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• 下山輝昌/三木孝行/伊藤淳二
• 秀和システム
• ￥2640

• 2024年06月18日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 5.0(1)

｟生成AIの活用ノックが増量されて大好評リニューアル！！｠

成果が見えないデータ分析プロジェクトを
継続性のある『仕組み化』でデータ活用！

■ノック内容
データの加工・可視化、機械学習モデルの構築と評価、分析レポート、
継続的なデータ更新、目の前のPCでできるシステムで本当のデータ活用。
ー ビジネス現場で即戦力になれる「本当のデータ活用」を身につけよう!

■練習するツール&ライブラリ
Jupyter-Notebook, numpy, pandas, openpyxl, scikit-learn, matplotlib, japanize-matplotlib, seaborn, ipywidgets, ipympl, xlrd

■追加練習！
・大規模言語モデル（LLM）、OpenAI ChatGPTを活用する
・Langchain、翻訳、エージェント活用など

ーーー
大好評のPython実践機械学習システム100本ノックが、装いも新たに改訂。データ分析の現場で求められる継続的な業務遂行のデータ分析のテクニックを解説。小さなシステムで成果を出すための現場に則した技術力が身につく必須の書籍。読者への挑戦の「放課後挑戦ノック」で最新のLLM大規模言語モデルChatGPT活用の追加で増量改訂。

• 神山 翼
• 朝倉書店
• ￥3960

• 2024年04月26日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

現代の気象学や物理気候学が必要とするデータを解釈し，背後にある面白い自然現象を説明する力を養う．基礎を基礎事項を扱ったI巻につづき，実践的な解析を解説．Google Colaboratory / Jupyter上で動作するサンプルプログラムで実践．全2巻．

【主な目次】
第1章 フーリエ級数
マクローリン級数
フーリエ級数
パワースペクトル

第2章 パワースペクトルの計算
フーリエ解析
ピリオドグラム法
ウェルチ法
東京の気温のパワースペクトル
レッドノイズとホワイトノイズ

第3章 移動平均
移動平均
周期的な変動を除去

第4章 ローパスフィルタとハイパスフィルタ
移動平均とローパスフィルタ
移動平均の除去とハイパスフィルタ
フィルタの応答関数
バタワースフィルタ

第5章 バンドパスフィルタと気象の時間スケール
バンドパスフィルタ
スペクトル解析

第6章 ラグ回帰相関解析と時系列の自己相関
ラグ相関
ラグ回帰図
時系列の自己相関

第7章 クロススペクトル解析
黒潮とメキシコ湾流の同期現象（境界流同期）
クロススペクトル解析
2乗コヒーレンスと位相スペクトル

第8章 主成分分析を用いた気象データの分析（EOF解析）
海面水温の主成分分析
EOFとPC時系列の描画
主成分の寄与率
EOF解析のまとめ

第9章 特異値分解（SVD）の理論
特異値分解
特異ベクトルと特異値の求め方
簡単な行列で確かめてみる
気象データ解析の文脈では何を意味するか

第10章 最大共分散分析（MCA）
MCAの流れ
海面水温と海面更正気圧でMCAする
SVDの空間パターンと時系列の描画

第11章 示強変動抽出（IVE）
EOF解析の「面積比による重み付け」再訪
物理的意味
中緯度海面水温のIVEを計算してみる
太平洋の海面水温にIVEしてみる
IVEのまとめ

第12章 統計検定と推定の考え方
回帰図で出たシグナルは全部信用していいの？
二分割テストと統計検定
ENSOの降水影響でやってみる
モンテカルロ法と統計的推定

第13章 平均値の差のt検定
昭和時代と平成時代で比べると，東京は温暖化した？
平均値の差のt検定
コンポジット図の統計検定

第14章 相関係数と回帰係数の検定と推定
相関が良いのは偶然？
相関係数の検定
注意点
相関係数の推定（フィッシャーのZ変換）
回帰係数（トレンド）の検定と推定

第15章 パワースペクトルの検定
パワースペクトルピークの検定

• Yves Hilpisch/黒川 利明/中妻 照雄
• オライリー・ジャパン
• ￥4950

• 2019年12月26日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.0(3)

金融工学に必要なプログラミング、数学、そして金融工学の専門知識を一冊でカバー！
この数年でPythonの金融関係のライブラリが充実し、金融業界でもPythonが当たり前のように使われるようになりました。Python＋金融の解説を行う書籍の中でも、本書は圧倒的な情報量を誇ります。Pythonの入門から始まって、金融工学、統計などを丁寧に解説するだけでなく、アルゴリズムトレーディングとデリバティブの実際的な解説があるのが他にない強みです。非常に読み応えがあり、また実用的な一冊です。金融業界にいてこれからプログラミングを学びたい人にとっても、またプログラマで、金融についての勉強がしたい人にとっても役に立つ内容です。

• Juan Nunez-Iglesias/Stefan van der Walt/Harriet Dashnow/山崎 邦子/山崎 康宏
• オライリー・ジャパン
• ￥3740

• 2018年11月10日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 5.0(1)

Pythonで科学計算を行うための知識とテクニック、明確かつ効率的なコーディング方法を紹介！
豊富な数学関連、科学関連のライブラリを持つPythonは、現在では多くの科学分野で使われています。本書では、実際の科学データとSciPy、NumPy、pandas、scikit-imageといった科学ライブラリを使って実際の問題を解決する作業を通じて、数学的計算の基礎となるデータ構造のNumPy配列を使いこなし、科学計算の「明確かつ簡潔かつ効率的でエレガントなコード」の書き方を学ぶことができます。掲載コードとデータ、環境、ツールはすべて本書のGitHubから利用可能です。Python 3.6対応。

• 下山輝昌/伊藤淳二/露木宏志
• 秀和システム
• ￥2640

• 2021年07月31日頃
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.5(4)

機械学習やディープラーニング、データ分析などのスキルが求められるビジネスの現場が急増しています。一方で、入門書で得た知識を実際の現場でどうやって活かしていけばいいのか悩んでいる方も多くいます。本書は、Python実践データ分析100本ノックシリーズの第3弾として、様々なデータを扱う上で必須となるデータの加工・可視化から機械学習の前処理まで、実際のビジネスの現場で必要とされるノウハウが身につく実践問題集です。

• クジラ飛行机
• マイナビ出版
• ￥3509

• 2026年01月26日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

本書では、PC、スマートフォンやタブレットなどのブラウザで気軽に遊べる様々なゲーム開発に挑戦します。
Pythonのコードをブラウザ上で実行できるPyScriptを用いて、ブラウザで動くゲームを作ります。簡単な数当てゲームから始まり、パズルゲームやカードゲーム・RPGまで、徐々にステップアップしながら「ゲーム作りとプログラミングの基礎」が習得できます。
また、ゲームを作成する際にはAIも活用していきます。ゲーム素材を用意したり効率よく開発するためのAI活用ノウハウも紹介します。

＜Contents＞
Chapter1　Pythonでブラウザゲームを作ろう
Chapter2　ゲームで楽しくPythonの基礎をマスターしよう
　数当てゲーム/偶数か奇数を当てるゲーム/ルーレット/ジャンケンゲーム
Chapter3　グラフィカルなゲームを作ろう
　ライフゲーム/モグラ叩き/ブロック崩し/迷路ゲーム
Chapter4　パズルゲーム
　スライドパズル/落ちものゲーム/ナンバープレース/ハノイの塔
Chapter5　カードゲーム/テーブルゲーム
　トランプ1枚勝負/神経衰弱/野菜買物カードゲーム/リバーシ
Chapter6　PyScriptをFlaskサーバーと組み合わせて使おう
　ボタン連打ゲーム/英単語クイズ/しりとり
Chapter7　生成AIを活用したゲームを作ろう
　友情構築ゲーム/画像認識したジャンケンゲーム/RPG
Chapter1　Pythonでブラウザゲームを作ろう
Chapter2　ゲームで楽しくPythonの基礎をマスターしよう
Chapter3　グラフィカルなゲームを作ろう
Chapter4　パズルゲーム
Chapter5　カードゲーム/テーブルゲーム
Chapter6　PyScriptをFlaskサーバーと組み合わせて使おう
Chapter7　生成AIを活用したゲームを作ろう

• 樹下 雅章
• 技術評論社
• ￥3520

• 2025年10月10日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

Django はライブラリーなどすべて揃っているフルスタックなフレームワークとして Python でアプリケーション開発を行ううえで最初に選択されるフレームワークです。生産性・実用性が高く，セキュリティ対策も盤石でありながら，使える機能が多すぎて習得が大変であるという欠点がありましたが，Django 5 系になり開発にかかるコストが大幅に短縮できたことで近年注目されています。本書は，5系初となるLTS版（LTS 5.2）に対応し，2種類の Djangoの開発方法である「関数ベースビュー（FBV）」「クラスベースビュー（CBV）」でアプリケーションを開発しながら，一通りの開発工程が学べます。

• 中久喜健司
• 技術評論社
• ￥3520

• 2016年09月22日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 3.86(8)

科学技術計算を強力サポートするＰｙｔｈｏｎのエコシステムの今を知り、より効率的な研究／開発を実現する。研究／開発に使える基本文法から実践テクニックまでこの１冊で！

• 田村雅人/中村克行
• インプレス
• ￥3850

• 2023年03月22日
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 5.0(2)

画像認識の基礎から実践までを一冊に凝縮。

• 宮本圭一郎
• 秀和システム
• ￥2420

• 2023年02月18日
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.0(1)

Pythonでスクレイピングとクローリングを学ぶための解説書です。SeleniumというWebブラウザドライバーの使用方法を説明し、そこでのスクレイピングによる活用方法を紹介しています。データ抽出や要素の操作を学ぶことができるようになります。
また、基本的な文法を使用しているのでPython以外の言語にも応用することができます。コーディングの参考にしてください。
第1章　スクレイピングとは
第2章　Seleniumの使い方
第3章　スクレイピング実習
第4章　趣味に活かす情報収集編
第5章　ビジネス情報収集編
第6章　Eコマースの情報収集編
第7章　ニュースの情報収集編
第8章　SNSの情報収集編

• 友原 章典
• 有斐閣
• ￥2310

• 2024年10月29日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(1)

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

• 柴田 望洋
• SBクリエイティブ
• ￥2640

• 2020年01月14日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 2.0(2)

最高のアルゴリズム入門書
本書は、Pythonで実装した豊富なプログラム例を通じて、アルゴリズムとデータ構造の基礎を身につけるためのテキストです。
基本的なアルゴリズムとデータ構造に始まって、目的とするデータを見つける探索、データの並びを一定の順序で並びかえるソート、そして、スタック・キュー・再帰的アルゴリズム・線形リスト・2分探索木などを学習します。
解説にあたっては、難しい理論や概念を視覚的なイメージで理解できるように、213点もの図表を提示しています。本書に示す136編のプログラムは、単なるサンプルではなく、実際に動作するものばかりです。すべてのプログラムを読破すれば、かなりのコーディング力が身につくはずです。
第1章 基本的なアルゴリズム
第2章 データ構造と配列
第3章 探索
第4章 スタックとキュー
第5章 再帰的アルゴリズム
第6章 ソート
第7章 文字列探索
第8章 線形リスト
第9章 木構造

• 森 巧尚
• 翔泳社
• ￥2420

• 2024年02月13日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 3.0(1)

ＣｈａｔＧＰＴの得意分野でもあるプログラミングへの利用が注目されています。最近では「ＣｈａｔＧＰＴって、どんなしくみで動いているんだろう」「効果的な使い方を知りたい」「ＣｈａｔＧＰＴをＰｙｔｈｏｎプログラミングに利用したい」「便利なＣｈａｔＧＰＴアプリを作りたい」という方が多くなってきています。本書はそうした初めてＣｈａｔＧＰＴをプログラミングに利用する方に向けて、ヤギ博士とフタバちゃんと一緒にＣｈａｔＧＰＴを利用したプログラミングやアプリ開発の基本を体験。対話形式でＣｈａｔＧＰＴのしくみや、ＣｈａｔＧＰＴプログラミングのしくみをまなぶことができます。

• 立山秀利
• 秀和システム
• ￥2200

• 2020年02月22日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.0(4)

Pythonは、AIの開発から身近な作業の自動化まで、さまざまなシーンで活躍するプログラミング言語です。文法がシンプルで初心者でも習得しやすいため、人気が急上昇しています。本書は、Pythonプログラミングをこれからはじめてみたい人のために、学習範囲を思い切って絞ることで、基礎の基礎をしっかり学べる超入門書です。プログラミング未経験者でも随時、プログラムを書いて動かすため、飽きることなくサクサク読み進められます。

• 佐藤 聖
• CQ出版
• ￥1320

• 2020年06月15日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

郵便物(新聞/チラシ/封筒)の仕分け装置を作ります．プログラム作りを通して4種の機械学習アルゴリズム(K-means，多層パーセプトロン，ロジスティック回帰，サポート・ベクタ・マシン)を学ぶことができます．

• 伊藤裕一（プログラミング）
• 技術評論社
• ￥2266

• 2017年08月
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 3.83(7)

詰め込みすぎないわかりやすい解説。コレならわかる！できる！

• 堀 拳輔/橋本 雄幸/篠原 広行
• 医療科学社
• ￥4730

• 2023年04月25日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

Pythonで学ぶ、医用画像再構成から深層学習まで。Pythonで医用画像処理、画像再構成、深層学習を体験したい方に、基礎から丁寧に解説した。Pythonによる画像再構成の実験は、付録の「画像処理・表示ツールDisplay Ver.075」でも実験できる。深層学習のひとつであるDeep Image Prior（DIP）は、膨大な教師画像を必要とせず、1枚の入力画像から、雑音除去、超解像、画像修復などが可能であり、本書はDIPの解説と雑音除去、超解像の実験例を提示している。

『Pythonによる画像再構成と深層学習の基礎』に収載のプログラム,画像,表示ソフトウエアは
「医療科学社のホームページ」からダウンロードすることができます。

第1章　Pythonの基礎
第2章　ディジタル画像の作成
第3章　ディジタル画像処理の基礎
第4章　ディジタル画像処理の応用
第5章　画像再構成への適用
第6章　Deep image prior（DIP）による画像処理
第7章　Deep image prior（DIP）の画像再構成法への応用
第1章　Pythonの基礎
第2章　ディジタル画像の作成
第3章　ディジタル画像処理の基礎
第4章　ディジタル画像処理の応用
第5章　画像再構成への適用
第6章　Deep image prior（DIP）による画像処理
第7章　Deep image prior（DIP）の画像再構成法への応用

• 日比野 新
• かんき出版
• ￥1760

• 2021年01月21日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

本業、副業、起業、独立……
あらゆるビジネスシーンで使えて
さらに収入も増やしてくれるスキルがあります。

それは「データ分析」。
初めての人は「自分には無理!」と 思ってしまうかもしれません。

でも、安心してください。

本書のとおりに手を動かすだけで
誰でも「稼げるデジタル人材」になれます。

さあ、仕事に困らない
一生もののスキルを 身につけましょう!

【データ分析で仕事が変わるメリット】
●会議を短くできる
○声の大きい人ばかり有利にならない
●無責任な意見をシャットアウトできる
○「売れる商品の傾向」がわかる
●「説明上手」になれる
○これまでの方法を変えられる
●販売戦略を立てやすい
○頼られる人になる

【類書にはない本書の特徴】
1数学や統計学の知識不要! 「仕事で使えるデータ分析」を紹介
2できると感動! 話題の「機械学習」も一緒に学べる
3成長が実感できるよう手を動かして理解を深めるパートを多く用意
4わからないことがあったら著者に無料質問!「特設サイト」との連動
イントロダクション こんなに役立つ! データ分析で 仕事が変わる8のメリット
第1章 データ分析で仕事の効率化や 収入アップを実現!
第2章 収入アップを目指すデータ分析プログラミングの基礎知識
第3章 Pythonを使ってデータで遊んでみよう!
第4章 「売上の動き」がわかるとムダな会議を減らせる!
第5章 「店舗とネットの売れ行き」を分析してみよう!
第6章 「売れる商品の傾向」を分析してみよう!
第7章 「売上と残業時間の関連」を分析してみよう!
第8章 「販売量と値引きの関連」を分析してみよう!
第9章 「簡単な関連」から売上を予測してみよう!
第10章 「2つの関連性」から結果を予測してみよう!
第11章 ECサイトの「新商品宣伝方法」を見つけよう!
第12章 機械学習を使うとこんなことも分析できる!

• 我妻 幸長
• 翔泳社
• ￥2948

• 2019年09月17日頃
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.0(1)

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

序章　イントロダクション
　0.1　本書の特徴
　0.2　本書でできるようになること
　0.3　本書の対象
　0.4　人工知能（AI）とは？
　0.5　人工知能向けの数学
　0.6　本書の使い方


第1章　学習の準備をしよう
　1.1　Anacondaのインストール
　1.2　Jupyter Notebookの使い方
　1.3　サンプルのダウンロードと本書の学び方


第2章　Python の基礎
　2.1　Pythonの基礎
　2.2　NumPyの基礎
　2.3　matplotlibの基礎


第3章　数学の基礎
　3.1　変数、定数
　3.2　関数
　3.3　べき乗と平方根
　3.4　多項式関数
　3.5　三角関数
　3.6　総和と総乗
　3.7　乱数
　3.8　LaTeXの基礎
　3.9　絶対値
　COLUMN　ディープラーニングが躍進する理由


第4章　線形代数
　4.1　スカラー、ベクトル、行列、テンソル
　4.2　ベクトルの内積とノルム
　4.3　行列の積
　4.4　転置
　4.5　行列式と逆行列
　4.6　線形変換
　4.7　固有値と固有ベクトル
　4.8　コサイン類似度


第5章　微分
　5.1　極限と微分
　5.2　連鎖律
　5.3　偏微分
　5.4　全微分
　5.5　多変数合成関数の連鎖律
　5.6　ネイピア数と自然対数
　5.7　最急降下法
　COLUMN　シンギュラリティと指数関数


第6章　確率・統計
　6.1　確率の概念
　6.2　平均値と期待値
　6.3　分散と標準偏差
　6.4　正規分布とべき乗則
　6.5　共分散
　6.6　相関係数
　6.7　条件付き確率とベイズの定理
　6.8　尤度
　6.9　情報量
　COLUMN　自然言語処理とは


第7章　数学を機械学習で実践
　7.1　回帰と過学習
　7.2　分類とロジスティック回帰
　7.3　ニューラルネットワークの概要
　7.4　学習のメカニズム
　7.5　単一ニューロンによる学習の実装
　7.6　ディープラーニングへ


Appendix　さらに学びたい方のために
　AP 1　書籍や動画で学ぶ

• 長名 優子/石畑 宏明/菊池 眞之
• コロナ社
• ￥2640

• 2019年12月16日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

【書籍の特徴】
　本書は，「物事を論理的に考えて課題を解決する練習」をプログラミングの学習を通して実践するためのもので，Python言語をベースとしたProcessingを使用します．Processingは，「このように記述すれば，このような結果が得られる」という論理的な筋道を簡単に表現し，その動作の確認が行えるので，論理的思考力をトレーニングする教材として最適と考えています。
　Python言語は，データ処理などで広く使われるようになったプログラミング言語で，データサイエンスや人工知能の分野では，主流のプログラミング言語になっています。プログラミングの課題は，学生が興味が持てる内容であり，かつ，これまで中学・高校を通して学んできた知識を活用する機会を与えるようなものにしました。

【各章について】
　1章から7章までで，基本的なプログラミングの技術の最低限の要素を学びます。はじめはステップバイステップで丁寧にプログラムの書き方を説明していきます。新しい要素や概念は，必要に応じてその都度説明します。2章では，Processingを使用して簡単な図形を描くプログラムを作成します。3章では，変数と繰り返し文の使用方法，4章では条件文の書き方を学びます。5章では，マウス・キーボードからの入力によってプログラムの振る舞いを変える方法を学びます。これによって，ゲームなどの会話的な処理ができるようになります。6章では，関数の作成方法と使い方，7章では，リストと呼ばれるデータの集合の作り方と使い方を学びます。ここまでで，多くのプログラミング言語で共通に現れる，プログラミングの基本的な技術を学びます。
　8章以降は，それぞれがプロジェクトになっています。プロジェクトで作成するプログラムは，行数は短いけれどもそれなりの複雑さを持ったプログラムです。プログラムは穴埋め形式になっており，処理の流れを考えながらプログラムを入力するという作業で進めます。基本的な機能を実装・動作させた後は，各自自分のアイディアを追加機能として組み込んでください。8章では時計を，9章ではストップウォッチを作成します。10章では，音楽ファイルを読み込んでそれを映像として表現するサウンドビジュアライザを作成します。11章では，アクションゲームの作成に挑戦します。最後の12章では，迷路ゲームを作成します。乱数を使用して迷路を生成し，その上でゲームを行うプログラムを作ります。さらに，コンピュータにその迷路を解かせるプログラムを作成します。最後には，それを3次元的な表示が行えるように拡張します。

【著者からのメッセージ】
　学習者の皆さんには，それぞれのプログラミングの課題の実現を通して，論理的に考える習慣をつけ，タイピングに慣れ，英語や数学の知識を活用できるようになることを期待します。思い通り動かないプログラムと悪戦苦闘しながらも，完成したときの達成感は大きいもので，学生諸君にはその感動を味っていただきたいと思います。