ステップアップPython―すぐに使える!実践スキル35 [単行本]

ステップアップPython―すぐに使える!実践スキル35 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  壁を越えろ。そのＰｙｔｈｏｎ、もっと強くなる！Ｐｙｔｈｏｎの基本文法から品質の高いコードの書き方、ライブラリを活用した機械学習モデルの実装まで、実践に役立つスキルを徹底解説！！

• 目次

  Chapter 1　Pythonに入門する
  Stage 1 Pythonを知る
  Stage 2 Pythonを体験する
  
  Chapter 2　基本文法を使いこなす
  Stage 3 変数を使う
  Stage 4 データ型を知る
  Stage 5 文字列型を使いこなす
  Stage 6 コレクション型を知る（リスト）
  Stage 7 コレクション型を知る（タプル）
  Stage 8 コレクション型を知る（ディクショナリ）
  Stage 9 コレクション型を知る（セット）
  Stage 10 if文と演算子を知る
  Stage 11 ループ処理を使いこなす
  Stage 12 コレクション型を応用する
  Stage 13 内包表記を使いこなす
  Stage 14 関数を知る
  
  Chapter 3 オブジェクト指向を理解する
  Stage 15 オブジェクト指向を知る（基礎編）
  Stage 16 オブジェクト指向を知る（応用編）
  Stage 17 オブジェクト指向を知る（カプセル化）
  Stage 18 オブジェクト指向を知る（継承・ポリモーフィズム）
  
  Chapter 4 ライブラリを使いこなす
  Stage 19 ライブラリとモジュールを知る
  Stage 20 SQLiteでデータベースを扱う
  Stage 21 HTTPリクエストとスクレイピングを行う
  Stage 22 NumPyで高速化する
  Stage 23 pandasでデータフレームに入門する
  Stage 24 ファイルとディレクトリ操作を行う
  Stage 25 MatplotlibとSeabornで可視化する
  
  Chapter 5 開発に備える
  Stage 26 開発環境を整える
  Stage 27 品質の高いコードを書く
  Stage 28 例外処理を知る
  Stage 29 loggingでログを出力する
  Stage 30 pytestでテストを行う
  
  Chapter 6 機械学習・AIに入門する
  Stage 31 機械学習に入門する（scikit-learn）
  Stage 32 LightGBMを使う
  Stage 33 ニューラルネットワークとディープラーニングを使う
  Stage 34 Transformerを使う
  Stage 35 FastAPIでWeb APIを構築する
  
  Appendix A VSCodeのセットアップを行う
  Appendix B GPTの応用と生成AIを知る

• 出版社からのコメント

  自己流のままでいい？　初級者から本格的なＰｙｔｈｏｎプログラマーへステップアップするため、実践力を伸ばしたい人に最適な一冊。

• 内容紹介

  
  ★壁を越えろ。そのPython、もっと強くなる！★
  
  ・Pythonの基本文法から品質の高いコードの書き方、ライブラリを活用した機械学習モデルの実装まで、実践に役立つスキルを徹底解説。
  
  ・初級者から本格的なPythonプログラマーへステップアップするため、実践力を伸ばしたい人に最適な一冊。
  
  ・Pythonicなコードを書く力を身につけ、あなたのコーディングを一段上へ引き上げる！
  
  【主な内容】
  Stage 1 Pythonを知る
  Stage 2 Pythonを体験する
  
  Stage 3 変数を使う
  Stage 4 データ型を知る
  Stage 5 文字列型を使いこなす
  Stage 6 コレクション型を知る（リスト）
  Stage 7 コレクション型を知る（タプル）
  Stage 8 コレクション型を知る（ディクショナリ）
  Stage 9 コレクション型を知る（セット）
  Stage 10 if文と演算子を知る
  Stage 11 ループ処理を使いこなす
  Stage 12 コレクション型を応用する
  Stage 13 内包表記を使いこなす
  Stage 14 関数を知る
  
  Stage 15 オブジェクト指向を知る（基礎編）
  Stage 16 オブジェクト指向を知る（応用編）
  Stage 17 オブジェクト指向を知る（カプセル化）
  Stage 18 オブジェクト指向を知る（継承・ポリモーフィズム）
  
  Stage 19 ライブラリとモジュールを知る
  Stage 20 SQLiteでデータベースを扱う
  Stage 21 HTTPリクエストとスクレイピングを行う
  Stage 22 NumPyで高速化する
  Stage 23 pandasでデータフレームに入門する
  Stage 24 ファイルとディレクトリ操作を行う
  Stage 25 MatplotlibとSeabornで可視化する
  
  Stage 26 開発環境を整える
  Stage 27 品質の高いコードを書く
  Stage 28 例外処理を知る
  Stage 29 loggingでログを出力する
  Stage 30 pytestでテストを行う
  
  Stage 31 機械学習に入門する（scikit-learn）
  Stage 32 LightGBMを使う
  Stage 33 ニューラルネットワークとディープラーニングを使う
  Stage 34 Transformerを使う
  Stage 35 FastAPIでWeb APIを構築する

• 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）

  杉浦 哲郎(スギウラ テツロウ)
  博士（理学）。シニアデータサイエンティスト。２０１９年に筑波大学にて、物理学実験データの分析により博士（理学）を取得。その後ヤフー株式会社、スターバックスコーヒージャパン株式会社を経て、現在は外資系ＩＴ企業にてシニアデータサイエンティストとして活躍。キャリアを通じて機械学習モデルの構築やデータ分析、効果検証などを行っている。個人事業主としても複数のＡＩスタートアップの支援を行っているほか、Ｋａｇｇｌｅなどのコンペティションへの参加、学会発表や論文執筆、イベントの登壇など幅広く活動している

• 著者について

  杉浦 哲郎 (スギウラ テツロウ)
  杉浦　哲郎（すぎうら・てつろう）
  シニアデータサイエンティスト
  
  2019年に筑波大学にて、物理学実験データの分析により博士（理学）を取得。その後ヤフー株式会社、スターバックスコーヒージャパン株式会社を経て、現在は外資系IT企業にてシニアデータサイエンティストとして活躍。キャリアを通じて機械学習モデルの構築やデータ分析、効果検証などを行っている。
  個人事業主としても複数のAIスタートアップの支援を行っているほか、Kaggleなどのコンペティションへの参加、学会発表や論文執筆、イベントでの登壇など幅広く活動している。Kaggle Competition Expert。X：@tetsuro731。

ステップアップPython―すぐに使える!実践スキル35 の商品スペック