※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 膨大なデータを扱うときに基本となる知識が統計解析です。本書はこれから統計解析を学びたいと考える方に向けて，プログラミングの力を借りて実際にデータを確認することで，直感的な理解を促します。プログラミング言語にはPythonを利用します。Pythonで統計解析を解説するメリットはいくつかあります。Python自体がシンプルで可読性が高い上に逐次実行できるため初心者でも理解しやすいと言えます。これ以外にも，Pythonは統計解析に関するライブラリが充実しており，複雑な計算やグラフの描画がかんたんにできます。また，Pythonは汎用的な言語ですので，システムの中にシームレスに組み込むことができます。本書によって統計解析を学習することで，Pythonのデータ解析スキルもあわせて習得できるでしょう。

Software Designで完売御礼の特集号，ITエンジニアと線形代数，ITエンジニアと微分積分，ITエンジニアと数学の各特集記事を再編集しまとめました。各記事，それぞれ筆者が再検討し修正，場合によって加筆をしております。内容はほぼ高校から大学の教養課程の数学と，Pythonを使ったプログラミングが中心。しかし，Deep Learnningや機械学習，人工知能の基礎を学ぶことができます。ITと数学の組み合わせはとてもパワフルです。他にも十分に応用できる基礎を本書で得てください！

本書は，Pythonエンジニアとしてのスキルアップを目指す人のための，Python 3の本格的な学習書として執筆されました。Pythonの基本文法，オブジェクト指向，データ構造やコーディング手法，例外処理，標準ライブラリなど，データサイエンスやWebアプリのエンジニアとして必須となるPythonプログラミングの知識やテクニックを，実際に手を動かしながら学べる一冊になっています。「Python 3エンジニア認定基礎試験」を実施している「Pythonエンジニア育成推進協会」が監修しているので，試験を受験する方のための副読本としても役立ちます！

GoogleなどのWebサービスで人気のスクリプト言語「Python」は，現在の言語に共通する，美しく模範的なプログラミングの学習に最適な言語です。本書は，プログラミングの知識がゼロの方でも理解できる，いちばん簡単なPythonの学習書です。プログラミングの基本の基本から，データ型を駆使した本格プログラムまで，豊富なイラストとサンプルを使って，Pythonならではのプログラミングのノウハウを楽しく解説します。

好評の「いちばんやさしいPythonの学習書」が約8年ぶりにリニューアル！　プログラミングの知識がゼロの方でも理解できるイラストやサンプル満載のわかりやすい解説はそのままに，最新のPython 3に完全対応。さらに，プログラミングの応用編としてWebアプリケーション作成やデータ分析の基本も解説しています。プログラミングの基本の基本から，データ型を駆使した本格プログラムまで，Pythonならではのプログラミングを楽しく解説します！

※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-12780-0)も合わせてご覧ください。 近年注目を浴びる人工知能は微分をはじめとした数学の計算に基づいています。また，新型コロナウィルス感染の予測では微分方程式が利用されています。微分積分は，多くの方が学ぶ意義がある学問なのですが，複雑な計算や数式が原因で学習に挫折した方も少なくありません。そこでPythonの出番です。 本書はこれから微分積分を学びたいと考える方や学び直したい方に向けて，Pythonの力を借りて視覚的にデータを確認することで，直感的な理解を促します。複雑な計算とグラフの描画はPythonにまかせ，Pythonが出力する結果とグラフを読み解くことに注力します。数学のエッセンスを理解して活用するために，コンピューターを使用した数学の学習は効率的な学習方法とも言えます。 「とりあえずPythonに計算させてみよう」と，軽い気持ちで数学の学習を開始してみましょう。

本書（原題：Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language）はアルゴリズムの分析と設計方法について、Pythonを使って説明します。古典的なアルゴリズムに焦点を絞って解説していますが、基本的なアルゴリズムによる問題解決の方法もしっかり理解できます。 本書はプログラミングとコンピュータサイエンスの最も重要で難しい分野を非常に読みやすい形で解説しています。アルゴリズムの理論とプログラミングの実践の両方をカバーし、理論が実際のPythonプログラムにどのように反映されているかを説明します。また、Pythonに組み込まれている有名なアルゴリズムとデータ構造について説明し、実装と評価について学ぶことができます。 本書で学べること 新しい問題を効率的なアルゴリズムで解ける問題に変換する方法。もしくは、効率的に解けない問題であると示す方法 数学と基本的な実験やベンチマークを使ってアルゴリズムとPythonのプログラムを分析する方法 古典的なアルゴリズムとデータ構造を深く理解し、Pythonでこれらを効率的に実装する方法 新しい問題を解くために新しいアルゴリズムを設計し、実績のある設計原理・設計技法を使って実装する方法 Pythonのハイパフォーマンスコンピューティングを実現する豊富なツールを使って実装を高速化する方法