。

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。

『Python実践データ分析100本ノック 第2版』は、実際のデータ分析現場で遭遇する「汚いデータ」を扱うためのノウハウを提供する実践的な問題集です。データ加工から機械学習、最適化問題まで幅広くカバーし、ビジネスで即戦力となる応用力を養成します。内容は基礎編、実践編、発展編に分かれ、各章で具体的な課題を解決する形式で学びます。著者はデータ分析や機械学習の専門家であり、最新技術を取り入れた内容になっています。

この書籍は、ディープラーニングをゼロから実装することで学ぶ入門書です。Python 3を用いて、基礎から誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなどの実装を通じて理解を深めます。また、ハイパーパラメータの設定やBatch Normalization、Dropout、Adamなどの最新技術、さらには自動運転や画像生成などの応用例についても触れています。著者は斎藤康毅氏で、コンピュータビジョンや機械学習の研究開発に従事しています。

本書はPythonの作者Guido氏による入門書で、Pythonの基本機能やコンセプトをわかりやすく解説しています。特徴的な機能を紹介し、Pythonのスタイルを理解できる内容となっており、モジュールやプログラムの読み書きができるようになります。最新の3.9.0版ドキュメントに基づいて改訂されており、入門者にとって必読の一冊です。

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。

この書籍は、数学の知識がなくても理解できる機械学習の入門書で、Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」を用いた実践的な解説が特徴です。著者はscikit-learnの開発に関わる専門家で、実践から理論へと学ぶスタイルを採用しています。特に「特徴量エンジニアリング」や「モデルの評価と改善」に焦点を当てており、従来の解説書にはない内容を提供しています。目次には教師あり学習、教師なし学習、データ処理などが含まれています。著者は機械学習の専門家で、産業界や学術界での経験があります。

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。

本書は、東京大学での人気講義に基づき、データサイエンティストになるための基礎知識を提供します。Pythonを用いたプログラミングやデータ操作、確率・統計、機械学習の基本を学べる内容で、実践的な演習問題も豊富に含まれています。対象読者は、理系の大学生や社会人で、データサイエンスの入門から中級レベルを目指す人です。実際のデータを使いながらスキルを身につけることができることが特徴です。

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、初心者がPythonを楽しく学べる入門書の改訂版で、シリーズ累計90万部を突破しています。プログラミング環境の準備が簡単で、Webブラウザで手軽に始められる「dokopy」を提供。学習中の疑問にしっかり答え、基礎を固めることで、専門分野への応用も可能です。新版では、読みやすいデザインとゲーム開発の演習が追加され、実践的なコーディング力を鍛えることができます。プログラミングの楽しさを学び、新しい未来を切り開く手助けをします。

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『Python2年生 スクレイピングのしくみ 第2版』は、Pythonを使ったデータ収集技術「スクレイピング」を学ぶための入門書です。ヤギ博士とフタバちゃんが、インターネットからのデータダウンロード、HTML解析、データの読み書き、API利用、データの可視化方法を解説します。第2版では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行われています。初心者向けに対話形式でわかりやすく説明されており、実践的なサンプルも用意されています。

プログラミング初心者が最初に学ぶべき定番のアルゴリズムを徹底解説し、初心者がスキルアップするための改良術を紹介する。 プログラミング初心者が最初に学ぶべき定番のアルゴリズムを徹底解説し、初心者がスキルアップするための改良術を紹介する。 プログラマが最初に学ぶべきアルゴリズムを解説。処理を効率化するテクニックが身につく！　本書は、プログラミング言語のPythonを使ったアルゴリズムの入門書です。アルゴリズムの処理の流れや論理構造を根本から理解できるように、図と文章で丁寧に解説しています。　さらに、本書では、アルゴリズムを改良するテクニックを紹介しています。　アルゴリズムを改良すると、処理を効率化できたり、別のプログラムで応用できたり、コードが読みやすくなったりします。　自分で手を動かしてプログラムを改良することで、アルゴリズムの使い方や改良方法を実践的に学べます。　本書の1章～10章では、ソートや探索など、様々な場面で使われている基本的なアルゴリズムとその改良テクニックを解説しています。　補章では、初学者でも本書の内容を理解できるように、Pythonの基本的な文法を解説しています。　いろいろなプログラムの書き方を学びたい方、プログラミングの力を伸ばしたい方におすすめです。 1章 「最大公約数を求めるアルゴリズム」を改良する 2章 「素数を判定するアルゴリズム」を改良する 3章 「線形探索」を改良する 4章 「文字列探索」を改良する 5章 「バブルソート」を改良する 6章 「バケツソート」を改良する 7章 「部分和問題」の解法を改良する 8章 「ビットカウント」を改良する 9章 「分岐処理をなくす」改良をする 10章 「複数のアルゴリズムを組み合わせる」改良をする 補章 Python基礎講座

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。

この入門書は、初学者や非プログラマー向けにプログラムの動作原理を「実習」と「講義」を通じて解説しています。内容はプログラミングの基本、コンピュータやOSの役割、プログラミング言語の基礎、JavaScriptやC言語の学習、オブジェクト指向モデリングなど多岐にわたります。著者は河村進氏で、実業界や研究機関での豊富な開発経験を持つ専門家です。

『これからはじめるプログラミング 基礎の基礎』の改訂第3版は、プログラミング入門者向けに書かれた定評ある書籍です。内容は現代の読者に合わせて見直され、プログラミング環境や言語もアップデートされています。目指すゴールは旧版と同じで、プログラミングの基本知識や実践的なステップを学ぶことができます。この本は、プログラミングを始める人にとっての「最初に読むべき入門書」とされています。

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。

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、機械学習における特徴量エンジニアリングの基本から応用までを解説したもので、初心者にも適しています。内容は数値、テキスト、カテゴリ変数の取り扱いや、次元削減、非線形特徴量生成、深層学習による特徴量抽出など、多岐にわたります。豊富な図や例を用い、Pythonコードによる実行例も多数掲載されており、実務に活かせる知識が得られます。著者は機械学習の専門家であり、実践的な内容が特徴です。

自然言語処理編

多くの大学のシラバスを見ると、データサイエンスはPython実習と並立されています。また、ビジネス界のデータ分析の研修でもPythonが主流になっています。さらに、高校教育でデータサイエンスが重視されますが、そこでもPythonが主役の一人になっております。そこで、既刊で統計学の入門書として実績のある『実習統計学入門』をPythonに対応させたのが本書です。わかりやすい解説とPythonによる演習で、統計データの分析について、初歩から学ぶことができます。 ■序章　Pythonで統計学 1　データサイエンスと統計学、そしてPython 2　すぐに使えるPython 3　Pythonプログラミング、さあ始めよう（基本編） 4　Pythonプログラミング、さあ始めよう（関数編） ■1章　統計学のための資料整理 1　度数分布表の作成法 2　ヒストグラム作成法 3　代表値の算出法 4　分散と標準偏差 5　度数分布表から求める平均値と分散 6　変量の標準化 7　相関図の意味と作成法 8　共分散と相関係数の意味と求め方 ■2章　確率論の基本 1　確率の定義 2　確率変数と確率分布 3　確率変数の平均値・分散 4　確率変数の標準化 ■3章　統計学のための有名な確率分布 1　見てわかる一様分布 2　見てわかるベルヌーイ分布 3　見てわかる二項分布 4　見てわかる正規分布 5　見てわかる標準正規分布 6　正規分布の100p％点の求め方 7　二項分布の正規分布近似 8　見てわかるt分布 9　t分布の100p％点の求め方 10　見てわかるχ2分布 11　χ2分布の100p％点の求め方 12　見てわかるF分布 13　F分布の100p％点の求め方 ■4章　Pythonでわかる母集団と標本の関係 1　母集団と標本抽出 2　不偏性と不偏分散 3　中心極限定理 ■5章　Pythonでわかる推定 1　見てわかる最尤推定法 2　見てわかる区間推定の考え方 3　分散既知の正規母集団における母平均の推定 4　分散未知の正規母集団における母平均の推定 5　大きな標本の場合の母平均の推定 6　母比率の推定 7　母分散の推定 ■6章　Pythonでわかる検定 1　統計的検定の仕組みと有意水準の意味 2　分散既知の正規母集団の母平均の検定 3　分散未知の正規母集団の母平均の検定 4　大きな標本での母平均の検定 5　母比率の検定 6　母分散の検定 7　母比率の差の検定 8　等分散の検定 9　第2種の誤りと検出力 ■付録 A　CSVファイルをGoogleドライブに格納する方法 B　ExcelデータをCSVファイルに変換する方法 C　CSVファイルをNumPyで読む方法（Googleドライブ利用） D　Windowsのコマンドプロンプトの利用法 E　個人のパソコンへPythonをインストールする方法 F　WindowsコマンドプロンプトでPythonを実行

「Pythonふりがなプログラミング」は、プログラムの読み方を詳細に解説し、漢文訓読の手法を取り入れた新しいPython入門書です。プログラミング初心者が挫折しないように工夫されており、データ分析の基礎を学ぶための章も追加されています。Pythonの基本を身につけたい人や過去に挫折した人におすすめです。

具体的な問題をPythonプログラミングを通して問題解決ができる内容。さらに章末の練習問題で知識の定着を図っている。 数学、プログラミング、サイエンスを、新しいアプローチで理解する！ Pythonはよく知られているように、数学ライブラリが非常に充実しており、統計、幾何学、確率、微積分でも威力を発揮します。Pythonの文法は比較的簡単なので、子供やプログラミング未経験者にとって敷居の低い、初心者が取り組みやすい言語です。数学的なトピックを題材にして、Pythonを学ぶというコンセプトで、とても丁寧に説明されており、中高生、理系学部生のプログラミングの入門書として最適です。不等式の解を求めたり弾道をプロットしたり、トランプをシャッフルしたり、フィボナッチ数列と黄金比の関係を探るなど、具体的な問題をPythonプログラミングを通して問題解決を図っていきます。さらに章末の練習問題で知識の定着を図ります。

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、なぜ多くの成功者がプログラミングの基本を学んでいるのか、その理由と効率的な学習方法を紹介しています。著名人たちも支持する「世界最良の学習メソッド」を用いて、小学生から大人まで誰でも楽しめる内容です。プログラミングの基礎知識は将来的に役立つスキルであり、初心者向けの学習サービスやプログラミング言語の選び方も解説しています。プログラミングを効率よく学びたい人や教育に興味がある人におすすめの一冊です。

Pythonの基礎からVS Codeなどのツール、ディープラーニングまで、チャットボット開発しながら学ぶ解説書。 Pythonの基礎から、VS 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。 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。 Chapter0　いま、なぜPythonなのか Chapter1　Pythonを使えるようにしてプログラミングを始めよう（環境構築とソースコードの入力） Chapter2　Pythonプログラムの材料（オブジェクトとデータ型） Chapter3　条件分岐と繰り返し、関数を使う Chapter4　オブジェクト、そしてAIチャットボットへ向けての第一歩 Chapter5　ピティナのGUI化と［人工感情］の移植 Chapter6　「記憶」のメカニズムを実装する（機械学習） Chapter7　マルコフ連鎖で文章を作り出す Chapter8　インターネットアクセス Chapter9　ピティナ、ディープラーニングに挑戦！

Pythonの高速化技法を学ぶロングセラーの改訂版。Python 3対応。最適化のノウハウをサンプルプログラムを使って学ぶ。 Pythonの高速化技法を学ぶロングセラー書の改訂版。Python 3対応！ Pythonの高速化技法を学ぶロングセラー書の改訂版。待望のPython 3対応。本書ではCPUやメモリ使用量の観点からハイパフォーマンスなコードを書くための考え方や手法を解説します。そのために、パフォーマンスのボトルネックを測定する方法から、最適なデータ構造の選択方法、CythonやNumbaなどのコンパイラの比較、非同期処理、マルチコアCPUの活用法といった最適化のノウハウを、シンプルなサンプルプログラムを使って実際に効果を確認しながら学びます。本書で学べる考え方や手法はPython以外にも適用できるので、ハイパフォーマーを目指すプログラマーは必携の一冊です。

Pythonを使った機械学習を行う上で役に立つ200のレシピを収録したクックブック! Pythonを使った機械学習を行う上で役に立つ200のレシピを収録したクックブック! Pythonを使った機械学習で頻繁に遭遇すると思われる200の問題とその解決方法を紹介。扱う内容は、データ構造（ベクトル、行列、配列）、数値データ、カテゴリデータ、テキスト、イメージ、日付と時刻の処理、特徴量抽出、次元削減、モデルの評価と選択、線形回帰、論理回帰、木構造、ランダムフォレスト、k最近傍法、SVM、ナイーブベイズ、クラスタリング、ニューラルネットワーク、訓練モデルの保存と読み込みなど、幅広く多岐にわたります。「やりたいこと」「困っていること」に答えてくれる一冊です。

パズルを通じてアルゴリズム的思考とPythonプログラミングスキルを習得できる。掲載コードは著者のサイトからダウンロード可能 パズルを通じてアルゴリズム的思考とPythonプログラミングスキルを習得できる! MITで電気工学とコンピュータサイエンスを教えている著者が1、2年生を対象としたプログラミングの授業で実際に使っている教材をもとに執筆したものです。1章につき1つの問題を取り上げてその解答を示します。やさしい問題から徐々に難易度が上がっていくので、教えやすく、また独習もしやすい構成です。問題はすべてPythonで実装され、また、掲載コードはすべて著者のサイトからダウンロード可能で、実際に手元で試すことができるのも、大きな魅力です。論理的な思考を身に付けたり、鍛えることができます。

本書は、教師なし学習の重要性と実践的手法を紹介する内容です。教師なし学習はラベル付けされていないデータから学習し、従来の教師あり学習に比べてコストが低く、現実世界での応用が期待されています。データの隠れたパターンを特定し、異常検出や特徴量抽出を行う方法を解説し、変分オートエンコーダ（VAE）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、制限付きボルツマンマシン（RBM）などの生成モデルも紹介しています。著者はデータサイエンスの専門家で、実務経験を持つ人物です。

さまざまな人工知能の関連分野を扱いながら、Pythonでよく使われるライブラリの基本的な使い方を解説。 ディープラーニングの前に身につけておきたいAI技術の入門書！ 近年ディープラーニングが爆発的人気となっています。しかし、人工知能の手法はディープラーニングに限りません。過去のAIブームの単純なニューラルネットや論理的プログラミングもあれば、遺伝的アルゴリズム、自然言語処理、音声信号処理や、画像からの動物体検出、分類問題、回帰問題、連続データ解析、強化学習といった、古典的なデータ解析や機械学習の手法もあります。これらはディープラーニングを始める前に身につけておくべき基礎技術です。「鶏を割くに焉んぞ牛刀を用いん」の諺のように、読者がデータ収集や計算コストがかかるディープラーニングの他にも適材適所の手法を選択できるよう、本書ではさまざまな人工知能の関連分野を扱いながら、Pythonでよく使われるライブラリの基本的な使い方を解説します。