カミクズヒロイ書籍検索

• T. Haslwanter/小寺　正明
• 東京化学同人
• ￥3960

• 2025年01月20日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

第1部　Pythonと統計学
　1．はじめに
　2．Python
　3．データの入力
　4．データの表示

第2部　分布と仮説検定
　5．統計の基本概念
　6．一変量分布
　7．仮説検定
　8．数値データの平均値の検定
　9．カテゴリーデータの検定
　10．生存時間の分析

第3部　統計モデリング
　11．シグナルのパターンを見つける
　12．線形回帰モデル
　13．一般化線形モデル
　14．ベイズ統計学

付録A　便利なプログラミングツール
付録B　解答
付録C　信頼区間の方程式
付録D　ウェブリソース

• 山内長承
• 株式会社オーム社
• ￥2750

• 2017年11月28日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 3.5(2)

Python 3を使ったテキストマイニングの入門書！
本書は、Pythonを使ったテキストマイニングの入門書です。Pythonのインストールから基本文法、ライブラリパッケージの使用方法などについてもていねいに解説していますので、Pythonに触れたことがない方でも問題なく使用できます。また、テキストマイニングも、概要から実例に至るまで一から解説していますので、Python・テキストマイニング両方の知識が全くない方にとって最適な入門書となっています。
第1章　テキストマイニングの概要
第2章　テキストデータの構造
第3章　Python の概要と実験の準備
第4章　出現頻度の統計の実際
第5章　テキストマイニングの様々な処理例
付録　Python, Jupyter notebook のインストール

• リブロワークス/株式会社ビープラウド
• マイナビ出版
• ￥2728

• 2021年07月16日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 5.0(1)

プログラミングの入門者とプロの違いには、どんな点があるでしょうか。
大きな違いの1つとして、「プログラムをすばやく理解する反射神経」があるかどうか、という点が挙げられるのではないでしょうか。

「プログラムはじっくり考えて作るもので、反射神経は関係ないんじゃないの？」と思われるかもしれません。確かに全体設計などじっくり考える部分もありますが、本書で説明するような基礎文法は、一瞬で把握できるのが理想です。「どこが変数でどこが関数・メソッドか」「式内の演算子が処理される順番」「行が実行される順番」などでいちいち考え込んでいたら、いつまで経ってもプログラムを理解できません。

本書では、そんな「大事なポイントや処理の流れがぱっとわかる」力を付けられるような内容を用意しました。

文法を解説する各セクションの後に「ミッション」を設け、ルールがわかっていれば簡単に解ける問題をいくつも出題し、反復訓練によってより速く解答できることを目指しました。

また、終盤の9、10章は、入門書のその先を目指した内容となっています。入門書を卒業して自分でプログラムを書くレベルに達するために、以下の2つのスキルが身に付けられるようにしました。

・公式ドキュメントの解説を読んで、自力で知識を増やせる
・エラーメッセージを読んで、解決方法を見つけられる

どちらも少し難しいですが、自分でプログラムを書くレベルに達するための必須スキルですので、ぜひ取り組んでみてください。

本書の解説は、Pythonが初めての方でも理解できるように、文法の基礎から解説しています。これからPythonを始める方にとっても、少しPythonがわかるけれど、細かいところに不安がある方、実践レベルに近づきたい方におすすめの1冊です。脱「Python入門」を目指して、本書でトレーニングを積みましょう！

※Python 3.x使用
※サンプルファイルおよびミッションのPDFをサポートサイトからダウンロードできます
1章 トレーニングを始める前に
2章 基本的なデータと計算
3章 命令と条件分岐
4章 データの集まり
5章 処理を繰り返す
6章 少し高度なデータ
7章 関数を作る
8章 クラスを作る
9章 ドキュメントとライブラリ
10章 エラーと例外処理
ミッションの解答・解説

• Ryan Mitchell/黒川 利明/嶋田 健志
• オライリー・ジャパン
• ￥3520

• 2019年03月26日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.0(2)

中上級者向け高度なテクニックを駆使したWebスクレイピングの解説書、待望の改訂版！
2016年3月に発刊された『PythonによるWebスクレイピング』の改訂版。各種ツールのバージョンアップに合わせ、全面改訂されました。前半でWebスクレイパーとクローラの基礎を、後半でOCRを使った情報抽出や、JavaScript実行、Seleniumによるインタフェース使用やテスト自動化、自然言語処理などの高度なトピックに加えて法律面の解説など、Webスクレイピングを実際に行うために必要なプログラミングテクニックとテクノロジー全般を紹介します。対象読者を中上級者に絞り、他のスクレイピング解説書にはない、高度なテクニックまでカバーします。

• 鈴木 たかのり/野呂 浩良/大澤 文孝/上野 貴史/貞光 九月/石本 敦夫
• 技術評論社
• ￥2728

• 2022年03月04日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

Pythonの入門書を終えたみなさん、こんな悩みはありませんか？

「ここから何を勉強すればいいんだろう」
「Pythonの機能はどういう場面で役に立つんだろう」

本書はそうした方々のために、Software Designで過去好評を博した特集の中からPythonに関する記事を再収録したベストセレクションです。
第1章〜第4章ではPythonの概要や始め方をあらためて紹介し、実用上押さえておきたいライブラリの使い方やエラー処理のポイントを解説します。さらに、第5章〜第7章ではPythonの定番の使い道のうち、「自動化スクリプト」「テキスト処理」「統計学」の3点を取り上げます。
Pythonの入門書と専門書のすきまを埋めるガイドブックです！
■第1章　今すぐはじめるPython
1-1　なぜPythonを導入するとお得なのか
1-2　Pythonの導入と基本

■第2章　ひとりで始めるPythonプログラミング入門
2-1　プログラミング独習の勧め
2-2　学びやすい開発環境を構築
2-3　数字認識APIを作って実感

■第3章　そのPythonライブラリ、どうして必要なんですか？
3-1　パッケージ管理の基礎を知ろう
3-2　Pythonの基礎力を高めよう
3-3　データ分析の前処理をさくっと終わらせよう
3-4　イメージどおりにデータを可視化しよう

■第4章　エラー処理デザインパターン
4-1　ロギング設計
4-2　例外処理
4-3　エラーの検出

■第5章　Pythonで自動化スクリプト
5-1　ファイル／ディレクトリ操作
5-2　コマンドラインツール作成
5-3　Webを使った情報収集

■第6章　Pythonテキスト処理の始め方
6-1　VS CodeとJupyterではじめるPython
6-2　Pythonの文字列処理の基本
6-3　テキストファイルの扱い方
6-4　Pythonで正規表現を使いこなす
6-5　テーブルデータをpandasで処理しPlotlyで可視化する

■第7章　Pythonではじめる統計学
7-1　統計分析に必須のライブラリ
7-2　平均からはじめる記述統計
7-3　シミュレーションで学ぶ確率分布
7-4　未知のデータを知るための推測統計
7-5　身近なテーマで理解する仮説検定

• 船津 公人/柴山 翔二郎
• 近代科学社
• ￥3850

• 2020年07月30日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

【材料設計に新たな地平を！】

　化学分野の材料開発はこれまで経験と勘に裏打ちされた実験的手法が中心的な役割を果たしてきたが、新物質の発見から実用化までに長い時間とコストを要している。そこで近年では蓄積された多くのデータ・情報を駆使して所望の構造・材料候補を導き出すデータ駆動型科学ーーマテリアルズインフォマティクスの活用が始まっている。
　本書ではマテリアルズインフォマティクスを実践するための機械学習法、実験計画法、記述子計算を詳述。プログラムに必要なPythonとGoogle CoLabについても導入から解説している。これからデータ解析に取り組もうと考えている化学分野の方々にとって指南書となる一冊。
　なお、本文中のプログラムソースは、著者のWebサイト等でダウロードできる。
序章 はじめに
1 データに慣れよう
2 環境構築
3 マテリアルズインフォマティクス概論
4 実験による効率的なデータの取り方ー実験計画法
5 記述子計算
6 機械学習モデルの概略
7 モデルの解釈
8 機械学習モデルと組み合わせた追加検討の方法
9 プロジェクトの例
10 シェルを用いたデータ加工
付録

• Julien Danjou/株式会社クイープ/寺田 学
• マイナビ出版
• ￥2992

• 2020年05月29日頃
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 3.0(2)

言語をより深く理解し、達人の経験に学び、一歩進んだPythonスキルを身に付ける！

開発者や経験豊富なプログラマーのために、著者の15年以上にわたるPythonの経験を結集して、よくある間違いを避け、より効率的にコードを書き、よりよいプログラムをより短時間で構築する方法を教えます。
マルチスレッドやメモ化などの高度なトピックを幅広くカバーし、APIの設計やデータベースの扱いなどについて、言語自体をより深く理解するためにPythonの内部を学びます。
また、プロジェクトの開始方法から始めて、バージョン管理、コーディングスタイル、自動チェックなどのトピックについて解説します。配布用にソフトウェアをパッケージ化する方法、パフォーマンスを最適化する方法、適切なデータ構造を使用する方法、関数を効率的に定義する方法、適切なライブラリを選択する方法、将来にわたって使用できるプログラムを構築する方法、およびプログラムをバイトコードまで最適化する方法について学習します。
さらに、効果的なデコレータとメソッド（抽象メソッド、静的メソッド、クラスメソッドなど）の作成と使用、ジェネレータや純粋関数を使用した関数プログラミング、抽象構文ツリー（AST）による洗練された自動チェックを導入する方法、動的パフォーマンス分析を適用してコード内のボトルネックを特定する方法、PostgreSQLを使用してデータを効率的に管理する方法も取り上げます。
そのほかに、8人の経験豊かなPythonハッカーへのインタビューも掲載しており、達人のノウハウを知ることができます。
本書には、達人の知識と経験が詰まっています。それらを身に付けて、Pythonの腕を上げ、生産性の高い効率的なPythonコードの書き方への理解を深め、Pythonハッカーの道を進みましょう。
第1章　プロジェクトを開始 する
第2章　モジュール、ライブラリ、フレームワーク
第3章　ドキュメントの作成とよいAPIプラクティス
第4章　タイムスタンプとタイムゾーンの処理
第5章　ソフトウェアの配布
第6章　ユニットテスト
第7章　メソッドとデコレータ
第8章　関数型プログラミング
第9章　AST、HY、Lispライクな属性
第10章　パフォーマンスと最適化
第11章　スケーリングとアーキテクチャ
第12章　リレーショナルデータベースの管理
第13章　コーディングを減らしてコードを増やす

• Luciano Ramalho/牧野 聡
• オライリー・ジャパン
• ￥7700

• 2025年11月13日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

経験者が熟練のPython 3プログラマーになる方法を徹底的に追及する！
ハードコアな読者から圧倒的な支持を受ける定番書籍の改訂版。本書では、Pythonの実務経験がある中・上級の開発者を対象に、Python言語の奥深さと高度な機能を実践的に解説します。本書を通してdoctestによる対話的な例を多用し、単なる知識の紹介にとどまらず、現場での応用力を高めるアプローチを重視しています。タプルのアンパック、デスクリプタ、メタクラスといったPython特有の機能に焦点を当てており、Pythonの能力を隅々まで使いきったコーディングを可能にします。

• 伊藤　克亘/宮澤　幸希
• 朝倉書店
• ￥3740

• 2025年04月24日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

音声情報処理の入門書。音声コミュニケーションの機構・原理と、コンピュータでの再現・実装を豊富な実習例とともに学ぶ。

【主な目次】
1. 発声のしくみ
2. 音声のスペクトルの基礎
3. 音声の生成／聴取のしくみ
4. 音声の特徴抽出
5. 母音の認識
6. 子音と音節の認識
7. 韻律の認識
8. 意図・態度・感情の認識
9. 音声対話の生成
1. 発声のしくみ
2. 音声のスペクトルの基礎
3. 音声の生成／聴取のしくみ
4. 音声の特徴抽出
5. 母音の認識
6. 子音と音節の認識
7. 韻律の認識
8. 意図・態度・感情の認識
9. 音声対話の生成

• 柳井 孝介/庄司 美沙
• 翔泳社
• ￥3520

• 2019年01月23日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.5(2)

本書は、Pythonでプログラミングをした経験のある読者が、
各種オープンソースソフトウェア（OSS）やライブラリを利用して、
自然言語処理を行うWebアプリケーションを作って動かし、
自然言語処理を体験するための書籍です。



またその中で、自然言語処理に関連するさまざまな概念や手法、
簡単な理論についても学ぶことができ、本格的な学習の
前段階としても最適です。




本書の構成としては大きく2つの部に分かれており、
それぞれ以下のような内容を解説しています。



第1部：データの準備
●テキストデータの収集
●データベースへの格納
●検索エンジンへの登録



第2部：データの解析
●文法構造を調べる
●意味づけ
●知識データとの連係



全13章を順に追いながらWebアプリケーションを作っていくことで、
自然言語処理に関連するさまざまなテーマを学ぶことができます。

• 井口 和之/辻 真吾
• 技術評論社
• ￥2860

• 2022年04月28日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

近年注目を浴びる人工知能は微分をはじめとした数学の計算に基づいています。また、新型コロナウィルス感染の予測では微分方程式が利用されています。微分積分は、多くの方が学ぶ意義がある学問なのですが、複雑な計算や数式が原因で学習に挫折した方も少なくありません。そこでPythonの出番です。

本書はこれから微分積分を学びたいと考える方や学び直したい方に向けて、Pythonの力を借りて視覚的にデータを確認することで、直感的な理解を促します。複雑な計算とグラフの描画はPythonにまかせ、Pythonが出力する結果とグラフを読み解くことに注力します。数学のエッセンスを理解して活用するために、コンピューターを使用した数学の学習は効率的な学習方法とも言えます。

「とりあえずPythonに計算させてみよう」と、軽い気持ちで数学の学習を開始してみましょう。

本書の構成
1章 SymPyの基礎
2章 関数とグラフ作成
3章 極限値
4章 微分の基本
5章 微分を使う
6章 積分の基本
7章 多変数関数の微分
8章 微分方程式
第1章 SymPyの基礎
■1.1 文字式の計算
■1.2 文字式への代入
■1.3 式の因数分解と展開
■1.4 方程式を解く

第2章 関数とグラフ作成
■2.1 関数とは
■2.2 関数のプログラム
■2.3 関数のプロット
■2.4 いろいろな関数とグラフ

第3章 極限値
■3.1 極限とは
■3.2 極限値とは
■3.3 収束と発散
■3.4 SymPyを使った極限値の計算
■3.5 関数の極限
■3.6 自然対数の底e
■3.7 円周率の計算

第4章 微分の基本
■4.1 微分を理解するために
■4.2 データのプロットと変化率
■4.3 平均変化率
■4.4 直線の方程式
■4.5 局所的な2点を通る直線
■4.6 微分係数
■4.7 微分する - 導関数
■4.8 導関数の計算
■4.9 高階微分
■4.10 積・商の微分
■4.11 関数の微分

第5章 微分を使う
■5.1 接線の方程式
■5.2 関数の増減 - 極大と極小
■5.3 関数の近似
■5.4 テイラー展開

第6章 積分の基本
■6.1 積分の2つの役割
■6.2 和の計算の役割
■6.3 微分の逆演算としての役割
■6.4 不定積分
■6.5 さまざまな関数の積分
■6.6 面積の計算
■6.7 モンテカルロ法

第7章 多変数関数の微分
■7.1 2変数関数
■7.2 偏微分
■7.3 全微分
■7.4 2変数関数の極大・極小
■7.5 最小二乗法

第8章 微分方程式
■8.1 微分方程式とは
■8.2 微分方程式を解く
■8.3 運動方程式を解く
■8.4 生物の増減を解く

• 鈴木たかのり;株式会社ビープラウド
• インプレス
• ￥2420

• 2020年08月24日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 2.67(3)

講義+実習のワークショップ形式で、会話bot「pybot」を作りながら楽しく学べる「はじめてでも挫折しない」Pythonの入門書です。なぜそうするのかを知りたい、仕組みが知りたい、応用できる基礎を身に付けたい、そんな読者のさまざまな要望に応える新しい教本です。少しずつ新しいことを学びながら進み、プログラムに機能を追加していくので、いま自分は何をやっているのかを、ちゃんと理解しながら進められます。ぜひ本書でPythonのプログラミングの楽しさを実感してください！

• 公益社団法人 新化学技術推進協会/金谷 重彦/蓬莱 尚幸/張 凡
• 近代科学社
• ￥4510

• 2025年08月22日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

本書は化学分野におけるデータサイエンスであるケモ・マテリアルズ・インフォマティクスについてを重点的に解説した教科書です。機器スペクトルデータ、化学構造データ、生物活性・物性データなどの多様な化学データを活用し、物質の新規発見や物性予測につなげるインフォマティクス技術を習得することを目標としています 。化学産業界が抱えている様々な課題を解決するために、Google Colaboratoryの活用法からPythonの基本文法、RからPythonへのコード書き換えを通じた実践的なプログラミング、RとPythonプログラミングを使ったデータ解析手法と実装までを網羅。新化学技術協会の「化学×デジタル人材育成講座」で扱われた内容をベースにしているため、初学者がチャレンジしやすい一冊です。
第1章 Python プログラミングとデータハンドリング
1.1 本章の学習事項
1.2 Google Colabの始め方
1.3 Python プログラミングの基礎事項
1.4 値の種類と演算子
1.5 変数と代入
1.6 データ構造と繰返し処理
1.7 内包表記と高階関数

第2章 離散型データ(計数データ)の分析
2.1 本章の学習事項
2.2 離散型データの確率分布
2.3 二項分布とそれを利用した検定
2.4 超幾何分布とそれを利用した検定
2.5 ポアソン分布

第3章 連続型データ(計量データ)の分析
3.1 本章の学習事項
3.2 正規分布の特性と応用
3.3 カイ二乗分布の特性と応用
3.4 t分布の特性と応用
3.5 t分布を利用した2組のデータの比較
3.6 ノンパラメトリック統計検定
3.7 分割表を利用した独立性の検定・適合性の検定

第4章 データに潜む類似度・距離の分析
4.1 本章の学習事項
4.2 ピアソン相関分析
4.3 主成分分析
4.4 クラスター分析

第5章 データに潜む変数間の関係をモデル化する手法
5.1 本章の学習事項
5.2 線形重回帰分析
5.3 部分最小二乗法(PLS)
5.4 正則化を利用した回帰 (正則化最小二乗法)

第6章 化学情報処理
6.1 本章の学習事項
6.2 化学構造の表記法
6.3 rcdkパッケージ

第7章 ChatGPTの使い方
7.1 ChatGPTとは
7.2 ChatGPTの使用方法
7.3 ChatGPTを用いたPythonとRの相互書き換え

• 岩永二郎/石原響太/西村直樹/田中一樹
• オーム社
• ￥3080

• 2021年09月21日頃
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 5.0(4)

Pythonで実務に使える数理最適化のスキルを身につけよう！

本書は、Pythonを用いた数理最適化の入門書です。さまざまな課題をPythonを使って実際に解いてみることで、数理モデルを実務で使いこなす力を身につけます。

第1章と第2章はチュートリアルです。中学校で習う連立一次方程式や、高校で習う線形計画法を題材として、数理最適化の流れや考えかたを説明します。シンプルな課題設定なので、数学的な難しさを感じることなく、Pythonに集中して基礎を学習することができます。
第3章〜第7章では、実際に起こりうるさまざまな課題を数理最適化によって解いていきます。学校のクラス編成やサークル活動における車のグループ分けなどの学生にとっても身近な課題や、配布クーポンの効果最大化や効率のよい配送計画の立案などのビジネスにおいてたびたびぶつかる課題などを解いていくことで、手順や注意点、効率のよい方法などが学べます。

• 石原 祥太郎/村田 秀樹
• 講談社
• ￥2200

• 2020年03月19日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.1(11)

シリーズの第2弾は、初学者向けのKaggle入門書の決定版！

★「Kaggleで勝つ」準備をしよう！★
初学者が「Kaggleに何となく興味ある」状態から「実際のコンペに参加できる」状態になれるような内容を目指しました。

・サンプルコードの詳細な解説があるから、しっかり身につく！
・優勝チームと専業Kagglerのコンビによる、安定のわかりやすさ！
・充実の本音対談で、やさしくサポート！
・初学者や手探りでやっているが体系的な知識を得たい人に最適。

【本書のサポートページ】
https：／／github.com/upura/python-kaggle-start-book

【実践Data Scienceシリーズ】
https：／／www.kspub.co.jp/book/series/S069.html

【主な内容】
第1章　Kaggleを知る
1.1 Kaggleとは
1.2 Kaggleで用いる機械学習
1.3 Kaggleのアカウントの作成
1.4 Competitionsページの概要
1.5 環境構築不要な「Notebooks」の使い方

第2章　Titanicに取り組む
2.1 まずはsubmit！　順位表に載ってみよう
2.2 全体像を把握！　submitまでの処理の流れを見てみよう
2.3 次の一手を見い出す！　探索的データ分析をしてみよう
2.4 ここで差がつく！　仮説に基づいて新しい特徴量を作ってみよう
2.5 勾配ブースティングが最強？！　いろいろな機械学習アルゴリズムを使ってみよう
2.6 機械学習アルゴリズムのお気持ち？！　ハイパーパラメータを調整してみよう
2.7 submitのその前に！　「Cross Validation」の大切さを知ろう
2.8 三人寄れば文殊の知恵！　アンサンブルを体験しよう.

第3章　Titanicの先に行く
3.1 複数テーブルを扱う
3.2 画像データを扱う
3.3 テキストデータを扱う

第4章　さらなる学びのために
4.1 参加するコンペの選び方
4.2 初学者にお勧めの戦い方
4.3 分析環境の選択肢
4.4 お勧めの資料・文献・リンク

付録A　サンプルコード詳細解説
A.1 第2章 Titanicに取り組む
A.2 第3章 Titanicの先に行く
第1章　Kaggleを知る
1.1 Kaggleとは
1.2 Kaggleで用いる機械学習
1.3 Kaggleのアカウントの作成
1.4 Competitionsページの概要
1.5 環境構築不要な「Notebooks」の使い方

第2章　Titanicに取り組む
2.1 まずはsubmit！　順位表に載ってみよう
2.2 全体像を把握！　submitまでの処理の流れを見てみよう
2.3 次の一手を見い出す！　探索的データ分析をしてみよう
2.4 ここで差がつく！　仮説に基づいて新しい特徴量を作ってみよう
2.5 勾配ブースティングが最強？！　いろいろな機械学習アルゴリズムを使ってみよう
2.6 機械学習アルゴリズムのお気持ち？！　ハイパーパラメータを調整してみよう
2.7 submitのその前に！　「Cross Validation」の大切さを知ろう
2.8 三人寄れば文殊の知恵！　アンサンブルを体験しよう.

第3章　Titanicの先に行く
3.1 複数テーブルを扱う
3.2 画像データを扱う
3.3 テキストデータを扱う

第4章　さらなる学びのために
4.1 参加するコンペの選び方
4.2 初学者にお勧めの戦い方
4.3 分析環境の選択肢
4.4 お勧めの資料・文献・リンク

付録A　サンプルコード詳細解説
A.1 第2章 Titanicに取り組む
A.2 第3章 Titanicの先に行く

• 藤田 広志/上杉 正人/平原 大助/齋藤 静司
• オーム社
• ￥3740

• 2020年04月06日頃
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

医用画像処理・解説のためのPython入門！
医用画像の分野では画像診断支援の分野で大きな期待が寄せられ、今後人工知能が組み込まれたAI-PACS（画像保管管理システム）の普及が予想されています。こうした状況の中で最近注目されているプログラム言語であるPythonは初学者にも学びやすく、また画像処理や人工知能のためのパッケージが多く提供されています。これらを上手く使うことで様々なソフトウェア作成することができ、簡単な実験から臨床研究などへ幅広くPythonは適しています。
本書ではこれからPythonを学ぼうとする初学者からPythonを使いこなして画像処理から人工知能研究、さらにアプリケーション開発者まで、幅広く対応できる内容をまとめています。

• Jason R. Briggs/トップスタジオ
• オーム社
• ￥3300

• 2025年08月18日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

たのしくプログラミングをはじめよう！
「いつかはプログラミングしたい! でも私には難しそう……」と二の足を踏んでいる方、「プログラミングできたら便利! でも勉強するのはつまらない……」と敬遠している方、「プログラミングできたらかっこいい! でも作りたいアプリとかない……」とあきらめている方、とりあえず本格的なゲームでも作って、楽しいプログラミングの世界に飛び込んでみましょう!

世界中で大人気の小難しくないプログラミング言語Pythonなら、覚えることも最小限。面白い例題やパズル、ゲーム作りを楽しみながら、愉快なイラストと一緒にかっこいいプログラミングを満喫しましょう！

本書は、“Python for Kids:A Playful Introduction to Programming, 2nd edition"を翻訳したものです。
第1部　プログラミングを学ぼう
第1章　Python（ヘビではありません）を使ってみる
第2章　計算と変数
第3章　文字列、リスト、タプル、辞書
第4章　カメさんで絵を描こう
第5章　ifとelseを使って質問する
第6章　ループで繰り返す
第7章　関数とモジュールを使ってプログラムをリサイクルする
第8章　クラスとオブジェクトの使い方
第9章　カメさんでいろいろ描いてみよう
第10章　tkinterを使ってもっとすごいグラフィックスを作る

第2部　ピンポンゲームBOUNCE!
第11章　ピンポンゲームBounce!を作ってみよう
第12章　ピンポンゲームBounce!を完成させよう

第3部　ミスター・スティックマン脱出ゲーム
第13章　ミスター・スティックマン脱出ゲームのグラフィックスを作ろう
第14章　ミスター・スティックマン脱出ゲームのプログラムを作ろう
第15章　ミスター・スティックマンのプログラムを作ろう
第16章　ミスター・スティックマン脱出ゲームを完成させよう
この本を終えたら：この後のおすすめ

付録A：Pythonのキーワード
付録B：Pythonの組み込み関数
付録C：トラブルと解決方法

• 清水川 貴之/清原 弘貴/tell-k（著）　株式会社ビープラウド（監修）
• 技術評論社
• ￥3278

• 2020年02月27日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 3.67(3)

「初心者本はひととおり読んだけれど、次に何をしてよいかわからない」
「簡単なコードは書けるけれど、中規模システムは作れない」
本書は、そんなプログラミング迷子が設計からコードまで書けるスキルを身につけるための指南書です。
開発現場で起こった実際の問題とその解決法をもとに、文法以外に必要な「プロジェクトの各段階でプログラマーがやること」「その選択をどう判断するのか」「どうコードを実装して実現していくのか」を解説します。コードにはPythonを使用していますが、ほかのプログラム言語でも共通する知識が満載。より効率的かつ効果的にプログラムを書ける「自走できるプログラマー」へ導きます。

• マッタン・グリフェル/ダニエル・ゲッタ/金井 哲夫
• 日経BP
• ￥2640

• 2021年12月25日頃
• 在庫あり
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プログラミングをしたことがない人、技術的バックグラウンドをもたない人が、Pythonを使ったデータ分析を身につけて、モノゴトを良くしていくーー。米名門ビジネススクールの実践的な授業内容に基づいた、リアルなビジネス現場でデータ分析を役立てる方法をお伝えします。

とにかく手をつけて、
実用的なことをできるだけ早く、
習得しよう!

エクセルでは不可能な「膨大なデータ」を用いて
効果的なビジネス戦略を立案するために、
実用に即したサンプルデータを使います
(本誌サイトからダウンロードできます)。

MBA、つまり実社会での実務経験があり大学院の修士課程でビジネスを学ぶ人向けの教科書ということで、どれほど高度な内容かと思いきや、プログラミングに興味のある人なら、おそらく高校生だろうが中学生だろうが理解できる、見事な構成と進行で成り立つ本でした。こんなにやさしくて、丁寧で、話に無駄のない先生に出会えた学生は幸せだと思います。読者のみなさんは、まさに本書の幸せな学生というわけです。
「訳者あとがき」より

私たち2人が教えているコロンビアビジネススクールでは、Pythonは今のところ、MBAにとってもエンジニアリング課程の学生にとっても、もっとも人気の高いプログラミング言語です。
CitigroupやGoldman Sachsのような企業では、ビジネスアナリストにPythonの教育を始めています。「プログラミングは、我々が学生時代に習った作文と同じようなものになる」と、住宅ローン最大手Fannie Mae こと連邦住宅抵当公庫の最高執行責任者キンバリー・ジョンソンは言っています。キンバリーは、Pythonを、とくにMBAにとって、未来の言語だとも呼んでいます。
「第1章 Python で始めよう」より


【目次】
第1部 Pythonの基礎
第1章 Pythonではじめよう
ツールの導入、コマンドライン、実行方法
第2章 Pythonの基本パート1
print、コメント、変数、データタイプ、入力
第3章 Pythonの基本パート2
論理演算、ループ、リスト、辞書
第4章 Pythonの基本パート3
関数、出力、リファクタリング
第2部 データ分析入門
第5章 データ分析の準備
第6章 Pythonでデータを探る、グラフ化する、変更する
第7章 データセットを合体する
第8章 集約
第9章 演習
第1部 Pythonの基礎
第1章 Pythonではじめよう
ツールの導入、コマンドライン、実行方法
第2章 Pythonの基本パート1
print、コメント、変数、データタイプ、入力
第3章 Pythonの基本パート2
論理演算、ループ、リスト、辞書
第4章 Pythonの基本パート3
関数、出力、リファクタリング
第2部 データ分析入門
第5章 データ分析の準備
第6章 Pythonでデータを探る、グラフ化する、変更する
第7章 データセットを合体する
第8章 集約
第9章 演習

• 松浦 健一郎/司 ゆき
• 秀和システム
• ￥2860

• 2019年05月25日頃
• 在庫あり
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■きちんと学びたい人のための最短教科書。■

■Python開発者に求められる言語、ツール、■
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「はじめて」でも「よくわかる」5つの必達ポイント
(1) Python言語を効率よく習得できる文法入門。
(2) 豊富な例題で頭と手を刺激しながら学べる。
(3) 数多くの定番ライブラリや必携ツールを1冊で体験。
(4) 人気のAIやデータ分析、Webフレームワークにも対応。
(5) 開発したプログラムはPyPIやGitHubで公開できる。
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(4) 人気のAIやデータ分析、Webフレームワークにも対応。
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■Part01 導入編
●Chapter01 Pythonとは
01-01 Pythonの歴史とバージョン
01-02 Pythonの特徴と用途
●Chapter02 Pythonの開発環境
02-01 CPython
02-02 Anaconda
02-03 Miniconda
02-04 condaを使った環境の作成
●Chapter03 Pythonプログラミングの基本
03-01 インタプリタを使ったプログラミング
03-02 テキストエディタを使ったプログラミング
03-03 統合開発環境（IDLE）を使ったプログラミング
03-04 統合開発環境（Spyder）を使ったプログラミング

■Part02 文法編
●Chapter04 Pythonの文法〜基本
04-01 数値
04-02 文字列
04-03 変数
04-04 インデクスとスライス
●Chapter05 Pythonの文法〜データ構造
05-01 リスト
05-02 タプル
05-03 集合
05-04 辞書
●Chapter06 Pythonの文法〜制御構文
06-01 if文
06-02 for文
06-03 while文
06-04 break文とcontinue文
●Chapter07 Pythonの文法〜応用
07-01 関数
07-02 スコープ
07-03 オブジェクト
07-04 例外処理
07-05 内包表記
07-06 その他の構文
●Chapter08 Pythonの開発支援ツール
08-01 コーディングスタイル
08-02 デバッグ

■Part03 基本ライブラリ編
●Chapter09 Pythonのライブラリを使うための準備
09-01 import文
09-02 from import文
09-03 モジュールとパッケージ
09-04 ライブラリの管理
●Chapter10 Pythonでよく使うライブラリ
10-01 ファイルの入出力
10-02 CSVファイルの入出力
10-03 JSONファイルの入出力
10-04 コマンドライン引数
10-05 時間の計測
10-06 正規表現
10-07 画像ファイルの入出力
10-08 音声ファイルの入出力

■Part04 データ分析とAI編
●Chapter11 Pythonで数値計算
11-01 NumPy
11-02 SciPy
11-03 Matplotlib
●Chapter12 Pythonでビッグデータ
12-01 pandas
12-02 Jupyter Notebook
●Chapter13 PythonでAI
13-01 scikit-learn
13-02 TensorFlow

■Part05 データベースとWeb編
●Chapter14 Pythonでデータベース
14-01 SQLite
14-02 外部データベースエンジンの利用
●Chapter15 PythonでWeb
15-01 WebサーバとCGIプログラム
15-02 Webクライアント
15-03 Bottle
15-04 Flask
15-05 Django
15-06 Slack

■Part06 公開編
●Chapter16 Pythonプログラムの公開
16-01 PyPI
16-02 GitHub