これからはじめるPython入門講座―文法から機械学習までの基本を理解 [単行本]

これからはじめるPython入門講座―文法から機械学習までの基本を理解 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  オンライン大学の人気講義で現場で役立つ知識を身につけよう！

• 目次

  ◎Chapter 1 Pythonの概要と開発環境の導入
  ■1-1 Pythonの基本
  ■■1-1-1 Pythonの起源
  ■■1-1-2 Pythonの目指すところ
  ■■1-1-3 Pythonの需要
  ■■1-1-4 Pythonが支持される理由
  ■■1-1-5 Pythonの特徴
  ■■1-1-6 スタイルガイド PEP 8
  Pythonのバージョン
  ■1-2 主なPython実行環境／IDE
  ■■1-2-1 Pythonの実行環境／IDE
  ■■1-2-2 OS標準のPython
  ■■1-2-3 Pythonの公式バイナリー
  ■■1-2-4 Pythonディストリビューション
  ■■1-2-5 オンライン開発環境
  PSF Pythonコンソール
  Google Cloud Platform
  ■1-3 Anacondaの導入と利用方法
  ■■1-3-1 Anacondaとは
  Anaconda Navigator
  Jupyter Notebook
  JupyterLab
  QtConsole
  Spyder
  Orange
  RStudio（要追加インストール）
  ■■1-3-2 Anacondaのインストール（Windows）
  インストール手順
  ■■1-3-3 Anacondaのインストール（macOS）
  インストール手順
  ターミナルの起動
  ■■1-3-4 Anaconda Navigatorの起動
  ■■1-3-5 QtConsoleの利用
  ■■1-3-6 Jupyter Notebookの利用
  ■■1-3-7 Anacondaのアップデート
  
  ◎Chpater 2 Pythonプログラミングの基礎
  ■2-1 基本変数（数値／四則演算）
  ■■2-1-1 学習の前に
  ■■2-1-2 基本的なデータ型
  数値型
  文字列型
  ■■2-1-3 変数の定義
  ■■2-1-4 数値型
  ■■2-1-5 文字列型
  ■■2-1-6 文字列の基本操作
  文字列の代入
  文字列の連結
  文字列の繰り返し
  文字列の抽出
  ■2-2 コレクション（リスト／タプル／セット／ディクショナリ）
  ■■2-2-1 コレクションの種類
  ■■2-2-2 リスト型
  リスト型の定義
  リスト型の操作（要素の取り出し）
  リスト型の操作（要素の追加／取り替え、検索）
  リスト型の操作（要素数を調べる）
  ■■2-2-3 タプル型
  ■■2-2-4 セット型
  ■■2-2-5 ディクショナリ型
  ■2-3 条件判断処理（if文）
  ■■2-3-1 if／elif／else
  ■■2-3-2 条件式
  ■■2-3-3 比較演算子と論理演算子
  比較演算子
  論理演算子
  ■2-4 繰り返し処理（for文／while文）
  ■■2-4-1 for文
  for文の使用
  break（for文）
  continue（for文）
  for～else
  ■■2-4-2 while文
  while文の使用
  break（while文）
  continue（while文）
  while～else
  無限ループ
  
  ◎Chapter 3 オブジェクトとクラス／文字列操作
  ■3-1 Pythonスクリプトの実行方法
  ■3-2 オブジェクトとクラス（マルチバイト文字列、ファイル入出力）
  ■■3-2-1 クラス
  ■■3-2-2 コンストラクター
  ■■3-2-3 デストラクター
  ■■3-2-4 継承
  ■■3-2-5 多重継承
  ■■3-2-6 カプセル化
  ■3-3 文字列操作（オブジェクト、イテレータ／ジェネレーター）
  ■■3-3-1 文字列の分割
  ■■3-3-2 リストを結合して文字列を生成
  ■■3-3-3 先頭／末尾の文字列を削除
  ■■3-3-4 文字列の置換
  ■■3-3-5 アルファベットの大文字／小文字を変換する
  ■3-4 正規表現
  ■■3-4-1 Pythonでの正規表現の利用
  ■■3-4-2 正規表現を使ったPythonスクリプトの例
  ■■3-4-3 正規表現を使った文字列の置き換え
  ■■3-4-4 正規表現を使った文字列の分割
  ■■3-4-5 正規表現を使った文字列の検索
  ■■3-4-6 事前コンパイル
  事前コンパイルの有効性
  検索フラグ
  ■■3-4-7 raw文字列
  ■■3-4-8 正規表現で使用するメタ文字
  ■■3-4-9 正規表現で使用する文字クラス
  ■■3-4-10 正規表現で使用する特殊シーケンス
  ■■3-4-11 フラグ
  ■■3-4-12 日本語の扱い方
  
  ◎Chpater 4 関数とモジュール
  ■4-1 関数の基本
  ■■4-1-1 関数の基本
  ■■4-1-2 組み込み関数
  ■■4-1-3 関数の呼び出し方
  ■■4-1-4 関数の引数
  ■■4-1-5 関数の戻り値
  ■4-2 関数の定義
  ■■4-2-1 関数の定義
  ■■4-2-2 引数と戻り値の定義
  ■■4-2-3 さまざまな引数の定義
  関数の引数にデフォルト値を設定する
  引数の個数を可変長にする
  ■■4-2-4 ローカル変数
  ■4-3 モジュールの基本
  ■■4-3-1 モジュールとは
  ■■4-3-2 import文
  ■■4-3-3 import～as～文
  ■■4-3-4 from～import～文
  ■■4-3-5 モジュールを作って読み込む
  ■■4-3-6 モジュールをスクリプトとして実行する
  ■4-4 モジュールの探し方／インストール方法
  ■■4-4-1 モジュール検索パス
  ■■4-4-2 標準モジュール
  ■■4-4-3 サードパーティモジュール
  ■■4-4-4 モジュールのインストール
  pip
  conda
  ■■4-4-5 パッケージ
  
  ◎Chpater 5 DjangoによるWebアプリケーション開発
  ■5-1 Webアプリケーションの仕組み
  ■■5-1-1 静的／動的コンテンツとは
  静的コンテンツ
  動的コンテンツ
  ■■5-1-2 動的コンテンツが作成される仕組み
  データを保存する仕組み
  サービスを実現するためのロジック
  ■■5-1-3 データベースシステム
  データベースシステムの種類
  ■■5-1-4 Webアプリケーションに必要な要素
  ロジックを実現するサーバーサイドアプリケーション
  データベースとの連携
  Webアプリケーションの開発環境
  ■■5-1-5 サーバーサイドアプリケーションのデザインパターン
  ■■5-1-6 Webアプリケーションフレームワークの利用
  開発効率や品質に大きな影響を与えるWebアプリケーションフレームワーク選び
  ■■5-1-7 WebアプリケーションフレームワークDjango
  Djangoが提供する機能
  Djangoが対応しているデータベースシステム
  Djangoの開発思想
  DjangoのMTVアーキテクチャー
  ■5-2 Djangoのインストール
  ■■5-2-1 Djangoのインストール方法
  公式リリース版をインストールする（推奨）
  OS（ディストリビューション）で提供されるものをインストールする
  ■■5-2-2 Djangoのインストール
  公式リリース版Djangoのインストール
  Anacondaパッケージ管理コマンドによるDjangoのインストール
  ■■5-2-3 Djangoのバージョン確認
  ■5-3 DjangoによるWebアプリケーションの作成
  ■■5-3-1 作成手順
  ■■5-3-2 作業上の注意
  ■■5-3-3 ①Djangoプロジェクトの作成
  ■■5-3-4 ②設定ファイルの修正
  言語コードの変更
  タイムゾーンの変更
  ■■5-3-5 ③Webアプリケーションの作成とDjangoプロジェクトへの登録
  ■■5-3-6 ④Viewの定義
  ■■5-3-7 ⑤URLディスパッチャーの作成
  urls.pyファイルの新規作成
  urls.pyファイルの修正
  ■■5-3-8 ⑥開発サーバーの起動
  サービスポート番号の変更
  ■■5-3-9 ⑦動作確認
  ■5-4 データベースの操作
  ■■5-4-1 SQLite
  ■■5-4-2 sqlite3コマンドの実行
  ■■5-4-3 データベースファイルを開く
  ■■5-4-4 テーブルの作成（CREATE文）
  ■■5-4-5 データの挿入（INSERT文）
  ■■5-4-6 データの抽出（SELECT文）
  ■■5-4-7 データの更新（UPDATE）
  ■■5-4-8 データの削除（DELETE文）
  ■5-5 Templateの利用
  ■■5-5-1 Templateの役割
  ■■5-5-2 Templateフォルダの作成と設定ファイルの修正
  ■■5-5-3 Templateファイルの作成
  ■■5-5-4 Viewの修正
  ■■5-5-5 URLディスパッチャーの追加
  ■■5-5-6 動作確認
  ■■5-5-7 Templateに変数やデータを差し込む
  ■5-6 Modelの利用
  ■■5-6-1 データベースとModelクラス
  ■■5-6-2 Modelの作成
  ■■5-6-3 設定ファイルの修正
  ■■5-6-4 Modelとデータベースの同期
  ■■5-6-5 Modelを使って表示する
  テンプレートファイルの作成
  Viewの設定
  URLディスパッチャーの追加
  ■■5-6-6 動作確認
  
  ◎Chpater 6 データサイエンス(解析／分析)の基礎
  ■6-1 データサイエンスとは
  ■■6-1-1 非構造化データであるビックデータ
  ■■6-1-2 データサイエンティストの業務
  ■6-2 データサイエンスとPython
  ■■6-2-1 NumPyとは
  ■■6-2-2 Pandasとは
  ■■6-2-3 NumPyやPandasの導入
  ■6-3 NumPyの利用
  ■■6-3-1 本節で学習すること
  ■■6-3-2 NumPyの基本操作
  ■■6-3-3 配列の生成
  array( )関数を使った配列の作成
  2次元配列の作成
  0や1で埋まった配列の作成
  未初期化の配列の作成
  arange( )関数を使った配列の作成
  ■■6-3-4 配列の形状の変換
  ■■6-3-5 配列のprint
  ■■6-3-6 行列の演算
  算術演算
  行列積
  算術結果でもとの配列を置き換える
  型が異なる配列同士の演算結果
  基本的統計関数
  ユニバーサル関数
  ■■6-3-7 行列のインデックス参照、スライス
  ■■6-3-8 ファイルの入出力
  ファイルへの書き出し
  ファイルからの読み込み
  ■6-4 Pandasの利用
  ■■6-4-1 Pandasの基礎
  ■■6-4-2 SeriesとDataFrame
  Series（シリーズ）
  DataFrame（データフレーム）
  ■■6-4-3 Seriesの作成
  リストをもとにしたSeriesの作成
  NumPyの1次元配列をもとにしたSeriesの作成
  ラベルの付与
  ■■6-4-4 Seriesの参照
  インデックスやスライスを用いてアクセス
  ラベル名でアクセス
  ■■6-4-5 DataFrameの作成
  行単位での作成
  列単位での作成
  ■■6-4-6 DataFrameの参照
  インデックスやスライスによる行データへのアクセス
  ラベル名による行データや列データへのアクセス
  ■■6-4-7 ファイルの入出力
  ファイルへの書き出し
  ファイルからの読み込み
  ■■6-4-8 各行の統計情報を表示
  ■■6-4-9 グラフの描画
  グラフのインライン表示
  サンプルデータの読み込み
  折れ線グラフ
  ヒストグラム（散布図）
  その他のグラフ
  
  ◎Chpater 7 機械学習／ディープラーニングの基礎
  ■7-1 AI／機械学習／ディープラーニングとは
  ■■7-1-1 AI／機械学習／ディープラーニングの関係
  ■■7-1-2 機械学習の手法
  教師あり学習
  教師なし学習
  強化学習
  ■■7-1-3 教師あり機械学習の回帰と分類
  回帰
  分類
  ■7-2 scikit-learnとTensorFlow
  ■■7-2-1 scikit-learnの特徴と利用方法
  ■■7-2-2 TensorFlowの特徴と利用方法
  ■7-3 scikit-learnの利用
  ■■7-3-1 scikit-learnの基礎
  ①データセットの用意
  ②アルゴリズムの選択
  ③学習
  ④予測・評価
  ■■7-3-2 ランダム値を使った線形回帰
  ①マジックコマンドの入力、ライブラリーのインポート
  ②データセットの用意
  ③アルゴリズムの選択と学習
  ④学習結果の表示
  ■■7-3-3 アヤメの計測データを使った分類／分析（SVM）
  ①マジックコマンドの入力、ライブラリーのインポート
  ②データの用意と確認
  ③トレーニングデータとテストデータに分割
  ④アルゴリズムの選択と学習
  ⑤学習結果の確認
  ■7-4 TensorFlowの利用
  ■■7-4-1 MNISTとは
  ■■7-4-2 TensorFlowの基礎
  ■■7-4-3 TensorFlowのインストール
  Anacondaパッケージ管理コマンドによるインストール
  Pythonパッケージ管理コマンドによるインストール
  ■■7-4-4 TensorFlowの動作確認
  ■■7-4-5 TensorFlowでMNISTを解く
  ■■7-4-6 チュートリアルスクリプトの実行
  ①TensorFlowライブラリーのインポート
  ②データセットの読み込み
  ③モデルの構築
  ④モデルの設定
  ⑤モデルの学習
  ⑥モデルの評価
  ■■7-4-7 学習過程やデータフローを見る

• 内容紹介

  本書は、筆者がオンライン大学で担当している「Python プログラミング演習」のカリキュラムを元にPythonを習得するうえで必須のポイントをまとめた1冊です。基本編では、学習環境の構築、Pythonの文法、実践編ではWebアプリケーションの開発、データサイエンス、機械学習の基礎などを流れに沿ってスムーズに学ぶことができます。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  鶴長 鎮一(ツルナガ シンイチ)
  大学院在学中からＩＳＰの立ち上げに携わり、現在はソフトバンク（株）に勤務。突出した知識やスキルを持つトップエンジニアとして「Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　Ｍｅｉｓｔｅｒ」に社内認定される。サイバー大学での講師をはじめ、ＡＩインキュベーションの「ＤＥＥＰＣＯＲＥ」での技術アドバイザリーなど、幅広い業務に従事

• 著者について

  鶴長 鎮一 (ツルナガ シンイチ)
  鶴長 鎮一（つるなが しんいち）
  大学院在学中からISPの立ち上げに携わり、現在はソフトバンク（株）に勤務。突出した知識やスキルを持つトップエンジニアとして「Technical Meister」に社内認定される。サイバー大学での講師をはじめ、AIインキュベーションの「DEEPCORE」での技術アドバイザリーなど、幅広い業務に従事。Software Design（技術評論社）や日経Linuxへの寄稿をはじめ、著書に「サーバ構築の実際がわかる Apache［実践］運用／管理（技術評論社）」、「Nginx ポケットリファレンス （技術評論社）」、「図解即戦力 Web技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書（技術評論社）」ほか。

これからはじめるPython入門講座―文法から機械学習までの基本を理解 の商品スペック