Pythonプログラミング＆データサイエンスライブラリ活用入門 [単行本]

Pythonプログラミング＆データサイエンスライブラリ活用入門 の 商品概要

• 目次

  ■序章　本書の3つのテーマと構成
  0-1　Python流プログラミング
  0-2　プログラミング的思考
  0-3　データサイエンスライブラリ活用術
  
  ■第1章　Python文法の基本
  1-1　変数と命名規則
  1-2　演算子と式
  1-3　制御構造
  1-4　文字列処理
  1-5　リスト処理
  1-6　データの入力と出力
  1-7　関数とメソッド
  1-8　コーディング書式
  
  ■第2章　Python流プログラミング
  2-1　Pythonのデータ型
  2-2　タプルとアンパック代入
  2-3　辞書
  2-4　集合（セット）
  2-5　リスト、タプル、辞書、集合の相互関係
  2-6　標準ライブラリと外部ライブラリ
  2-7　Python特有の表記法
  2-8　コールバック関数・高階関数・lambda式
  2-9　オブジェクト指向プログラミング
  
  ■第3章　Pythonの機能を使った各種処理
  3-1　ファイル処理
  3-2　例外処理［try except文］
  3-3　正規表現を用いたマッチング［reライブラリ］
  3-4　乱数処理［randomライブラリ］
  3-5　高階関数を使ったリスト／辞書の処理
  
  ■第4章　ColabTurtleを使ったプログラミング的思考
  4-1　ColabTurtleの使い方
  4-2　ライブラリ（glib.py）の作成
  4-3　デザインする
  4-4　繰り返し模様
  4-5　漢字フォントを作る
  
  ■第5章　データ構造とアルゴリズム
  5-1　データ構造
  5-2　アルゴリズム
  5-3　再帰的思考
  5-4　複雑なデータ型のソート
  5-5　CSVファイルのデータから辞書を作る
  5-6　正規表現を使ったテキスト解析
  5-7　字句解析
  5-8　決定木
  5-9　木のトラバーサル
  
  ■第6章　Matplotlibによる可視化
  6-1　グラフの作成と描画の概要
  6-2　折れ線グラフ
  6-3　円グラフ
  6-4　棒グラフ
  6-5　積み上げ棒グラフ
  6-6　重ねて表示
  6-7　複数の領域に表示
  6-8　レーダーチャート
  6-9　箱ひげ図
  6-10　3D表示
  
  ■第7章　seabornによる統計的グラフの作成
  7-1　tipsデータセット
  7-2　実データでグラフを作る
  7-3　グラフをカスタマイズする
  7-4　ヒートマップ
  7-5　回帰プロットとカーネル密度推定（KDE）
  
  ■第8章　NumPyによる科学技術計算
  8-1　NumPyの概要
  8-2　統計データ処理
  8-3　行列算と連立方程式の解法
  8-4　複素数計算
  8-5　データクリーニング
  8-6　mpmatライブラリ
  8-7　関数グラフの描画
  8-8　3次元関数
  
  ■第9章　NLTKとspaCyを用いた自然言語処理
  9-1　品詞タグ付け
  9-2　ステミング
  9-3　日本語対応［janomeライブラリ］
  9-4　構文解析［spaCyライブラリ］
  9-5　翻訳
  
  ■第10章　Pandasによるデータフレームとデータ操作
  10-1　Pandasのデータ構造とデータ操作
  10-2　ファイル操作
  10-3　データクリーニング
  10-4　Matplotlibで可視化
  
  ■第11章　scikit-learnによる機械学習
  11-1　標準化と正規化
  11-2　単回帰分析
  11-3　クラスタリング
  11-4　主成分分析（PCA）
  
  ■第12章　BeautifulSoupを用いたWebスクレイピング
  12-1　HTMLの構文解釈
  12-2　実際のWebページにアクセスする
  12-3　CSSセレクタによる抽出
  12-4　結果をファイルに書き出す

• 内容紹介

  本書は、Pythonによるプログラミングの基本とともに、データサイエンス関連のPythonライブラリの基本的な使い方を1冊で学べる入門書です。書籍の前半では、Pythonの基本文法はもちろん、Pythonならではの表現方法や機能についても解説します。また、さまざまな問題解決に必要となる「プログラミング的思考」「データ構造とアルゴリズム」についても取り上げることで、単に便利なライブラリを使えるようになるだけではなく、問題を解決するための本質的な力を身につけられるようにします。書籍の後半では、ここまで学んできたPythonの知識をもとに、Matplotlib/seaborn/NumPy/NLTK/spaCy/Pandas/scikit-learn/BeautifulSoupの使い方を学んでいきます。

• 著者について

  河西 朝雄 (カサイ アサオ)
  山梨大学工学部電子工学科卒（1974年）。長野県岡谷工業高等学校情報技術科教諭、長野県松本工業高等学校電子工業科教諭を経て、現在は「カサイ.ソフトウエアラボ」代表。■主な著書『入門ソフトウェアシリーズ C言語』『同 MS-DOS』『同 BASIC』『同 構造化BASIC』『同 アセンブリ言語』『同 C++』『やさしいホームページの作り方シリーズ HTML』『同 JavaScript』『同 HTML機能引きテクニック編』『同 ホームページのすべてが分かる事典』『同 iモード対応HTMLとCGI』『チュートリアル式言語入門 Visual Basic.NET』『はじめてのVisual C#.NET』『C言語用語辞典』ほか（以上、ナツメ社）。『JavaScriptではじめるプログラミング超入門』『C言語によるはじめてのアルゴリズム入門 改訂第5版』『Pythonによるはじめてのアルゴリズム入門』『JavaScriptによるはじめてのアルゴリズム入門』『Pythonによる「プログラミング的思考」入門』など（以上、技術評論社）。

Pythonプログラミング＆データサイエンスライブラリ活用入門 の商品スペック