カミクズヒロイ書籍検索

• 境　祐司
• （株）エスシーシー（SCC)
• ￥2750

• 2021年01月07日頃
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

2020年10月リリースの最新バージョン 3.9.0 に対応!!
ビジネスでの情報収集に活用できる「Webスクレイピング」の実践や、「機械学習アプリ」開発も体験できる！

　本書は、最初に仕様を理解したら、実際にプログラムを書いて理解を深めていく「実践型」の学習方法を取り入れています。
　Pythonを学ぶための準備からプログラムの書き方、基本文法（変数やデータ型、演算子、リスト）、制御構文、関数までの基礎学習、そして「占いアプリ」「ToDoアプリ」などを作成しながら、総合演習では商品名と価格を取得する「Web スクレイピング」の仕組みを学習します。
　さらに、応用演習では初心者を対象に、「手書き数字を当てる機械学習」や「写真を合成する機械学習」アプリ開発の一部を体験できます。
　各章の冒頭では、達成目標や学習のポイント、学習の流れを理解し、「今何を学んでいるのか」を常に把握できます。
　章末では、達成目標のチェックシートで理解度を自己評価し、理解が曖昧な箇所や、復習すべき学習項目を洗い出すことができます。
　教育機関向けの単元計画案も掲載しています。
Chapter 1　Pythonの概要
　01. コンピューターとプログラミング言語
　02. Python の歴史と特徴
　03. なぜAI の分野で利用されているのか？

Chapter 2　学ぶための準備と基本文法
　01. プログラミングの流れ
　02. Python のインストール
　03. プログラムの書き方について
　　
Chapter 3　変数とデータ型
　01. 変数
　02. データ型
　03. データ型の変換

Chapter 4　演算子
　01. 演算子の種類
　02. 代入演算子
　03. 比較演算子

Chapter 5　リスト
　01. リストについて
　02. 辞書型
　03. タプルとセット

Chapter 6　制御構文
　01. if 文
　02. if/else 文
　03. for 文とwhile 文、continue 文

Chapter 7　関数
　01. 関数とは？
　02. 引数と戻り値
　03. 変数のスコープ（有効範囲）

Chapter 8　基本演習：アプリのプロトタイプ制作
　01. アプリケーション開発の流れ
　02. 本格的なプログラミングの環境構築
　03. シンプルな占いアプリのプロトタイプを作成

Chapter 9　オブジェクト指向プログラミング
　01. クラスとインスタンスについて
　02. 基本構文
　03. 継承の考え方

Chapter 10　ライブラリの活用
　01. ライブラリとは何か？
　02. 標準ライブラリと外部ライブラリについて
　03. 本格的なPython プログラミングの準備
　04. ToDo アプリの設計

Chapter 11　総合演習：Webスクレイピング
　01. 仮想環境の構築とパッケージのインストール
　02. Web スクレイピングの概要とプログラミングの準備
　03. 商品名と価格を取得するプログラムの作成

Chapter 12　機械学習
　01. Google Colaboratory で機械学習を体験する
　02. 機械学習について
　03. スタイル変換に挑戦する

• 小林　郁夫/佐々木　晃
• オーム社
• ￥2970

• 2019年08月04日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(1)

Pythonの基礎、オブジェクト指向の考え方を学びながら、簡単なゲームプログラミングの作成まで行える。全15章でPythonプログラミングを一通り学ぶことができ、章ごとに段階を踏んで学んでいける。まずはPythonの独習書として、プログラミングを学びたい方むけにおすすめの一冊。

• 木村 優志
• 翔泳社
• ￥3520

• 2019年06月20日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 1.0(1)

【本書の概要】
本書は、深層学習の開発環境の準備とPythonの基本、深層学習の基本、そして実際の現場での利用方法について解説した書籍です。
ニーズの高い、人気の深層学習モデルを利用した画像処理モデルの構築方法を解説しています。
最終章では転移学習という手法を用いた画像認識モデルの作成と、Google Cloud Platform（GCP）にデプロイする手法を解説しています。

【読者対象】
人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者


【著者】
木村優志（きむら・まさし）
博士（工学）。ATR-trek、富士通を経て、現在はConvergence Lab.の代表として多数のAI案件を手がける。
株式会社アイデミー　技術顧問。

• Thomas Nield/江川 崇
• オライリー・ジャパン
• ￥3960

• 2025年09月03日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

データサイエンスや機械学習を支える数学を実践的に学ぶ！
本書は、データサイエンスに欠かせない微積分・確率・線形代数・統計を、線形回帰・ロジスティック回帰・ニューラルネットワークといった実践的なアルゴリズムと結びつけて学べるハンズオンガイドです。数式による説明を最小限に抑え、SymPy、NumPy、scikit-learnなどのコード例を通じて直感的に理解し、実際に活用する力を養います。後半では、市場で評価されるスキルセットやデータサイエンス分野でのキャリア構築に役立つ実践的アドバイスも提供しています。読み終える頃には、強固な数理基盤と実践力を備え、自信を持って現場で活躍できる力が身についているはずです。

• 金城俊哉
• 秀和システム新社
• ￥1870

• 2016年11月
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 3.17(7)

いま人気のＰｙｔｈｏｎで対話型プログラム作成のノウハウが３０日３０ステップで身に付く！

• 棚橋 耕太郎/中田 百科/田中 宗
• 共立出版
• ￥3300

• 2025年06月04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、プログラミング言語であるPythonを用いて、アニーリングマシンを利用し最適化問題を解くための方法を学ぶことができます。

世の中にはたくさんの組合せ最適化問題が存在しています。電車の運行計画、工場の生産スケジュール、チラシ上の商品のレイアウト、電子回路の最適な設計など、例を挙げるときりがありません。これらは従来、汎用的な数理最適化ソルバーを用いて解かれていましたが、2011年にD-Wave Systemsによって世界初の量子アニーリングマシンが開発されて以来、多くのアニーリングマシンが世の中に登場し、組合せ最適化問題に対する新しい技術的なアプローチとして注目されるようになりました。
ユーザがこれらのマシンを利用する際には、最適化問題の形式の一種であるイジングモデルやQUBO（Quadratic Unconstrained Binary Optimization）を作成してマシンに入力し、その解をビット列の出力として得ます。それぞれのアニーリングマシンはそれぞれ固有の動作原理を持っており、アニーリングマシンとしての特徴も非常に異なっていますが、解きたい問題をイジングモデルやQUBOにさえ変換できれば、どのようなアニーリングマシンであってもQUBOから問題を解いてくれます。

本書では、PythonライブラリのPyQUBOを用いることで最適化問題からQUBOを作成する方法を説明します。実際にアニーリングマシンで問題を解くには、パラメータの逐次調整や得られたビット列の解釈など、多くの処理が必要になります。この処理をしてくれるのがPyQUBOです。どのようなアニーリングマシンを使うかにかかわらず、組合せ最適化問題を記述してQUBOを生成し、マシンから返ってきたビット列を解釈する役割をPyQUBOが担ってくれます。また、QUBOは量子アニーリングだけでなく量子ゲート方式の最適化手法にも頻繁に登場します。そこで、PyQUBOを用いた量子最適化計算についても説明します。

なお、アニーリングは組合せ最適化問題を解くためのアプローチの1つに過ぎないため、本書では組合せ最適化問題を解くための他の手法として、貪欲法、全探索法、数理最適化ソルバーを用いる方法についても紹介します。問題によって解くための適切なアプローチは異なるため、それぞれの手法を知っておくことで、アニーリングマシンがどのような問題に対して得意であるのかなどの見極めができるようになります。

• 江坂和明
• 秀和システム
• ￥2750

• 2023年01月20日
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 5.0(1)

本書は、Pythonを上司、職場、関係部署に説明するための例を掲載しているので、職場への説明がスムーズです。また、Windowsでの環境設定、Windows専用プログラムを用いWindowsユーザにやさしく説明しています。
プロのプログラマーも使っているサポートツール（black、Pylance、bandit、isort）のVSCodeへの設定方法も解説しているので、初心者でもコーディング規約（PEP8）を遵守したプログラムを作ることができます（補足解説書も含めて解説）。職場で、統一感のあるプログラムを作ることができるので、プログラムの共有がしやすいです。
業務システムの各種Webパーツ（入力欄、ボタン、チェックボックス等）を実際のWeb画面を使って練習をするので、短期間で業務システムを操作する実力を養うことができます。
※本書はWindows専用です。ダウンロード資料も併せて活用ください。

• 渡辺 宙志
• 講談社
• ￥2860

• 2020年12月17日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 5.0(1)

【初学者納得、玄人脱帽！】
　SNSで大絶賛の名講義がついに書籍化！

・問題解決に必要な「プログラマ的感覚」が身につく！　
・基礎から解説し、プログラミングにはじめて触れる読者を、簡単な数値シミュレーションや機械学習まで導く。充実の目次！
・Google Colaboratoryで環境構築も簡単。教科書として最適！

【主な内容】
第1章　Pythonの概要とGoogle Colabの使い方
第2章　条件分岐と繰り返し処理
第3章　関数とスコープ
第4章　リストとタプル
第5章　文字列処理
第6章　ファイル操作
第7章　再帰呼び出し
第8章　クラスとオブジェクト指向
第9章　NumPyとSciPyの使い方
第10章　Pythonはどうやって動くのか
第11章　動的計画法
第12章　乱数を使ったプログラム
第13章　数値シミュレーション
第14章　簡単な機械学習
（詳細：https：／／www.kspub.co.jp/book/detail/5218839.html ）

【「はじめに」より抜粋】
　なぜプログラミングを覚えるべきか。それは今後プログラミングが就職活動の必須スキルになるからではなく、ましてAI がブームだからでもない。「プログラマ的感覚」を身につけるためだ。(…)エクセルを使っていても、面倒な処理を見た時に「これは一括でできるマクロがあるに違いない」と思って探すかどうか。毎日決まった時間に、あるウェブサイトにアクセスして、ある値を読み取らないといけないという「仕事」が与えられた時に、「ウェブサイトにアクセスして値を読み込めるツールがあるに違いない。毎日決まった時間に何かを自動的に実行する方法があるに違いない。それらを組み合わせれば良い」と思えるかどうか。これが「プログラマ的感覚」である。
　（…）細かい文法などは最初は気にせず、必要に応じて調べれば良い。「Python はこういうことができるんだな」「それはこれくらいの作業量でできるんだな」という「感覚」を頭の片隅に残すこと、それを目的として学習して欲しい。

【正誤表】
https：／／kaityo256.github.io/python_zero/errata/

• 神永 正博/吉川 英機
• コロナ社
• ￥3850

• 2024年09月27日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

本書は、暗号理論を専門的に学ぶ大学生、大学院生、技術者向けの教科書です。暗号技術の理論と実践を網羅的に学べる内容となっており、WiFiやインターネットショッピング、ICカード、携帯電話のSIMカード、SNSでの暗号通信、そしてブロックチェーンなど、現代生活に欠かせない技術を深く理解するための一冊です。

本書の大きな特徴は、以下の3つのシミュレーションや実装が含まれている点です。

1. ブロック暗号に対する差分解読法、線形解読法のシミュレーション
2. ハッシュ関数の衝突のシミュレーション
3. 楕円曲線暗号の実装とそのために必要な数学の解説

暗号の説明とPythonのコードを提供する書籍は他にもありますが、上記の内容は他の和書には見られないものです。本書は、理論の学習だけでは得られない実践的な理解を深めるために最適です。共通鍵暗号、ハッシュ関数、RSA暗号、ラビン暗号、楕円曲線暗号の詳細な解説とともに、これらのシミュレーションや実装を体験できるPythonプログラムを提供しています。Pythonを用いることで、実際にプログラムを動かしながら暗号の仕組みを楽しく学び、理論の理解をより一層深めることができます。

暗号理論は情報セキュリティ技術の中核を成し、特に重要な領域です。暗号理論と実践をバランスよく学び、現代の情報セキュリティ分野で活躍するための確固たる基礎を築くために、ぜひ本書をご活用ください。

【主要目次】
1．共通鍵暗号／2．ブロック暗号の基礎／3．現代のブロック暗号と暗号利用モード／4．ブロック暗号に対する差分解読法・線形解読法／5．ハッシュ関数とメッセージ認証子／6．ハッシュ関数の衝突シミュレーション／7．RSA暗号とRSA電子署名／8．RSA暗号の実装アルゴリズム／9．素数生成／10．RSA暗号に対する攻撃／11．平方剰余とラビン暗号／12．楕円曲線と楕円曲線上の離散対数問題／13．楕円曲線の暗号への応用

• 中村 亮太
• サイエンス社
• ￥3190

• 2025年10月30日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

• マーク・サマーフィールド/斎藤康毅
• オライリー・ジャパン
• ￥3740

• 2015年12月
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.0(2)

仕事や研究で役立つ実践的な側面を重視し、一般的なプログラミングのベストプラクティスをＰｙｔｈｏｎに適用する方法について解説します。主なテーマは、エレガントなコーディングのためのデザインパターン、処理速度向上のための並行処理とＣｙｔｈｏｎ、高レベルなネットワーク処理、そしてグラフィックスです。読者対象は中級以上のＰｙｔｈｏｎプログラマー。実践的なベストプラクティスを示し、巷で囁かれてきた「デザインパターンはＰｙｔｈｏｎには不向き」「Ｐｙｔｈｏｎはマルチコアの恩恵を受けられない」といった認識が間違いであり、迷信にすぎなかったことを明らかにします。２０１４年米国Ｊｏｌｔアワード受賞書、待望の邦訳。

• 上野照正/山崎貴史
• 実教出版
• ￥1210

• 2022年10月26日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

・平易な言葉で解説されている，初心者用のプログラミング学習テキスト。
・基礎的な内容から，オブジェクト指向や外部ライブラリの利用まで学習できるテキスト。
・順次処理，分岐処理，繰り返し処理などのプログラミングの基礎から学習できる。
・外部ライブラリを用いて，シューティングゲームやAI開発も体験できる。
・本書の第1章が難しいと感じる場合には，この部分をもっとやさしく丁寧に学べるLv.0も別途刊行している。
第1章　Pythonプログラミングの基礎
第2章　Pythonのデータ構造
第3章　Pythonのファイル処理
第4章　オブジェクト指向プログラミング
第5章　グラフィックスプログラム　（予定）
第6章　人工知能に挑戦　（予定）

• 浅野一雄
• インプレスR＆D
• ￥1980

• 2019年01月
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.0(1)

【PythonでGUIをつくる！】

2018年6月にオフィシャルリリースされたQt for Pythonを利用して、インタラクティブで機能的なGUI をPythonで作成してみませんか？ 本書はQt for Python とQt Quickを使用したUIの基本的な作成方法を解説します。

• 岡本 久/柳澤 優香
• 近代科学社
• ￥3080

• 2025年03月18日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

コンピュータを使って、ユークリッドの互除法やニュートン法など数学の理解を深められる数値計算の入門書。本書では機械学習の分野で広く普及しているフリーソフトPythonを用いて様々な数学の問題を解くことにより、コンピュータが苦手な読者でも計算機に親しみながら簡単なプログラムを独力で作成できるようになります。
第1章　基礎的な使い方
1.1　講義の目標と簡単な計算
1.2　繰り返しと条件分岐
1.3　リスト(list)、配列(array)、グラフ
1.4　関数

第2章　数値計算の主役
2.1　簡単な線形代数
2.2　線形代数の続き
2.3　方程式の根
2.4　数値積分

第3章　応用
3.1　場合の数・確率・期待値
3.2　乱数の話
3.3　ランダムウォーク
3.4　最小二乗法
3.5　数式処理

第4章　数論の問題
4.1　浮動小数
4.2　数論の問題
4.3　数論の問題：続き

第5章　解析学の話題から
5.1　多倍長計算：mpmath
5.2　円周率の計算
5.3　関数の補間
5.4　オイラー定数

第6章　さらなる応用
6.1　素数定理
6.2　素数定理その2
6.3　乱数を使った数値実験
6.4　多変数関数のニュートン法
6.5　区間力学系
6.6　多項式の判別式と終結式

付録A　解答例

• 八谷 大岳
• 講談社
• ￥3300

• 2020年08月31日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 4.0(1)

★★理論と実装のバランスがよい、「機械学習 with Python」の決定版★★

■機械学習モジュールが普及することにより、かえって学びづらくなった機械学習アルゴリズムの基本を徹底マスター！

■scikit-learnを使わない、numpyとpandasのみのコーディングで、実装力がスキルアップ！

■ブラックボックスの中身を理解し、一生モノの知識を身につけよう！

【本書のサポートページ】すぐに実践できるコードがWeb公開！
https：／／github.com/hhachiya/MLBook　

【機械学習スタートアップシリーズ】
https：／／www.kspub.co.jp/book/series/S042.html

【主な内容】
第1章 機械学習とは何か
第2章 Python入門
第3章 数学のおさらい（線形代数、最適化、確率、統計）
第4章 回帰分析（線形回帰分析、ロジスティック回帰分析）
第5章 分類（線形判別分析、サポートベクトルマシン、ナイーブベイズ法、決定木）
第6章 カーネルモデル
第7章 ニューラルネットワーク
第8章 強化学習
第9章 教師なし学習（主成分分析、因子分析、クラスター分析）
第1章 機械学習とは何か
1.1 機械学習の位置づけ
1.2 機械学習が広まった理由
1.3 機械学習の種類と方法
1.4 機械学習の応用例

第2章 Python入門
2.1 Python環境の構築
2.2 変数と標準出力
2.3 データ構造
2.4 グラフのプロット
2.5 for文とif文
2.6 関数とオブジェクト指向
2.7 OpenAI

第3章 数学のおさらい
3.1 線形代数
3.2 最適化
3.3 確率
3.4 統計

第4章 回帰分析
4.1 線形回帰分析
4.2 一般化線形モデル（ロジスティック回帰分析）

第5章 分類
5.1 回帰と分類
5.2 線形判別分析
5.3 サポートベクトルマシン
5.4 確率的分類（ナイーブベイズ法）
5.5 決定木

第6章 カーネルモデル
6.1 非線形な分類境界の例
6.2 カーネルモデル
6.3 カーネル関数とカーネルトリック
6.4 カーネル関数の例
6.5 線形モデルからカーネルモデルへの拡張
6.6 交差検証法を用いたモデル選択

第7章 ニューラルネットワーク
7.1 ニューラルネットワークとは
7.2 2層のニューラルネットワーク
7.3 3層のニューラルネットワーク
7.4 Pythonによるニューラルネットワークの実装
7.5 ニューラルネットワークの課題と拡張
7.6 多クラス分類への応用
7.7 手描き文字の画像分類
7.8 多クラス分類の評価方法

第8章 強化学習
8.1 教師あり学習と強化学習
8.2 動物の行動学習
8.3 強化学習の定式化
8.4 Q学習法

第9章 教師なし学習
9.1 主成分分析
9.2 因子分析
9.3 クラスター分析

• 掌田津耶乃
• 秀和システム
• ￥3520

• 2020年06月13日頃
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

PythonDjango超入門の改訂版です。Djangoのバージョン3に対応しました。また環境をCPython、開発ツールはVC Codeでの解説になります。Pythonの入門者でも、Webアプリ、サービスを作ってみたいと思っている人に向けた本です。本の内容どおり手順通り試していくとサンプルが作れます。試しながら学習することで、最初の1歩を踏み出せます。

• かくあき
• 翔泳社
• ￥3300

• 2021年08月05日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 3.0(1)

機械学習エンジニア必見！
ベイズ統計の基礎から
ベイズ統計モデリングまで
Pythonプログラムをもとに丁寧に解説！


【本書の内容】
ベイズ統計の基礎知識からベイズ統計モデリングまで、
Pythonのプログラムをもとにわかりやすく解説した書籍です。
前半ではベイズ統計の理解に必要な確率の説明からはじまり、
ベイズ統計学、ベイズの定理、ベイズ推定の基本事項をわかりやすく解説。
後半では線形モデルを例題として、MCMC法を用いたモデルの推定方法について解説します。


【本書で扱うベイズの定理について】
事後分布を求める際に問題となる、ベイズの定理の積分計算を回避する方法を2つ紹介します。
1つは、共役事前分布によって事後分布の解析解を求める方法です。
そしてもう1つは、MCMC法を使用することで数値計算によって事後分布を推定する方法です。
MCMC法はPythonのライブラリのPyMC3を用いて手軽に実践することができます。


【本書の扱うベイズ統計の範囲】
・確率の基本
・ベイズの定理
・ベイズ推定
・MCMC法：マルコフ連鎖モンテカルロ法
・線形モデル
・一般化線形モデル


【対象読者】
・ベイズ統計モデリングをこれから学ぼうとされる方
・ベイズ統計モデリングの基礎知識が少ない機械学習エンジニア


【著者プロフィール】
かくあき
学生時代から数値解析を中心にPython,Matlab,Fortran,C,LISPなどのプログラミング言語を利用している。
Pythonの普及の一助となるべく、Udemyで講座を公開。
Kindle Direct Publishingで電子書籍を出版するなど、情報発信を行う。
著書に『現場で使える！Python科学技術計算入門』（翔泳社）がある。

第1章　開発環境の準備
1.1　Pythonのインストール
1.2　Jupyter Notebook


第2章　Pythonプログラミングの基本
2.1　四則演算
2.2　変数とオブジェクト
2.3　コンテナ
2.4　複合文
2.5　Matplotlibによるグラフ作成


第3章　確率の基本
3.1　確率
3.2　条件付き確率


第4章　ベイズの定理とベイズ推定
4.1　ベイズの定理
4.2　ベイズ推定


第5章　確率関数
5.1　確率質量関数
5.2　確率密度関数


第6章　事後分布の推定方法
6.1　共役事前分布を利用したパラメータ推定
6.2　PyMC3入門


第7章　MCMC法の概要と診断情報
7.1　メトロポリスアルゴリズム
7.2　MCMC法の診断情報


第8章　線形モデルの回帰分析
8.1　線形回帰
8.2　ロバスト線形回帰
8.3　多項式回帰


第9章　一般化線形モデルのベイズ推定
9.1　一般化線形モデル
9.2　ロジスティック回帰
9.3　ポアソン回帰

• Theodore Petrou/黒川 利明
• 朝倉書店
• ￥4620

• 2019年02月08日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 5.0(1)

GitHubに詳細なサポートデータ（Jupyter Notebook）有。すぐに試せる
・Pandas Cookbook: Recipes for Scientific Computing, Time Series Analysis and Data Visualization using Python, 2017Oct, Packt の翻訳。
・pandas（Pythonによるデータ処理に必須のライブラリ）の活用例（レシピ）を約100紹介。

・扱うデータ構造や使い方、可視化などを広く取り上げる。
・各レシピは内容、手順、解説（補足、参照、注意など）という定形になっており読みやすい。

Pythonによるデータ解析を支援する機能を提供する必須のライブラリ pandas の使い方を解説する「レシピ本」。
ビッグデータを扱うデータサイエンスや科学計算に重要なツール、Pandasの実践的な使用方法＝”レシピ”を約100例紹介。分析の目的から探せるレシピ本として、特定の分野に依存せずデータサイエンスのツールにpythonを選んだすべての方が読者対象。

• クジラ飛行机
• マイナビ出版
• ￥3278

• 2023年06月27日
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(1)

本書は、Pythonを使って、定番のアルゴリズムから、人工知能（AI）や自然言語処理に関するアルゴリズムまで、広く学べる書籍です。

本書は、プログラミングのスキルを向上させたい人に向けて書かれた本です。レベルに合わせて少しずつ読み進めると良いでしょう。紹介するアルゴリズムは、章が上がるごとに難しくなっていきますが、興味のあるアルゴリズムを選んで読んでも問題ないようになっています。


Chapter 1ではなぜアルゴリズムを学ぶと良いのかを紹介しています。スキルアップに対して、あまりモチベーションが上がらないときに読むと良いでしょう。また、計算量の説明や、Pythonのインストールやターミナルの使い方、プログラムのテストの書き方も紹介しています。

そして、Chapter 2以降で実際のアルゴリズムを解説します。Chapter 2は基本的な制御フロー（if、forなど）を利用したアルゴリズムを解説します。FizzBuzzや素数判定、シーザー暗号など、プログラミングの基礎体力をつけるのにぴったりのアルゴリズムを紹介しています。

Chapter 3はデータ構造や再帰に注目します。アルゴリズムとデータ構造は切っても切れない関係です。基本的なデータ構造を学ぶことは、それ以降の章を読む上でも大切です。また「再帰」は高度なアルゴリズムを記述する上で欠かすことのできないテクニックです。ここでマスターしておきましょう。

Chapter 4ではデータの検索とソートについて学びます。これらはアルゴリズムの定番です。そこには、先人が苦労して編み出した珠玉のアイデアが詰まっています。そのために、有名なソートアルゴリズムを紹介していきます。その問題解決手法やアイデアに注目しましょう。

Chapter 5では迷路や数字パズルといった知的好奇心をくすぐる題材として、ゲーム解法アルゴリズムを学びます。探索アルゴリズムや動的計画法など、これらはさまざまな場面で活用できる覚えて得するアルゴリズムです。パズルを楽しみながらレベルアップしましょう。

そして、最後のChapter 6では、人工知能（AI）や自然言語処理に関するアルゴリズムを解説します。文章の自動分類や自動生成や、手書き数字データ画像の判定などを学びましょう。昨今、AIを活用した技術や製品が世間を賑わせていますが、その基礎となるアルゴリズムを学びましょう。

• 掌田津耶乃
• マイナビ出版
• ￥2618

• 2020年09月24日頃
• 在庫あり
• 送料無料（コンビニ送料含む）
• 0.0(0)

本書は、主に、仕事でデータを扱うことが多かったり、繰り返しの業務が多いビジネスパーソン向けの、Python入門書です。

データの集計やグラフ化、レポート作成、Webからのデータ取り込みなど、日々の業務を簡単にするようなサンプルを使いながら、Pythonを学びます。

環境は、Webブラウザだけで使えるGoogle Colaboratoryを採用。会社のルールでソフトのインストールに制限があったり、古いPCやスペックの低いPCでも、すぐに学習できるようになっています。

プログラミングをこれから始めてみたい方はもちろん、今まではVBAを使って自動化を図っていた方、RPAで業務の効率化を考えている方に、ぜひ読んでいただきたい1冊です。