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。

■Python初心者に学んで欲しい文法を過不足なく掲載！ それぞれの項目について、練習問題を掲載しており、読むだけではなく実際にコードを書くことでより深くPythonの理解をすることができます。 ■豊富なサンプル集 機械学習、ディープラーニング、科学技術計算といった、Pythonがよく利用されている分野についての解説を掲載しています。 いろいろな分野のサンプルコードを動かすことだけでなく、機械学習などの理論の概要を知りたい方にもオススメです。 【本書の対象読者】 ・プログラミング未経験だが、Pythonを学ぶ意欲があり、より実践的な力を身に付けたいと思っている人 ・プログラミング経験者でPythonの入門書を探しているが、一方でゴールのレベルが低すぎる書籍は避けたいと思っている人 ・多くのサンプルコードに触れ、Pythonでどんなプログラムが書けるのか学んでみたいと思う人に向けた、Pythonの入門書が欲しい人 Chapter01 プログラミング言語Python 1.1 Pythonとは？ 1.2 プログラミングとは？ 1.3 Pythonをインストールする 1.4 Python文法まずはここから 1.5 まとめ Chapter02 Pythonの文法 変数から文字列まで 2.1 変数 2.2 数値 2.3 文字列 2.4 まとめ Chapter03 Pythonの文法 関数からリストまで 3.1 関数とは 3.2 リスト 3.3 まとめ Chapter04 Pythonの文法 制御構文 4.1 制御構文 4.2 まとめ Chapter05 Pythonの文法 関数の定義と変数のスコープ 5.1 関数の定義 5.2 変数のスコープ 5.3 まとめ Chapter06 Pythonの文法 タプルからジェネレータまで 6.1 タプル 6.2 集合 6.3 タプル 6.4 辞書 6.5 内包表記 6.6 ジェネレータ式 6.7 まとめ Chapter07 Pythonの文法 オブジェクト指向と発展的な機能 7.1 オブジェクト指向プログラミング 7.2 例外処理 7.3 発展的な機能 Chapter08 標準ライブラリを使ってみよう 4.1 モジュール 4.2 標準ライブラリ 4.3 まとめ Chapter09 色々なプログラミングをしてみよう 9.1 配布ファイルの使い方 9.2 パッケージ 9.3 機械学習 9.4 ニューラルネットワーク 9.5 ディープラーニング 9.6 NumpyとMatplotlibによる科学技術計算 9.7 SciPyとMatplotlibによる科学技術計算 9.8 Webアプリケーションの作成 9.9 まとめ

Python業界の第一線で活躍する執筆陣によるデータ分析エンジニアに求められる技術が最速で身に付く入門書 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 はじめに 謝辞 本書の対象読者と構成について Chapter1　データ分析エンジニアの役割 1.1　データ分析の世界 1.2　機械学習の位置づけと流れ 1.3　データ分析に使う主なパッケージ Chapter2　Pythonと環境 2.1　実行環境構築 2.2　Pythonの基礎 2.3　Jupyter Notebook Chapter3　数学の基礎 3.1　数式を読むための基礎知識 3.2　線形代数 3.3　基礎解析 3.4　確率と統計 Chapter4　ライブラリによる分析の実践 4.1　NumPy 4.2　pandas 4.3　Matplotlib 4.4　scikit-learn Chapter5　応用：データ収集と加工 5.1　スクレイピング 5.2　自然言語の処理 5.3　画像データの処理 INDEX 奥付

大切なことを一つ一つ丁寧に解説。 機械学習用途に広く活用されているPython入門書が、プログラミング言語入門書のベストセラー「やさしい」シリーズで登場します。 文法の基本からデータの扱い、ライブラリの利用まで、Pythonプログラミングの基本を、豊富なサンプルで一つ一つ丁寧に解説していますので、無理なくしっかり身につけられます。 また、Pythonを使った機械学習の基礎と実際の活用例についても、わかりやすく解説しています。 「Pythonで機械学習をやってみたいけど難しいかも……」と思っている人に、手に取っていただきたい入門書です。

個人の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で業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の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で業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ

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！

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

Pythonのスタンダードな機能だけを解説し、初心者がつまづかないようにわかりやすさを追求した入門書です。 Pythonのスタンダードがわかる。 わかりやすさを追求した本格的な入門書！ 本書はPythonの入門書です。Pythonはコンパイルのいらない 軽量なプログラミング言語です。その手軽さや文法の学びやすさが 人気であり、入門者がはじめてプログラミングを行なうのに最適な 言語として注目されています。 この書籍は、はじめてプログラミングを学ぶ人に向けています。 入門者がつまづく箇所を事前に募集したプログラミングがはじめての レビューアーと追求し、プログラミングの「なぜ」を解決できるよう わかりやすさを重視した解説をしています。 この書籍で、インストールから応用まで、Pythonでデータを 扱うための基礎がたのしく身につけることができます！ 【本書の特長】 本書はPythonで本当に使われることに特化しており、 「せっかく覚えたのにこの機能全然使わない」ということが ありません。 入門者でもスラスラとPythonを学ぶことができます。 また、一番つまづきやすい環境構築は図を使いながら、 丁寧に解説しているので、安心してプログラミングの学習を 始めることができます。 【対応環境】 本書はWindows、MacOSの両方で解説をしています。また、Pythonの バージョンは執筆時では最新のPython 3.6.1で解説しています。 第1章　Pythonをはじめよう 1_1　Pythonの紹介 1_2　Pythonのインストール・環境設定 1_3　Pythonでプログラムを動かそう 1_4　まとめ 第2章　型とメソッド 2_1　数値 2_2　文字列 2_3　変数 2_4　数値と文字列の相互変換 第3章　条件分岐 3_1　条件分岐とは 3_2　いろんな比較 3_3　その他の構文 第4章　リスト型と繰り返し処理 4_1　リスト型とは 4_2　繰り返し処理とは 4_3　for文とif文の組み合わせ 第5章　辞書型 5_1　辞書型 5_2　辞書型をfor文で使う 第6章　関数 6_1　関数 6_2　引数 6_3　ローカル変数とスコープ 第7章　エラーと例外 7_1　エラーとは 7_2　例外処理 7_3　エラーの種類 第8章　スクリプト、モジュール、パッケージ 8_1　スクリプト 8_2　モジュール 8_3　パッケージ 第9章　Webスクレイピング 9_1　Webスクレイピング 9_2　PythonでWeb上の情報を取得してみよう 9_3　取得した情報をBeautiful Soupを使って解析してみよう 9_4　解析した情報を見やすく表示しよう 9_5　この章の振り返り 第10章　ファイル操作 10_1　データ・ファイル操作について 10_2　ファイルを操作してみよう 10_3　open関数とファイルオブジェクト 10_4　応用編：プログラムの中でファイルを扱ってみよう 10_5　応用編まとめ 付録 A_1　プログラミングをはじめるためのCLIの基礎 A_2　ドキュメントの読み方、見つけ方 A_3　プログラムでよく使うファイル形式の紹介 A_4　さらにPythonを使い込んでいくために 解答例

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」

はじめてのプログラミング 条件で分ける方法(分岐の基礎文法) 繰り返しさせる方法(反復の基礎文法) 関数を使ってみよう! いろいろな型を学ぼう エラーと例外を使いこなす オブジェクトとクラスとは何か? 自分が書いたプログラムをテストする 明日から使えるWebプログラミング Webアプリケーションことはじめ 今後の学習に向けて

Pythonの作者GUido氏自らが書き下ろしたPython入門者のための手引書。言語とシステムの基本を解説。 Python初心者必読のチュートリアルが3.5対応で登場！ Pythonの作者Guido氏自らが書き下ろした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解説します。さらにPythonの特徴的な機能を数多く取り上げて紹介することで、読者がこの言語の雰囲気とスタイルをつかめるよう配慮しています。旧版から新たに文法やライブラリが多く追加されているほか、旧版に記載されていない仮想化についても触れられています。