読む+解くでしっかり身につく!あなうめ問題を解きながら、いちばん大切なプログラミング力を育てる!!基礎から身につく。手を動かして学べる。初心者歓迎!
豊富なカラー図解とイラストで超わかる!プログラムの「読み方」「書き方」「しくみ」「動かし方」を根本から理解し、作りながらしっかり学べる、すべてのビギナーに最良の入門書!
はじめはみんなプロトタイプだった…。
いまや誰もが知っているような世界的Webサービスも、
最初は少人数で小規模なβ版やプロトタイプと呼ばれる規模からスタートしました。
以前に比べると、こうしたプロトタイプを作り、公開するまでのハードルは下がり、
アイディアさえあれば、あとは一人でもなんとか作れてしまえる世の中になりました。
Webサービスで起業しようという人だけではありません。
いまや、企業において、Webサイトを公開するだけで十分とはいえなくなってきています。
有料サービスを行うにせよ、顧客に情報を提供するにせよ、
Webサービスやスマホアプリがないと、それだけでオールドタイプの企業とみなされてしまいます。
見方を変えれば、こうしたサービスを提供できれば、企業の規模はあまり関係なく、できる企業と見なされることになります。
本書は、こうしたWebサービスのつくりかた、書き方を解説します。
単なるプログラムの書き方というよりは、Webサービスはどうなっていて、
自分のサービスにはどのように組み込めば良いのかを考えるため、豊富なサンプルで解説しています。
PythonプログラマーからWebプログラマーへの一歩を踏み出す書として、ぜひ活用してください。
【本書の対象読者】
◎Webサービスを開発しようと思っている人
◎Pythonの基礎が分かっている人
◎Webアプリの仕組みに興味がある人
株初心者プログラマーのためのPythonを活用する株式運用入門!
Python でさまざまな現象をシミュレーションしよう!
本書はコンピュータシミュレーションの基礎を、Pythonを用いたプログラミングによって実際に試しながら学習するものです。
うわさの拡散や伝染病の流行、人口予測といった自然科学モデル、預金の複利計算や計量モデル分析といった経営・経済モデルといった具体的なものから、情報科学的な確率モデル、ベイズ統計、グラフ理論、GA(遺伝的アルゴリズム)といった各手法に基づいたモデル、エージェントベースモデル、強化学習による意思決定モデルまでを解説しています。
本書では、シミュレーションの各モデルの立て方やアイデアの説明に重点を置き、数値計算の厳密な詳細やモデルの数理よりは Python による実行を志向します。また、プログラムのほとんどは Jupyter Notebook形式で配布しているので、ご自身の手もとのPCで実行することができるようになっています。
未来への確かな意思決定に、時系列予測を活用しよう!
本書は、時系列予測の理論とPythonによる実装を体系的にわかりやすく解説します。時系列データ分析が未経験でも通読できるよう、基礎となる数学から始め、ビジネスや研究の場で実践するためのスキルが身に付くよう丁寧にフォローします。
ビジネスの現場では、データに基づく意思決定が重要視され、特に時系列データ分析は、売上予測や需要予測、在庫最適化など、多くの領域で活用されています。そうした時系列予測の理論と実践を学ぶために必要な知識を、本書の活用によって身に付けることができます。
※本書と『Pythonによる時系列分析ー予測モデル構築と企業事例ー』との違い
本書では時系列予測(を主とする時系列分析)の数学的な解説や数理モデルを詳解することから
・確かな理論的裏付けに基づく実践(コーディングや評価・検証)を試したい
方におすすめです。
一方、『Pythonによる時系列分析ー予測モデル構築と企業事例ー』は、(特にビジネス応用を念頭に置いた)時系列分析の入門として
・まずはハンズオンで実践してみたい
・ビジネスにおける時系列分析(を含めたデータ分析の全体像)をつかみたい
という方におすすめです。
第1章 時系列予測が変えるビジネスの未来
第2章 統計的推測と時系列分析の基礎
第3章 時系列予測のための数理モデル
第4章 予測モデルの評価と検証
第5章 時系列予測事例
付録A Python環境構築
Pythonは初学者が学びやすく、データマイニングやディープラーニングなどの分野でも定番の言語です。本書は、Pythonの基本から、ファイル操作、Webスクレイピング、テキストマイニング、データマイニング、GUIアプリの作成、ディープラーニング、データの視覚化など、外部ライブラリを活用するテクニックまで解説します。最新版となる本書では、新たな外部ライブラリに関する章も追加しました。
ミニゲームを作りながら、人工知能で話題のPythonを楽しく覚えよう!Windows 7/8/8.1/10対応。
プログラミング系YouTubeとしては国内最大級の13万人の登録者数を誇る
YouTube キノコード / プログラミング学習チャンネルと連動!!
本書はPythonによる仕事の自動化を、プログラミングが初めての人でも分かるように基礎から解説した一冊です。
会社でルーティン業務に追われて、本来やるべき業務への時間を取れずに悩んでいませんか?
定期的にExcelでレポートを作成したり、業務連絡をメールで送ったり•••これらの1回の作業時間は短いですが、年間で換算すると膨大な時間がかかっているはずです。
本書はこうした業務の効率化に苦悩する、ビジネスパーソンにうってつけの内容になっています。
この一冊を最後まで学習していただければ、ExcelやGmailの自動化、Webスクレイピングができるようになります。
学習したことを応用すれば、会社で日々行っている多くの仕事を自動化できることでしょう。
また本書の内容は、全てKinoCodeのYouTube動画と連動しており、ページに設置されたQRコードを読み取って動画をご視聴いただくことができます。
Part1でPythonの基礎を、Part2でPythonライブラリのPandasを学んでいただきます。
これらは自動化のプログラムを作成するベースとして必要となる大事な知識です。
Part3ではExcel作業の自動化、Webスクレイピングやメールの自動化といった仕事にいかせる内容を学んでいただきます。
学習を進めていくうちに、会社の業務を自動化するアイディアが自然と湧いてくると思います。
是非そのアイディアを実現して、業務の効率化を推進してください。
本書がビジネスシーンでお役に立てば幸いです。
Part1 Python編
01 Python とは
02 Pythonでできること
03 Pythonの環境構築
04 プログラムの基本構造
05 プログラムの実行
06 変数
07 データ型
08 リスト
09 演算子心
10 条件分岐
11 繰り返し
12 関数
13 クラス
Part2 Pandas編
01 Pandas とは
02 データフレーム
03 シリーズ
04 CSV·Excelファイルの読み込み・書き出し
05 データ抽出
06 データの並び替え
07 データ集計(groupby)
08 データ集計(pivot_table)
09 結合(merge)
10 結合(concat)
11 時系列データ
12 シリーズやデータフレームに関数を適用する方法
Part2 仕事自動化法
01 Excelの自動化
第1弾PythonによるExcelファイルの分割と統合
1-1 Excelファイルの分割
1-2 分割したExcelファイルを1つにする
第2弾Excelの関数・機能をPythonで実行
2-1 VLOOKUP関数
2-2 ピボットテーブル
2-3 SUMIFS 関数で条件に合う合計を算出
2-4 seaborn でのグラフ描画
第3弾レポート作成の自動化
3-1 前年比、前週比の算出
3-2 重回帰分析
02 PythonでGmail自動送信
03 Webスクレイピング
Pythonの豊富で強力なライブラリを使ってデータ分析を行うための情報を凝縮!
2013年に発刊以来、高い人気を誇ってきたロングセラー待望の改訂版です。NumPy、SciPy、pandas、Matplotlib、IPython、Jupyterをはじめ、高機能で使いやすい数学・科学計算用ライブラリが充実しているPythonは、科学計算、統計解析、機械学習のみならず、金融や経済分野でも不動の地位を築きつつあります。本書はPythonの代表的なデータ分析ツール、pandasのメイン開発者による、Pythonでデータサイエンスを行うための情報をまとめた一冊です。
Pythonの定番テキストが待望の改訂!大規模データの取り扱いや図による可視化など汎用的なPythonの使い方から,シングルセル,RNA-seq解析までバイオインフォマティクスの基礎が身につきます.サンプルデータとコード見本付きで,今日から実践しながら学べます.改訂では,生成AIの活用方法やScanpyの詳細な解説を加筆し,各種ライブラリのアップデートに対応しました.
【目次】
改訂にあたり
はじめに(初版)
第1章 この本の使い方と事前準備
第2章 生成AIを用いたプログラミング
第3章 Jupyter Notebookの使い方
第4章 Python速習コース
第5章 文字列処理の基本 〜ファイルの読み書き,正規表現
第6章 Biopythonを用いた塩基配列データの扱い方 〜オブジェクト指向入門
第7章 pandasはじめの一歩 〜表形式データの扱い方
第8章 RNA-Seqカウントデータの処理 〜pandas実践編
第9章 データの可視化 〜Matplotlib,Seabornを用いたグラフ作成
第10章 統計的仮説検定 〜RNA-Seqデータを用いた検定の基本からモデル選択まで
第11章 シングルセル解析(1) 〜テーブルデータの前処理
第12章 シングルセル解析(2) 〜次元削減
第13章 シングルセル解析(3) 〜クラスタリング
付録A NumPy入門
付録B Scanpyを使ったシングルセル解析
索引
執筆者一覧
プログラミング解説書のベストセラー『Pythonでつくる ゲーム開発 入門講座』の著者による
オール図解のアルゴリズムの解説書。簡単かつ楽しい作例でスキルアップできる一冊です。
第1章 プログラミングとアルゴリズム
第2章 プログラミングの基礎
第3章 ミニゲームを作ろう
第4章 図形を描こう
第5章 神経衰弱を作ろう
第6章 三目並べを作ろう
第7章 リバーシ(オセロ)を作ろう〜前編
第8章 リバーシ(オセロ)を作ろう〜後編
特別付録 エアホッケーを作ろう
■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、
ライブラリなどの知識を、1冊で素早く学べます。
「はじめて」でも「よくわかる」5つのポイント
(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、スクレイピングにも対応。
(5) Windows/macOS/Linuxにおける操作手順を解説。
■Part 01 導入編
●Chapter 01 Pythonとは
01-01 Pythonの歴史とバージョン
01-02 Pythonの特徴と用途
●Chapter 02 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
●Chapter 03 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
03-05 ソースコードエディタ(Visual Studio Code)を使ったプログラミング
■Part 02 文法編
●Chapter 04 Pythonの文法〜基本〜
04-01 数値
04-02 文字列
04-03 変数
04-04 インデックスとスライス
●Chapter 05 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
●Chapter 06 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
06-05 match文
●Chapter 07 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
●Chapter 08 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
■Part 03 基本ライブラリ編
●Chapter 09 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
●Chapter 10 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
■Part 04 データ分析とAI編
●Chapter 11 Pythonで数値計算
11-01 NumPy
11-02 SciPy
11-03 Matplotlib
●Chapter 12 Pythonでビッグデータ
12-01 pandas
12-02 Jupyter Notebook
●Chapter 13 PythonでAI
13-01 scikit-learn
13-02 TensorFlow
13-03 PyTorch
■Part 05 データベースとWeb編
●Chapter 14 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
●Chapter 15 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 スクレイピング
15-04 Bottle
15-05 Flask
15-06 Django
15-07 Slack
■Part 06 公開編
●Chapter 16 Pythonプログラムの公開
16-01 PyPI
16-02 GitHub
Pythonプログラミング+多彩なアプリ作成+ライブラリ活用。Pythonの基礎から高度なプログラミングへの道筋までしっかりわかります!
FLOCブロックチェーン大学校による書下ろし!
Pythonでブロックチェーンの仕組みを学ぼう!!
【本書の概要】
本書は、ブロックチェーンの仕組みと基礎技術を、
Pythonによるサンプルを交えながら、やさしく解説した入門書です。
【本書の特徴】
ブロックチェーン技術者の育成・人材紹介及びキャリア支援で著名な
株式会社FLOCおよび同社が運営する
FLOCブロックチェーン大学校の人気講師 赤澤直樹氏の執筆協力により、
基礎から体系的にブロックチェーン技術の仕組みを学べます。
全体で5部構成となっています。
・第1部では、ブロックチェーンの概要と構成技術を丁寧に解説。
・第2部では、本書で扱う必要最低限のPythonの基礎知識を解説。
・第3部では、ブロックチェーンの仕組みを簡単なサンプルをもとにわかりやすく解説します。
・第4部では、第3部の知識をもとにブロックチェーン・プログラムを作成します。
・第5部では、もっとブロックチェーンを知りたい方のために最新開発事例などを解説します。
【対象読者】
・ブロックチェーンの仕組みを学びたいエンジニア
・Pythonを利用しているデータサイエンティストやAIエンジニア
・教養としてブロックチェーンエンジニアリングを学びたいビジネスパーソン、学生
【目次】
第1部 ブロックチェーンの概要と構成技術
第1章 ブロックチェーンの概要と学ぶ意味
第2章 ブロックチェーンの構成技術
第2部 Pythonの基本
第3章 Pythonの概要と開発環境の準備
第4章 Pythonの基本文法
第5章 オブジェクト指向とクラス
第6章 モジュールとパッケージ
第3部 ブロックチェーンの仕組み
第7章 ブロックチェーンの構造
第8章 アドレス
第9章 ウォレット
第10章 トランザクション
第11章 Proof of Work
第4部 ブロックチェーンを作る
第12章 実装するブロックチェーンの概要を確認しよう
第13章 プレーンブロックチェーンを作ろう
第14章 カスタマイズしてみよう
第5部 ブロックチェーンをさらに学ぶ
第15章 ブロックチェーン開発の最前線
第16章 より学びたい人のために
予習、体験、理解。一番わかりやすいPythonの入門書。到達度がわかる練習問題付き。
やさしい説明で確かな力がしっかり身につく!トコトン親切な入門書
プログラミングを最初に学ぶなら、シンプルでわかりやすいPython(パイソン)が最適!
Pythonは簡潔な文法で、話題のAIやデータ分析、仕事の自動化まで高度なことが実現できるプログラミング言語です。
本書は、初心者の方へ画面に打ち込む最初の1文字から丁寧に解説したPythonの入門書を、さらに分かりやすく改訂しました。
つまずきやすい点も丁寧に、一歩ずつ説明しているので挫折させません。
楽しいサンプルでプログラムの基本をやさしく学びながら、Webスクレイピングや、アプリ作成まで習得できます。
対象読者
・はじめてプログラミングを学ぶ方
・Pythonの基礎知識を身につけたい方
Chapter1 イントロダクション
Chapter2 Pythonプログラミングをはじめよう
Chapter3 プログラミングの基本編 仕組みを使おう
Chapter4 プログラミングの応用編 効率的に作ろう
Chapter5 プログラムからファイルを読み書き
Chapter6 さまざまな機能を取り込もう
Chapter7 アプリケーションを作ろう
付録
Appendix1 トラブルシューティング エラー
Appendix2 本書の次のステップ
【書籍の特徴】
本書は,いまのビッグデータ時代に生きるデータエンジニア,データベース技術者に必要となる関係データベースとNoSQLデータベースの両方を勉強できるように執筆したものである。書名に示してあるように,本書では,関係データベースについてはMySQLを,NoSQLデータベースについては,近年特に広く使われているMongoDBとCouchDBを取り上げている。
本書は,読者の皆様が勉強しやすいように,3種類のデータベースともに,基本理論を説明し,基本命令による各種操作を行った後に,Pythonによるアプリケーションの実現に帰着するように構成されている。基本理論は必要最小限にとどめ,実際のデータベースの操作命令およびPythonプログラムのソースコードについて多くの紙面を割いて詳しくわかりやすく解説している。また,本書の1冊だけで,初歩的なレベルから始まって,実務に役立つレベルに到達できるように,必要なソフトウェアの環境構築から,請求書データベースの設計,フライトデータ解析,Twitter ストリミングデータの収集と解析まで,幅の広い応用事例を示している。
【各章について】
本書は,前半(第1~7章)の関係データベース部分と後半(第8~11章)のNoSQLデータベース部分の二つの部分から構成されている。
第1章:関係データベースの基本理論,基本事項を説明する。
第2,3,4章:SQLの各種操作と基本演算について解説する。
第5章:PythonからSQLデータベースの利用法と利用例を示す。
第6,7章:関係データベースの設計理論を説明する。その上で,設計例およびPythonによる設計例の実現を示す。
第8,9章:ドキュメントデータベースのMongoDBの基本操作を説明する。また,PythonからMongoDBの利用法と利用例を示す。
第10,11章:ドキュメントデータベースCouchDBの基本操作を説明する。また,PythonからCouchDBの利用法と利用例を示す。
【著者からのメッセージ】
書名の最初にあるように,「実践」こそ技術習得の近道である。本書を読むにあたり,実際のデータベースシステム上で繰り返し実践するように心掛けてください。本書にある例題,演習問題のみならず,実務の一場面を想定した問題を作成し,それを解決するよう取り組むことができれば,より効果的である。本書を読んでいただき,読者の皆様はデータベースの開発,利用スキルが向上でき,実務の場において活躍できれば幸いである。
*Pythonのソースコードと必要なデータファイルをホームページに掲載予定。詳しくはコロナ社ホームページをご覧ください。