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ひぐぺん工房（松浦健一郎・司ゆき） - HigPen Works
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松浦 健一郎／司 ゆき 著
B5変形判、2色、384ページ
価格 2,380円+税、出版日 2018/05/22、ISBN 978-4-7973-9544-0
対応環境 Windows / macOS
出版社 ソフトバンククリエイティブ（SBクリエイティブ）
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電子版の試読
株式会社リクルートスタッフィング主催のイベントで、本書に関連した講演を行いました。
Pythonを使って、NumPyやSciPyを使った科学技術計算や、TensorFlowを使ったディープラーニングを、愉快なアニマルたちと一緒に楽しく体験し、学んでいただける動画講座です。ディープラーニングまでを素早く体験した後に、プログラム内で使われているPythonの文法を解説します。動画学習サイトのUdemyにて公開中です。無料で視聴できる部分もありますので、ぜひご覧ください。
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100問のクイズを解くことによって、プログラミング言語Pythonが学べる本 です。「解けた！」「分かった！」「できるようになった！」と実感しながら、気軽に楽しく読んで頂けたらと思います。これからPython を学ぶ方にも、Python への理解をより確実にしたい方にもおすすめです。透明赤シート付き！赤シートを活用して覚えるギミックいろいろ搭載。
Pythonは簡単そうに見えて、実はなかなか難しいプログラミング言語です。「こう書くとプログラムはどう動くの？」「どうしてこんなふうに書かなければならないの？」と悩むことがよくあります。文法を一通り学んだだけでは、こういった疑問は解消しません。Pythonを本当に使いこなすには、コンピュータやプログラミングに対する深い理解が要求されます。
こんなPythonを効果的に学べるように、本書は「Pythonの本質に踏み込んだ解説をすること」を心がけました。例えば、Pythonがメモリ上で変数を管理する方法や、リスト・タプル・集合・辞書といったデータ構造ごとの特性や使い分けなどを、詳しく説明しています。また「疑問」という欄を設けて、学習を進める中で生じそうな疑問や、本質に踏み込む疑問を載せました。解説とあわせて読むことで、疑問を解消し、理解を深めていただくことを狙っています。
一方、「どんなプログラムでも自由に書けるようになるには？」という課題に、本書は次のように取り組みました。講師の仕事を通じて気づいたのですが、プログラミングの学習方法には、文法を覚える「文法派」と、実戦的なコードを暗記していく「例文派」が存在するようです。スタートダッシュは例文派が有利なようですが、少し後には伸び悩む傾向にあります。「何でも書けるプログラマ」になろうとすると、例文派は膨大な量のコードを暗記するはめになり、いずれは暗記量の限界に達してしまうためです。
一方で、文法派が記憶するのはわずかな主要文法だけです。それすらも暗記せずに、書籍などの資料を、その都度参照しても構いません。実は本当に必要なのは、「自分の欲しいプログラムを、その場で文法から作り出す能力」なのです。
そこで本書では、重要な文法を選び、できるだけ簡潔な形式で「書式」の欄にまとめました。その直後には、学んだ文法をすぐに実践できる「練習問題」を多数掲載しました。文法を見ながらで構わないので、ぜひ「その場で文法からプログラムを作る能力」を磨いてください。外出時などでコンピュータが手元にないときには、ページの余白に自作プログラムをメモするのも、おすすめです。
ぜひ楽しみながら、Pythonプログラミングの技術を身に付けてください。そして、Pythonで何を作ったか、どんなことにPythonを使ったか、書籍レビューなどを通じてお知らせいただけましたら、とても嬉しく思います。
1.1 Pythonとは
1.2 Pythonの入手とインストール
2.1 Pythonの基本の「き」
2.2 変数
2.3 数値
2.4 文字列
3.1 関数の基本と文字列の操作
3.2 リスト
4.1 for文～繰り返し
4.2 if文～条件分岐
4.3 メンバーシップ・テスト演算子
4.4 論理演算子
4.5 while文～条件に基づく繰り返し
4.6 range関数とreversed関数
4.7 for文やwhile文のelse部
4.8 pass文
5.1 関数を定義する
5.2 変数のスコープ
6.1 タプル
6.2 集合
6.3 辞書
6.4 内包表記
6.5 ジェネレータ式
7.1 オブジェクト指向プログラミング
7.2 例外処理
7.3 発展的な機能
8.1 標準ライブラリ
8.2 モジュール
8.3 日時を扱うモジュール
8.4 プログラムの実行時間を計測する
8.5 コマンドライン引数を受け取る
8.6 キーボードからの入力を受け取る
8.7 ファイルの入出力
8.8 JSONを利用したデータ交換
8.9 正規表現を扱う
9.1 サンプルファイルの使い方
9.2 パッケージの基本
9.3 パッケージのインストール
10.1 機械学習の基礎知識
10.2 機械学習の仕組み
10.3 scikit-learnのインストールと画像データの入手
10.4 ロジスティック回帰による機械学習プログラミング
11.1 ニューラルネットワークの仕組み
11.2 数字を認識するニューラルネットワーク
12.1 畳み込みニューラルネットワーク
12.2 数字を認識するディープニューラルネットワーク
13.1 NumPyによる科学技術計算
13.2 SciPyによる科学技術計算
14.1 Webの仕組み
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