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。

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、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。

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。

『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、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（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、Pythonのデータ処理ライブラリ「pandas」の実践的な使用法を約100のレシピ形式で紹介するもので、データ分析や科学計算に役立つ内容が含まれています。各レシピは手順や解説が整然とまとめられており、データ構造の基本から可視化技術まで幅広くカバーしています。著者はデータサイエンティストのTheo Petrouで、教育やデータ分析に関する豊富な経験を持っています。読者はデータサイエンスに興味のあるすべての人を対象としています。

本書は、データサイエンスにおけるコンペティション、特にKaggleに焦点を当て、実践的なデータ分析手法やテクニックを紹介しています。分析コンペに参加することで得られるスキルは、実務でも役立つため、特徴量の作成やモデルの評価、チューニングなどの具体的な内容が含まれています。著者たちは、データサイエンスの専門家であり、実績を持つKaggleの競技者です。この本は、コンペに挑戦したい人や実務でのモデル精度向上を目指す人にとって有益な情報源となるでしょう。

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、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。

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、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、Pythonを用いたデータサイエンスのツールに関する実用的なリファレンスの改訂版で、IPython、Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを活用したデータ操作や可視化、機械学習など幅広いトピックをカバーしています。各トピックには基本知識や便利なコマンドが紹介されており、データ処理を行う人にとって必携の一冊です。著者はデータ駆動研究をサポートするツールの開発に従事しているジェイク・ヴァンダープラス氏です。

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。

この書籍は、データサイエンティストに必要な時系列データ分析について詳しく解説しています。フリーソフトウェアRを使用し、視覚的かつ対話的にデータ分析を行う方法を紹介しています。内容は、時系列データの基本から観察・要約、自己回帰モデルの理解、ARCH/GARCHモデルの応用、投資への実践的な応用まで多岐にわたります。著者は一橋大学の准教授と株式会社QUICKのソリューションマネージャーです。

『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。

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、統計学の基礎から応用までを扱った内容で、基礎編ではR言語を用いた記述統計や統計的仮説検定について解説し、応用編ではベクトルや行列、データフレーム、外れ値の影響などを取り上げています。著者は、教育心理学を専門とする学者たちで、各自が教育機関での実績を持っています。

この書籍は、数理モデルを用いて現象を理解するための基本的な統計モデルの考え方を、章ごとに異なる例題を通じて解説しています。前半では一般化線形モデル（GLM）の基礎を紹介し、後半では階層ベイズモデル化の手法をRとWinBUGSを用いて具体的に説明します。著者は久保拓弥氏で、生態学のデータ解析に関する統計学的方法を研究しています。

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、近年注目されている統計モデリングについて解説しており、特にフリーソフトのStanを用いた実践的なアプローチを提供しています。Stanは高い記述力を持ち、階層モデルや状態空間モデルを簡単に記述できるため、データ解析に非常に有効です。著者は、ベイズ統計の理解を深めるための実践的な内容を重視し、StanとRを通じて統計モデリングの考え方を学ぶことができるとしています。目次には導入編、入門編、発展編があり、幅広いテーマを扱っています。著者は統計モデリングやデータサイエンスの専門家です。

本書は、Pythonライブラリscikit-learnを用いて最適な予測モデルを作成する方法を解説した入門書です。数式を用いたアルゴリズムの説明や、ハイパーパラメータの影響を示す実例を通じて、データ分析の手法を学べます。内容は、機械学習の基本、scikit-learnのセットアップ、回帰や分類、クラスタリング、次元削減、モデル評価、実データ分析の実例など多岐にわたり、Jupyter Notebookにも対応しています。著者はデータサイエンスやプログラミングの専門家で構成されています。

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。

「データサイエンティスト養成読本」の改訂版で、データサイエンティストに必要なスキルセットを最新の内容で解説しています。ソフトウェアや分析ツールの進化に対し、基本的なスキルは変わらないことを強調。内容はデータ分析のプロセスやビジネス成果を意識した分析方法、実践的なデータ分析入門、マーケティング分析の手法、基礎知識の習得など多岐にわたります。著者は里 洋平、和田 計也、早川 敦士など。

Jupyter NotebookでPythonのプログラミングを基礎から対話的に学習するための教科書．全ページカラー印刷． プログラミング初学者を対象とした，Jupyter NotebookでPythonのプログラミングを基礎から対話的に学習するための教科書． 全ページカラー印刷． はじめてプログラミングを学習する人のための入門書．Jupyter Notebook上でプログラミング言語「Python」を使って対話的に学ぶことができる．全ページカラー印刷．【目次】第1章　イントロダクション　1.1　プログラミング知識の必要性　1.2　本書の位置付け　1.3　本書を使った学習の方法　1.4　前提条件　1.5　プログラミンングの一般知識　1.6　Jupyter Notebookの使い方第2章　計算してみよう　2.1　Jupyter Notebookでの計算　2.2　数学関数の利用　2.3　文字列　2.4　変数　2.5　表示関数　演習問題第3章　条件判断　3.1　プログラムの基本構造　3.2　逐次実行　3.3　セルの評価の順序　3.4　入力関数　3.5　条件分岐　3.6　条件式の書き方　演習問題第4章　繰り返し　4.1　while文を使った繰り返し　4.2　for文を使った繰り返し　4.3　繰り返しを使った数値計算　演習問題第5章　データ型（リスト，辞書）　5.1　リスト　5.2　辞書　演習問題第6章　関数　6.1　関数とは　6.2　関数を書いてみよう　6.3　ローカル変数とグローバル変数　6.4　再帰関数　6.5　関数の実行時間　6.6　計算量　演習問題第7章　グラフの利用　7.1　matplotlibとは　7.2　簡単なグラフを描く　7.3　計算結果をもとにグラフを描く　演習問題第8章　アルゴリズムI　線形探索と二分探索　8.1　アルゴリズムとは　8.2　探索とは　8.3　線形探索アルゴリズム　8.4　二分探索アルゴリズム　演習問題第9章　アルゴリズムII　ソート　9.1　ソートとは　9.2　選択ソートの実行時間　演習問題第10章　シミュレーションI　酔歩問題　10.1　シミュレーションとは　10.2　酔歩問題　10.3　1次元の酔歩問題　10.4　2次元の酔歩問題　演習問題第11章　シミュレーションII　モンテカルロ法　11.1　モンテカルロ法とは　11.2　カレーライス費用の見積もり　演習問題付録A　Windows11へのJupyter Notebookの導入方法付録B　デバッグ（虫とり）の方法章末問題の解答例 第1章　イントロダクション 1.1　プログラミング知識の必要性 1.2　本書の位置付け 1.3　本書を使った学習の方法 1.4　前提条件 1.5　プログラミンングの一般知識 1.6　Jupyter Notebookの使い方 第2章　計算してみよう 2.1　Jupyter Notebookでの計算 2.2　数学関数の利用 2.3　文字列 2.4　変数 2.5　表示関数 演習問題 第3章　条件判断 3.1　プログラムの基本構造 3.2　逐次実行 3.3　セルの評価の順序 3.4　入力関数 3.5　条件分岐 3.6　条件式の書き方 演習問題 第4章　繰り返し 4.1　while文を使った繰り返し 4.2　for文を使った繰り返し 4.3　繰り返しを使った数値計算 演習問題 第5章　データ型（リスト，辞書） 5.1　リスト 5.2　辞書 演習問題 第6章　関数 6.1　関数とは 6.2　関数を書いてみよう 6.3　ローカル変数とグローバル変数 6.4　再帰関数 6.5　関数の実行時間 6.6　計算量 演習問題 第7章　グラフの利用 7.1　matplotlibとは 7.2　簡単なグラフを描く 7.3　計算結果をもとにグラフを描く 演習問題 第8章　アルゴリズムI　線形探索と二分探索 8.1　アルゴリズムとは 8.2　探索とは 8.3　線形探索アルゴリズム 8.4　二分探索アルゴリズム 演習問題 第9章　アルゴリズムII　ソート 9.1　ソートとは 9.2　選択ソートの実行時間 演習問題 第10章　シミュレーションI　酔歩問題 10.1　シミュレーションとは 10.2　酔歩問題 10.3　1次元の酔歩問題 10.4　2次元の酔歩問題 演習問題 第11章　シミュレーションII　モンテカルロ法 11.1　モンテカルロ法とは 11.2　カレーライス費用の見積もり 演習問題 付録A　Windows11へのJupyter Notebookの導入方法 付録B　デバッグ（虫とり）の方法 章末問題の解答例

本書は、機械学習を実践的に学ぶための教材で、scikit-learn、TensorFlow、Kerasを用いて、基礎から応用までの手法を体系的に解説しています。内容には、データ処理、モデル学習、深層学習、強化学習、コンピュータビジョン、自然言語処理などが含まれ、サンプルコードはすべてGitHubで公開され、Jupyter Notebookで試すことができます。第2版では新たに畳み込みニューラルネットワークやGANによる画像生成の説明も追加されています。機械学習を学びたいエンジニアにとって必携の一冊です。

『ゼロから作るDeep Learning』の続編である本書は、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングの技術を実装レベルで学ぶことができます。具体的には、word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq、Attentionなどの最新技術を取り上げ、分かりやすく解説しています。著者は、人工知能の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。

例題を試しながら地理空間データ分析の基本を学べる！数字だけの分析ではなく、地理空間を組み合わせることで、より立体的で精度の高い予測、分析ができるため、注目を集める地理空間データ分析をPythonで行うための入門書です。既存の公開データ、Jupyter Notebookで提供されているサンプルコード、QGISというオープンソースのGISソフトを使い、手軽に試して結果を出力してみることができます。空間データ分析において重要ながらも見過ごされがちな、正確なマップをデザインするコツ、非定型データ型の処理のテクニックなどもフォローしています。

本書は「統計を使わずにRをプログラミング言語として学ぶ」ことを目的としたもので、プログラミング初心者でも楽しみながら学べる内容です。サイコロ、トランプ、スロットマシンの3つのプロジェクトを通じて、Rのプログラミング環境であるRStudioを活用し、Rの基本的なスキルを身につけることができます。著者は統計学者や教育者であり、Rの魅力とデータ分析の基礎も紹介しています。

初歩から学びたい人にも，とにかく具体的な計算をしてみたい人にもおすすめな，最初の1冊！ 〈初歩から学びたい人にも，とにかく具体的な計算をしてみたい人にもおすすめな，最初の1冊！〉「物理学に現れる方程式をPythonで数値計算する方法」を解説した，入門書です．◆“Pythonic”なコーディングで，手軽にシンプルに，高速な計算ができる！Pythonにはさまざまなライブラリが用意されていて，アルゴリズムを自分の手で実装せずとも，高度な数値計算を手軽に行うことができます．本書では，「力学」「振動・波動」「量子力学」「量子統計力学」に現れるさまざまな方程式を題材に，Pythonライブラリを活用した，シンプルで効率のよい計算を行う方法を説明します．どのプログラムにも丁寧な解説がついているので，Python流のコーディングのコツを学ぶことができます．◆アルゴリズムを「正しく使うため」の知識が身につく！自分で実装する必要がなくとも，アルゴリズムのことを知らなければライブラリを適切に活用することはできません．本書では，アルゴリズムを正しく使う（≠実装する）ために必要な，各種アルゴリズムの特徴もわかりやすく説明しています．初めて計算物理・数値計算を学ぶ方でも，「この問題ではこのアルゴリズムを選ぶべき」「このアルゴリズムならこのパラメータを指定しないといけないはず」といった感覚を身につけることができます．※サポートページは森北出版Webサイトからご利用ください。 第1章　計算物理のためのPython入門 第2章　古典力学――常微分方程式 第3章　振動・波動――偏微分方程式 第4章　量子力学――固有値問題 第5章　量子統計力学――数値積分・非線形方程式・乱数 付録A　Pythonの基礎 付録B　NumPy/SciPyの使い方 付録C　Matplotlibの使い方

「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、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。

文科と理科両方の学生のために，統計的なものの考え方の基礎をやさしく解説するとともに，統計学の体系的な知識を与えるように，編集・執筆された．豊富な実際例を用いつつ，図表を多くとり入れ，視覚的にもわかりやすく親しみながら学べるよう配慮した． 第1章 統計学の基礎（中井検裕，縄田和満，松原 望） 第2章 1次元のデータ（中井検裕） 第3章 2次元のデータ（中井研裕，松原 望） 第4章 確率（縄田和満，松原 望） 第5章 確率変数（松原 望） 第6章 確率分布（松原 望） 第7章 多次元の確率分布（松原 望） 第8章 大数の法則と中心極限定理（中井検裕） 第9章 標本分布（縄田和満） 第10章 正規分布からの標本（縄田和満） 第11章 推定（縄田和満） 第12章 仮説検定（縄田和満，松原 望） 第13章 回帰分析（縄田和満） 統計数値表 練習問題の解答

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、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。

Web 上で公開されているデータを分析し，有益な知見を得るための基本技術を解説する。 ・Web 上で公開されているデータを分析・活用するための基礎知識を解説。・Pythonのサンプルコードを触りながら学習できる。・サンプルコードはサポートサイトからダウンロード可能。【主な目次】1. はじめに2. サンプルコードの実行環境3. テキスト分析1：テキストのベクトル化4. テキスト分析2：ベクトルを用いた分析5. ネットワーク分析6. 評価データ分析7. Web からのデータの収集

この書籍は、著者がGoogleでの経験を基にしたPythonエキスパート向けの改訂版です。第2版ではPython 3.8に対応し、新たにデータ構造やデバッグに関する章を追加。全体で90項目にわたってベストプラクティスや新機能の使い方を解説しています。効率的で読みやすいPythonicなコードを書くための秘訣を提供し、Pythonの魅力を体験できる一冊です。著者はGoogleのプリンシパルソフトウェアエンジニアで、Pythonの専門家です。

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『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。

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、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、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、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。

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