概要

Python の文法基礎から機械学習・Webアプリまで一冊で習得する

想定読者

プログラミング未経験からPythonを実践レベルで習得したい人、および他言語経験者でPythonの入門書として簡潔にまとまった一冊を探している人

こんな人には向いていない

• すでにPythonの基本文法を習得しており、機械学習や深層学習の理論を深く学びたい人には、各分野の専門書が必要
• 実務での大規模Pythonプロジェクト設計(パッケージ構成・テスト戦略・型ヒント運用)を中心に学びたい人には内容が不足する
• NumPy・pandas・scikit-learnを本格的に使い込みたい人には各ライブラリの専門書の方が情報量が多い

読了後にできるようになること

• 変数・数値・文字列・リスト・タプル・辞書・集合といったPythonのデータ型と基本操作を理解できる
• 制御構文・関数定義・内包表記・ジェネレータ式を使いこなせる
• オブジェクト指向プログラミングと例外処理の実装ができる
• 標準ライブラリ・サードパーティパッケージの導入と活用ができる
• scikit-learnを用いた機械学習・ニューラルネットワーク・ディープラーニングの入門コードを動かせる
• NumPy・SciPy・Matplotlibによる科学技術計算およびFlaskによるWebアプリケーション作成の基礎を体験できる

本書のキー概念(章解説)

• 第 1 章 プログラミング言語Python — Pythonのインストールと最初の文法確認。環境構築でつまずく前に読む章
• 第 2 章 Pythonの文法 変数から文字列まで — 変数・数値・文字列の三本柱。基礎文法の核心
• 第 3 章 Pythonの文法 関数からリストまで — 組み込み関数とリストをセットで理解する
• 第 4 章 Pythonの文法 制御構文 — if/for/while の条件分岐とループ処理
• 第 5 章 Pythonの文法 関数の定義と変数のスコープ — 自作関数とスコープを理解すると以降の章が格段に読みやすくなる
• 第 6 章 Pythonの文法 タプルからジェネレータまで — 内包表記・ジェネレータ式はPythonらしいコードを書くうえで最重要。練習問題を繰り返す価値がある章
• 第 7 章 Pythonの文法 オブジェクト指向と発展的な機能 — クラス・例外処理・デコレータ等の発展機能を一括カバー
• 第 8 章 標準ライブラリを使ってみよう — モジュールシステムと標準ライブラリの使い方。実務コードを読む前提知識として有用
• 第 9 章 色々なプログラミングをしてみよう — 機械学習・ディープラーニング・科学技術計算・Webアプリと横断的にサンプルを動かすことで、Pythonの活用イメージを一気に広げる最終章

ハイライト

• 機械学習、ディープラーニング、科学技術計算といった、Pythonがよく利用されている分野についての解説を掲載しています。いろいろな分野のサンプルコードを動かすだけでなく、機械学習などの理論の概要を知りたい方にもオススメです。(入門書でありながら応用分野のサンプルを複数カバーする本書の強みを端的に示している)

編集メモ

Qiita 言及 0件 / 外部シグナルなし。2018年出版でPython入門書の競合が多い市場での位置づけは補完的な選択肢

読む前に押さえておきたいこと

• プログラミング経験がまったくなくても読み始められるが、パソコンの基本操作(ファイル操作・コマンドライン起動)は前提とする
• 9章の機械学習・ディープラーニング節は理論理解よりコードを動かすことを優先しているため、数学の事前知識は不要

学習のコツ

• 1〜7章の文法パートは各章末の練習問題を実際に手で書くことで定着度が大幅に上がる。読み流しだけでは定着しにくい
• 9章はサンプルコードを動かすことが目的なので、理論が分からなくても先に進んでよい。動いた実感を得てから各専門書に移ると学習曲線が滑らかになる
• 6章の内包表記・ジェネレータ式は多くのPythonコードで頻出するため、この章だけ集中的に練習問題を繰り返すと実務コードが読めるようになるスピードが上がる