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（技術評論社） [電子書籍]

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（技術評論社） の 商品概要

• 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。
  

• 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
  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
  1-3　Anacondaの導入と利用方法
  1-3-1　Anacondaとは
  1-3-2　Anacondaのインストール（Windows）
  1-3-3　Anacondaのインストール（macOS）
  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
  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
  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
  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
  2-4　繰り返し処理（for文／while文）
  2-4-1　for文
  2-4-2　while文
  
  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
  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
  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
  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
  5-1-2　動的コンテンツが作成される仕組み
  5-1-3　データベースシステム
  5-1-4　Webアプリケーションに必要な要素
  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
  5-1-7　WebアプリケーションフレームワークDjango
  5-2　Djangoのインストール
  5-2-1　Djangoのインストール方法
  5-2-2　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
  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
  5-3-8　⑥開発サーバーの起動
  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
  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
  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
  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
  6-4　Pandasの利用
  6-4-1　Pandasの基礎
  6-4-2　SeriesとDataFrame
  6-4-3　Seriesの作成
  6-4-4　Seriesの参照
  6-4-5　DataFrameの作成
  6-4-6　DataFrameの参照
  6-4-7　ファイルの入出力
  6-4-8　各行の統計情報を表示
  6-4-9　グラフの描画
  
  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
  7-1-3　教師あり機械学習の回帰と分類
  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
  7-3-2　ランダム値を使った線形回帰
  7-3-3　アヤメの計測データを使った分類／分析（SVM）
  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
  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
  7-4-7　学習過程やデータフローを見る
  

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