※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。 2016年７月の刊行以来、入門者向けの丁寧な解説が「親切すぎる！」と大好評の『カラー図解 最新 Raspberry Piで学ぶ電子工作』が、Raspberry Pi 4に対応した内容でリニューアル！ 電子工作の超初歩的な演習である「Lチカ」（LEDライトをチカチカと点灯させる）から、温度センサ、モーター、液晶ディスプレイなどの超定番パーツを用いる演習、スマホやタブレットとラズパイを連携させた応用演習を通して、ラズパイを使った電子工作を基礎からきっちりと学べます。 演習に用いるPythonのプログラムはダウンロード可能！ 実際に回路を組む際、見やすくて便利な回路図のPDFファイルをダウンロード可能！ 演習で使うLEDや抵抗、ブレッドボード、モーターなどのパーツが揃った公式の「パーツセット」を、秋葉原の老舗電子パーツショップの秋月電子通商さんにて販売（通販と店頭）！ 刊行後の更新情報をWebにて発信！ 本書は10章構成です。１章では「Raspberry Piとは何か」をその生い立ちから紹介します。２章では、Raspberry Piを使ううえで必要なものを紹介。OSのインストールからセットアップまでを解説します。 ３章では、LEDを点灯させる演習で、電流、電圧、抵抗など電子工作に必要な予備知識を学びます。４章では、プログラムを使ってLEDを点滅させ、ラズパイによる電子パーツの制御方法を学びます。５章では、タクトスイッチを使ったLEDの点灯／消灯、６章では、半固定抵抗やセンサを使ったAD変換によるアナログ値の利用法を学びます。７章では、温度計を作る演習でI2Cデバイスの利用法を、８章では、DCモータやサーボモータを使い、PWM（パルス幅変調）の利用法を学びます。９章では、ラズパイをスマホやタブレット、パソコンと連携させ、LEDやモータを制御する演習を行い、WebIOPiという技術の利用法を学びます。10章では、９章で学んだ知識を応用し、スマホから操作できるキャタピラ式模型を作ります。 ・本書で対応するRaspberry Piの機種 Raspberry Pi……Raspberry Pi 4 Model B、Raspberry Pi 3 Model B+、Raspberry Pi Zero WH（そのほか40ピンのGPIOポートをもつ機種） ・対応するRaspberry Pi 用のOS Raspberry Pi OS（2020-05-27（Buster））またはRaspbian（2019-04-08（Stretch）） ～刊行後の最新OSへの対応方法を、Webでの発信を可能なかぎり行う予定。 ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

※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。 【ExcelデータをPythonで自動処理する方法が一冊でわかる！】 本書は、プログラミング言語「Python」を使ってExcelデータを自動処理するテクニックを解説した書籍です。Excelデータを自動処理するには「VBA」を使うのが最も手軽ですが、環境や目的、作業の種類によってはPythonを使ったほうがよい場合もあります。具体的には、 ・Webデータや他形式データとExcelのデータを組み合わせて一括処理したい ・処理対象のデータが膨大なためVBAで作業すると時間がかかる ・実務作業を担当する人がExcelの操作に慣れていない といったケースでは、Pythonのプログラムを利用すると便利です。 本書は、上記のような作業をPythonで自動化・効率化する方法を体系的に解説しているので、ビジネス現場のExcel作業を一瞬で終わらせるテクニックを一冊で身に付けることができます。主な外部ライブラリとして、Excelデータを操作する「openpyxl」とExcelを直接操作する「pywin32」を使用し、データの入力・編集からアプリ作成まで、様々な自動処理の技を紹介しています。 ■目次 ●第1章 これだけは知っておきたい！ PythonとExcelの基礎知識 　　SECTION 001 Excelのデータの内部構造を知ろう 　　SECTION 002 Excelのデータ処理を自動化するには？ 　　SECTION 003 Excel内蔵プログラミング言語「VBA」とは？ 　　SECTION 004 Excelデータを処理できる「Python」とは？ 　　SECTION 005 どちらを使う？ VBAとPythonの使い分けのポイント ●第2章 まずはここから！ Pythonプログラミングの基本 　　SECTION 006 Pythonをインストールしよう 　　SECTION 007 Pythonの統合開発環境を使ってみよう 　　SECTION 008 Pythonのコードを実行してみよう 　　SECTION 009 かんたんな計算をしてみよう 　　　……ほか 　 ●第3章 Excel自動化の第一歩！ さまざまなExcelデータを処理しよう 　　SECTION 025 セルの番号を指定してデータを取り出そう 　　SECTION 026 セルから数式と計算結果の値を取り出そう 　　SECTION 027 数値セルのデータを取り出そう 　　SECTION 028 特定の単語を含むセルのデータを取り出そう 　　　……ほか 　 ●第4章 表の見栄えも大事！ Excelのセル書式を設定しよう 　　SECTION 056 セルのフォントの書式を設定しよう 　　SECTION 057 セルの塗りつぶしの色を設定しよう 　　SECTION 058 セルの表示形式を設定しよう 　　SECTION 059 セル範囲の罫線を設定しよう 　　　……ほか 　 ●第5章 データの見える化も自動化！ テーブル・図形・グラフを操作しよう 　　SECTION 068 表の範囲をテーブルに変換しよう 　　SECTION 069 作成済みのテーブルのスタイルを変更しよう 　　SECTION 070 テーブルにデータを追加入力しよう 　　SECTION 071 ピボットテーブルを作成しよう 　　　……ほか 　 ●第6章 面倒な反復処理を自動化！ シートとブックを操作しよう 　　SECTION 082 ブックにワークシートを追加しよう 　　SECTION 083 シート名を変更しよう 　　SECTION 084 シートを一時的に隠そう 　　SECTION 085 特定のシートを削除しよう 　　　……ほか ●第7章 データの活用法が広がる！ Excelデータと外部データを連携しよう 　　SECTION 102 ファイルの一覧をシートに入力しよう 　　SECTION 103 テキストファイルをシートに入力しよう 　　SECTION 104 複数のテキストファイルを1つのブックにまとめよう 　　SECTION 105 シートのデータをテキストファイルに出力しよう 　　SECTION 106 CSVファイルのデータをシートに入力しよう 　　　……ほか 　 ●第8章 ダイアログやアプリ作成で効率化！ Pythonをもっと活用しよう 　　SECTION 116 ファイルダイアログを表示しよう 　　SECTION 117 独自の操作画面を設計しよう 　　SECTION 118 入出庫管理用のアプリを作成しよう

SAP社のエンタープライズ向けデータベース製品「SAP SQL Anywhere」は、自己管理型の高性能RDBMS「SAP SQL Anywhere」と、iPhoneなどのモバイル端末でも稼働する超小型RDB「Ultra Light」、異種のデータベースと何万ものSQL AnywhereまたはUltra Lightデータベースとの同期が可能なミドルウェア「Mobile Link」、そして多彩な管理ツールなどを同梱したスイート製品です。その中核をなすRDBMS SAP SQL Anywhereは、1ユーザーから数百万ユーザーレベルまで、そしてUNIXサーバーからLinux、Mac OS、Windows、さらにはARM Linuxベースのシングルボードコンピューティングまで対応する高性能、軽量RDBMSです。 Javaや.NETフレームワークのほかにもPerl、PHP、Python、Ruby、Diangoなど多数のプログラミング環境をサポートし、アプリケーションへのデータベースの埋め込みも容易です。 日本での約10年ぶりの解説本となった本書では、SAP SQL Anywhereのインストールからバックアップ／リカバリなどRDBMSとしての基本的な機能、進化したチューニング機能、高可用性、負荷分散などのエンタープライズ向け機能について解説するとともに、クラウド版や他社製データベースとのデータ同期、Ultra Lightを用いたモバイルアプリケーションの開発例など、SQL Anywhereスイートの全体像を解説します。IoT（モノのインターネット）が話題となるなか、大量のセンサーデータのさまざまな活用が注目されています。本書はIT環境の革新に合わせて進化するSQL Anywhereを知るための最適な1冊です。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 一番やさしいデータベースとSQLの入門書がリニューアル データベースは沢山のデータを管理するためのソフトですが、データの登録／変更／削除を確実にし、多数のユーザーからの操作を受け付ける仕組みが備わっています。このデータベースを操作するための言語がSQLです。しかし、本書は「そもそもデータベース（リレーショナルデータベース）とはどういうものであるか」から解説を始めます。データベースの基礎知識を解説し、データの操作を実際に試して学ぶことができる一冊です。 ・絵を多用し、短い解説で絵本のようにビジュアルに理解することができます。 ・2ページを単位とした説明、基礎に絞り込んだ内容でスピーディに習得。 ・予備知識は不要。「データベースの基本概念」から学べます。 ・改訂版では、内容を最新にアップデートし、操作を中心に学べるように改訂しました。 ・無料で試せる、最新のデータベースのインストール方法も紹介。 【「絵本」シリーズは、ラインナップをリニューアル！】 翔泳社の「絵本シリーズ」は、豊富なイラストと簡潔な解説で コンピュータ技術に入門できる初心者向けのシリーズです。 言語／技術の超初心者や手軽に習得したい方に最適な入門書です。 新しい「絵本シリーズ」では、旧来の分かりやすさ、親しみやすさ、 基礎に徹した内容というコンセプトはそのままに、Web／ネットが全盛となった 現在のコンピュータ技術の潮流に合わせた解説を心掛けます。 『Cの絵本』『Javaの絵本』『Pythonの絵本』などを皮切りにラインナップを順次刷新、 さらに新しい仲間を増やしてラインナップを充実していきます。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 ◆◆3言語(C言語、C++、Python)対応で、「画像処理の基本」が身につくと、大好評のテキストの改訂版！◆◆ ・OpenCV4.5に対応し、さらにパワーアップ! ・基本アルゴリズムとサンプルプログラムが豊富で、いますぐできる！ ・理論と実践のバランスがよく、初学者に最適！ ・全編をフルカラー化し、デザインも一新！ ・練習問題を解いて理解度アップ！ ・Windowsだけでなく、Macでのインストールにも対応！ 【「まえがき」より】 本書は，理数科高校生，工業高等専門学校生，大学学部生などを対象とした講義用教科書としての利用を想定し，基本的かつ汎用性の高い画像処理アルゴリズムを選定して解説した．また初学者が独学でも学べるように，開発環境の構築方法，トラブルシューティングなどの詳細な手順を載せている．本書ではまず，画像処理アルゴリズムについて解説し，内部で行われる処理が十分に理解されることに重点を置いている．その後，C言語での実装例を並べて表記し，各アルゴリズムがどのようにコーディングされるのかを解説する．さらに，OpenCVの関数を用いたプログラム（Python，C++言語）も併記し，OpenCVの利用方法を説明する． 今回，第3版に改訂するにあたり，読者からのさまざまなコメントや，我々が本書を用いて講義してきた経験をもとに，内容の理解がより促進されるように章立てを整理し，読者がより興味を惹くような内容に変更した．執筆時点における最新の開発環境に対応するため，OpenCV4系を採用し，Windows11とmacOS上での開発環境の構築について詳細な解説を加筆した．さらに，OSに依存しないGoogle Colaboratoryを用いたプログラム作成方法も加筆した．一方，情報処理技術者試験の試験要綱が2022年4月から更新され，擬似言語の記述形式が大幅に変更され，プログラムの記述方法がC言語と同等になった．そのため，第2版まで記載していた古い記述形式の擬似言語を用いたプログラムは削除することにした． 【おもな内容】 1章　画像処理とOpenCV 2章　OpenCV の導入 3章　画像入力装置と静止画・動画フォーマット 4章　デジタル画像と配列 5章　色空間 6章　濃淡変換 7章　フィルタ処理 8章　2値画像処理 9章　複数画像の利用 10章　幾何学変換 11章　距離画像処理 付録A　OpenCVの描画系関数 付録B　OpenCVをソースからビルドする 付録C　OpenCVメインモジュール概説 姉妹書『OpenCVによるコンピュータビジョン・機械学習入門』も好評発売中！ ※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。

※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。 AIシステムを動かすモデルの解釈可能性を高め、説明可能なAIへの道を開く 本書では、線形回帰や決定木などのシンプルなホワイトボックスモデルから、深層ニューラルネットワークなどのようなブラックボックスモデルまで、その解釈手法とPythonによる実装を解説。「どのように動作し、予測に至ったのか」に答え、モデルを「解釈可能」にするためのアプローチを網羅的に扱い、そして更に「なぜ、この予測をしたのか」に答え「説明可能なAI」に至るための道を示しています。 第1部 解釈可能性の基礎 第1章 はじめに 　1.1 Diagnostics+のAI―AIシステムの一例 　1.2 機械学習システムの種類 　1.3 Diagnostics+のAIを構築する 　1.4 Diagnostics+のAIの問題点 　1.5 Diagnostics+のAIシステムを堅牢にする 　1.6 解釈可能性と説明可能性 　1.7 本書で何を学ぶのか？ 　1.8 まとめ 第2章 ホワイトボックスモデル 　2.1 ホワイトボックスモデル 　2.2 Diagnostics+―糖尿病の進行度 　2.3 線形回帰 　2.4 決定木 　2.5 一般化加法モデル（GAM） 　2.6 ブラックボックスモデルとは 　2.7 まとめ 第2部 モデルの処理の解釈 第3章 モデルに依存しない方法：大域的な解釈可能性 　3.1 高校生の成績予測器 　3.2 アンサンブルツリー 　3.3 ランダムフォレストを解釈する 　3.4 モデルに依存しない方法：大域的な解釈可能性 　3.5 まとめ 第4章 モデルに依存しない方法：局所的な解釈可能性 　4.1 Diagnostics+のAI：乳がん診断 　4.2 探索的データ分析 　4.3 深層ニューラルネットワーク 　4.4 DNNを解釈する 　4.5 LIME 　4.6 SHAP 　4.7 アンカー 　4.8 まとめ 第5章 顕著性マップ 　5.1 Diagnostics+のAI：浸潤性乳管がんの検出 　5.2 探索的データ分析 　5.3 畳み込みニューラルネットワーク 　5.4 CNNを解釈する 　5.5 バニラバックプロパゲーション 　5.6 ガイド付きバックプロパゲーション 　5.7 その他の勾配ベースの手法 　5.8 Grad-CAMとガイド付きGrad-CAM 　5.9 どの寄与度推定法を使えばいいのか？ 　5.1 まとめ 第3部 モデルの表現の解釈 第6章 層とユニットを理解する189 　6.1 視覚的な理解 　6.2 畳み込みニューラルネットワーク：復習 　6.3 ネットワーク分析フレームワーク 　6.4 層とユニットを解釈する 　6.5 まとめ 第7章 意味的な類似性を理解する 　7.1 感情分析 　7.2 探索的データ分析 　7.3 ニューラル単語埋め込み 　7.4 意味的類似性を解釈する 　7.5 まとめ 第4部 公平性とバイアス 第8章 公平性とバイアスの軽減 　8.1 収入予測 　8.2 公平性の概念 　8.3 解釈可能性と公平性 　8.4 バイアスを軽減する 　8.5 データセットのためのデータシート 　8.6 まとめ 第9章 説明可能なAIへの道 　9.1 説明可能なAI 　9.2 反実仮想的な説明 　9.3 まとめ Appendix 付録A セットアップを行う 　A.1 Python 　A.2 Gitコードリポジトリ 　A.3 Conda環境 　A.4 JupyterNotebook 　A.5 Docker 付録B PyTorch 　B.1 PyTorchとは？ 　B.2 PyTorchをインストールする 　B.3 テンソル 　B.4 データセットとDataLoader 　B.5 モデリング 付録C 日本語版付録日本語を扱う 　C.1 単語に分割する 　C.2 ワードクラウドを作成する 　C.3 日本語を単語埋め込み化する Ajay Thampi（著者） 信号処理と機械学習をテーマに博士号を取得し、強化学習、凸最適化、5Gセルラーネットワークに適用される古典的な機械学習技術をテーマに主要なカンファレンスやジャーナルで論文を発表している。現在は大手テック企業にて「責任あるAI」と公平性を専門に機械学習エンジニアとして活躍。マイクロソフトのリードデータサイエンティストとして、製造業、小売業、金融業など様々な業界の顧客に対して、複雑なAIソリューションをデプロイする仕事を担当した経験を持つ。 松田晃一（翻訳者） 博士（工学、東京大学）。石川県羽咋市生まれ。『宇宙船ビーグル号の冒険』を読み、絵描きではなく、コンピュータの道へ。海（海水浴）と温泉を好む。HCI/AR/VR/UX、画像処理・認識、機械学習、エッセーの執筆、技術書、SF、一般書の翻訳などに興味を持つ。最近立ち上げたPython の講義が（自分では）結構良く構成でき、再構成し書籍化を考えている。PAW^2（メタバース）の開発に携わり、オープンソースのm3py ライブラリの開発を行っている。著書に『Python ライブラリの使い方～ GUI から機械学習プログラミングまで』、『p5.js プログラミングガイド改訂版』（カットシステム)、『学生のためのPython』（東京電機大学出版局)、『WebGL Programming Guide』（Addison-Welsley Professional）など、訳書に『Web API デザイン・パターン』、『機械学習エンジニアリング』、『プログラミングのための数学』、『データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング』（マイナビ出版）、『生成Deep Learning』、『詳解OpenCV3』、『コンピュータビジョンのための実践機械学習』（オライリー・ジャパン）、『デザインのためのデザイン』（ピアソン桐原）などがある。 ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。

【Visual Studio Code解説書の決定版が全面改訂！】 近年注目を集めるエディタ「Visual Studio Code」について徹底的に解説。基本はもちろん、意外と知られていないさまざまな機能、TypeScript、Go、Pythonでの開発を通した実践例、そして拡張機能開発までを扱います！最新のVisual Studio Codeに全面対応するほか、リモート開発機能やGitHubとの連携とった解説も拡充し、さらにパワーアップした決定版です。 ■こんな方におすすめ Visual Studio Codeをさらに使いこなしたい人、ほかのエディタを使っておりVisual Studio Codeに興味のある人 ■目次 ●第1部：Visual Studio Codeの基本 　　第1章：インストールと初期設定 —— Visual Studio Codeを使いはじめる 　　第2章：画面構成と基本機能 —— 直感的な画面に隠された多くの機能たち 　　第3章：ビューとコマンドパレット —— いろいろな情報を整理し、簡単に呼び出す 　　第4章：Gitとの連携 —— 基本操作から便利な拡張機能まで 　　第5章：デバッグ機能 —— さまざまな言語のデバッグを直感的なUIで行う 　　第6章：そのほかの機能 —— タスク、リント、スニペット、ターミナル 　　第7章：リモート開発機能 —— 開発環境と実行環境の差分を埋める新機能 　　第8章：GitHub連携／GitHub Codespaces —— GitHubと繋がった開発環境とワークフロー 　　第9章：カスタマイズ —— 柔軟な設定項目、ショートカットでより使いやすく 　　第10章：拡張機能 —— 導入、管理、おすすめの拡張機能 ●第2部：実際の開発でVisual Studio Codeを使う 　　第11章：GoでのWeb API開発 —— 各種の開発支援ツールと連携した拡張機能 　　第12章：TypeScriptでの開発 —— デフォルトで使えるフロントエンド開発機能たち 　　第13章：Pythonでの開発とDockerコンテナの利用 —— Web API開発と環境分離テクニック 　　第14章：プログラムの開発にとどまらない活用 —— データ分析、ドキュメンテーション、構成管理 ●第3部：拡張機能の開発とLanguage Server Protocol 　　第15章：拡張機能開発の基本 —— Visual Studio Codeの拡張ポリシーとひな形の作成 　　第16章：実践・拡張機能開発 —— テキスト編集、スニペット、リント、カラーテーマ 　　第17章：自作の拡張機能を公開する —— 広く使ってもらうために必要なさまざまな事項 　　第18章：Language Server Protocol —— エディター拡張のための次世代プロトコル ■著者プロフィール 森下篤：GO株式会社所属のソフトウェアアーキテクト。AIプロダクトのデータ基盤や、APIサービス化を担当する。同人誌『VS Codeデバッグ技術』などでの技術書典に参加したり、VS Code Meetupのオーガナイザを務めたりしている。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書 本書は、化学・化学工学分野でPythonを使って機械学習を行うための入門書です。 これまでに蓄積してきた実験／製造データをデータ解析・機械学習を用いて分析することで、いままでとはまったく別のアプローチで材料開発を加速させたり、プロセス管理を効率化・安定化させたりすることができます。なぜなら、実験や製造データは、目に見えない、研究者・技術者の知識・知見・経験・勘の宝庫だからです。そして、データ解析・機械学習を用いることで、これらを目に見える形にすることができるからです。 読者が一から実践できるよう、Pythonのインストール方法、データ解析・機械学習の基本理論から、材料設計、分子設計、プロセス管理について実際にサンプルプログラムとサンプルデータセットを使った実践までを丁寧に解説しています。 第1部　Python と統計の基礎知識 第1章　Pythonの基礎 1.1　Pythonの使い方 1.2　データセットの読み込み・保存 第2章　データの図示 2.1　ヒストグラム 2.2　箱ひげ図 2.3　散布図 2.4　相関行列 第2部　データ解析・機械学習の基礎 第3章　多変量データとデータの可視化 3.1　多変量データ 3.2　データの前処理 3.3　主成分分析（Principal Component Analysis：PCA） 3.4　階層的クラスタリング 3.5　［発展］非線形の可視化手法：t-distributed Stochastic Neighbor Embedding（t-SNE） 第4章　化学データを用いたモデリング 4.1　回帰分析（regression analysis） 4.2　クラス分類（classication） 第5章　回帰モデル・クラス分類モデルの適用範囲 5.1　モデルの適用範囲（Applicability Domain：AD）とは？ 5.2　データ密度 5.3　アンサンブル学習法（Ensemble learning） 第3部　化学・化学工学データでの実践のしかた 第6章　材料設計，分子設計，医薬品設計 6.1　材料設計 6.2　分子設計，医薬品設計 6.3　化学構造の表現方法 6.4　化合物群の扱い 6.5　化学構造の数値化 6.6　化学構造の生成 6.7　化合物のデータセットを扱うときの注意点 6.8　具体的なデータセットを用いた解析 第7章　時系列データの解析 7.1　化学プラントにおける推定制御・ソフトセンサー 7.2　時系列データ解析の特徴 7.3　モデルの劣化と適応型ソフトセンサー（Adaptive Soft Sensor） 7.4　データ解析・機械学習による化学プラントのプロセス管理（異常検出，異常診断） 第8章　Datachemical LABを用いた化学・化学工学のデータ解析・機械学習 8.1　Datachemical LAB 8.2　材料設計 8.3　分子設計 8.4　適応型ソフトセンサー 8.5　Datachemical LAB による材料設計・分子設計・プロセス設計・プロセス管理

データ収集＆活用、ファイル整理、プレゼン、Excel業務… いつもの仕事が驚くほど 速く・正確・ラクになる！ ★本書で学べる主な内容★ 【PART １　スキルアップ編】 ・大量のファイルの一括整理＆ファイル名変更　　・Webスクレイピング　　・Excel業務の自動化（集約・集計）　　・便利なアプリ開発　　・API活用 【PART ２　入門編】 　インストール方法、プログラミングの基礎知識など、ゼロから学べます！ ★本書の特長★ とことんわかりやすい！　楽しい！　簡単なのに効果ばつぐんの「使えるスキル」を厳選！ 【１】「本×動画」で学べる！ 　本書で伝える５つのスキル、プログラミングの基礎知識などについて特典動画付。 　本でじっくり学び、動画でさらに理解を深められます。 【２】マンガで学ぶから、挫折しない！ 　皆がよく仕事でぶつかる「あるある！」場面をコミックで紹介。 　それからPythonでサクッと解決する方法を伝えていくので、どんどん頭に入ります。 【３】「入門編」×「スキルアップ編」の２部構成だから、無理なく学べる！ 　すぐにPythonを活用していきたい方はPART １「スキルアップ編」からスタート。初めての方はインストール方法や基礎知識など、ゼロから学べる「入門編」からスタート。 　自分に合った方法を選べるので、無理なく身につきます。 【４】独学の強い味方「サンプルコード」＆素材データが無料ダウンロードできる！ ★本書のスキルでどんなことが可能になる？★ ・業務の効率＆スピードが大幅アップ　　・コスト削減　　・ルーティンワークの自動化で、重要業務に集中できる　　・的確なデータ分析で意思決定が加速化　　・仕事力が上がり、市場価値の高い人材に成長etc.

※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。 プログラミングを習得する一番効率的な方法、それはゲームを作りながら学ぶこと。 文法だけを学んでも、何に、どうやって使うかわからないままでは、きちんとプログラミングを覚えたとは言えません。 本書の特徴は「プログラミング学習に最適なPythonを使って」、「ゲームを作りながらプログラミングの実践的な考え方を身に付けられる」ことです。 PART1では「Pythonの基礎知識」を学び、PART2ではその知識をもとにpygameを使って「ゲームを作る」2つのパートで構成されています。 「いきなりゲームを作るなんて難しそう！」 そう感じる人もいるかもしれませんが大丈夫。 まずは、サンプルコードを真似しながら手を動かしてプログラムが動くことを実感してみましょう。 Pythonに詳しいやさしいカエルくんがしっかり丁寧に教えてくれます。 サンプルファイルもダウンロードできるから、自分で書いたプログラミングが動かないときもしっかりサポート。 プログラミングで一番大切なことは、命令をたくさん覚えることでも、エラーなく正しく書くことでもありません。 もちろんそれらも大事。でも一番は、「自分で考えたアイデアをカタチにする」ことなんです。 「ゲームってこうやって作るんだ」「シューティングゲームってこうやって動いていたんだ！」 新しい発見をしながら学習した知識は、しっかり身に付きます。 自分で考えたゲームやアイデアを形にできる瞬間は、とても楽しいですよ。 「プログラミングには興味があるけど、どうやって勉強したらいいんだろう？」 「何度も挑戦してるけど難しくて脱落してしまった……」 そんなふうに考えているプログラミング入門者、Python入門者にぜひ手に取っていただきたい1冊です！ 【本書で作るゲーム】 PART1ではPythonの基礎を学びながら「体重と身長を入力してBMI値を出す」簡単なアプリのようなものを作っていきます。 PART2ではpygameをインストールして、 ・「衝突判定を使ったアクションゲーム」、 ・「ボール反射を利用したブロック崩しゲーム」、 ・「集大成のシューティングゲーム」 など本格的なゲームを作っていきます。 作れるゲームが増えていくことで感じる「できた！」という達成感は、まるでゲームをクリアしたときのような快感にも似ていますよ。

無償で使えるRPAツール 前提知識はPythonのみ 　「お金をかけずにRPAツールを作りたい」―― 　こうしたニーズをお持ちなら、本書で紹介している「SikuliX」はピッタリです。 　SikuliXは、無償で利用できるRPAツールです。パソコンのモニターに表示されている画像を認識する機能を備え、マウスやキーボード操作を自動化できます。例えば、「画面のこの領域のデータを読み取って、別のアプリのこの領域にコピーする」といった作業を自動化できるのです。 　画像認識技術を用いているので、アプリを選びません。自社で作り込んだ専用のアプリでも、Webブラウザーでも、エクセルでも、適用できます。人によるパソコンでの作業のほとんどをカバーできるでしょう。 　SikuliXは複数のプログラミング言語で扱うことができ、本書では最近注目の「Python」で説明しています。SikuliXのインストール手順に始まり、基本的な操作方法やプログラミング方法を丁寧に解説していますので、Pythonが読めれば、そのほかの予備知識なしに利用可能です。 　本書の特徴は、RPAのサンプルをたくさん掲載していることです。「こんなことがやりたかった」が見つかれば、本書のサンプルを参考にすることで、すぐにでも業務自動化が可能になります。

※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。 「これ、毎日同じ作業をしているけど、自動化できないかな？」 「この作業、手でやってたらとても終わらない…どうにかできないかな？」 そんな声にお答えするのが本書です。 本書では、Pythonを使って、ビジネス上よく起きるさまざまな作業を自動化します。 サンプルが用意されているので、実際にプログラムを動かして試してみることができます。 Pythonの文法も要点を押さえて説明してあるので、自分の作業に合わせてカスタマイズしやすくなっています。 1章では、Pythonをインストールして自動化を行うための環境を整えます。簡単なプログラムを通して、プログラムを実行するコツをつかみます。 2章、3章では、Excelへのデータ入力、データ抽出、書式設定、請求書などテンプレートがあるファイルへのデータ流し込み、Wordのテンプレートへのデータ流し込み、PDF化など、一般的なオフィス文書の自動化を扱います。基本的にはopenpyxlモジュールを使い、後半ではpython-docxやpywin32も使います。 4章では、Webブラウザからのデータ取り込み、一括ダウンロード、パスワードがかかっているサイトへのログインなど、Webブラウザの操作自動化について説明します。「Beautiful Soup」モジュールやSeleniumを使います。 5章では、メールの送信、LINEやTwitterなどのSNSの操作を扱います。また、即時に実行するのではなく、日々の決まった時間や先の日付けで実行したいスケジューリングの設定について説明します。 6章では、ダイアログを出してユーザーから言葉やファイルの入力を得る方法や、正規表現の使い方、プログラムをデスクトップアプリにする方法、他の人が実行しやすい形でプログラムを渡す方法、マウスやキーボードの操作を自動化する方法など、便利な情報を詰め込んでいます。TkinterやPyInstallerを使います。 Pythonの知識の浅い方でも使いやすいように、インストール方法から、実行方法までを丁寧に説明しています。また、巻末には文法をまとめたAppendixを入れています。 実行環境としては、Windows、macOS、Linuxに対応していますが、項目によっては一部OSにしか対応していないものもありますのでご注意ください。 Python3.x対応。 ※他の人が実行しやすい形でプログラムを渡す目的で使うPyInstallerは、Python3.5～3.7対応です。

※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。 Power Automate Desktopによる自動化を、こんなにも詳しく丁寧に！ 本書は、デスクトップ版のPower Automate解説書です。 デスクトップ版のPower AutomateはMicrosoftが無償で提供しているツールで、さまざまな業務を自動化することができます。Windows 11には標準でインストールされており、Windows 10には無償で追加インストールすることができます。 Power Automateを使うと、マウス操作で「アクション」という部品を組み合わせるといった簡単な操作で、Windowsの操作はもちろん、Windowsの標準アプリやOutlookやExcelといったMicrosoftのOfficeアプリ、オリジナルのデスクトップアプリ、Webブラウザなどを自動で操縦できるようになります。 プログラミングの知識はPower Automateには必要ありません。 本書では、Power Automateのような業務自動化ツールにまったく触ったことがない方でも使えるように、初歩から丁寧に解説しています。 本書は、1章から少しずつPower Automateの知識を増やしていけるような構成になっており、初心者の方は本の最初から、手を動かしつつ学習していただくのがおすすめです。3章までで基本的な使い方が把握できるようになっています。 4章以降は、用途別に章が分かれているので、ご自身の目的に合った章を選んで読んでみてください。 本書でご紹介している自動化のトピックは、ファイルの圧縮やスクリーンショットの撮影といったWindowsの標準機能を使ったものから、Outlookを使ったメール送信、Excelの操作、オリジナルのデスクトップアプリの操作（学習用に著者のオリジナルアプリを2種類用意）、Webブラウザの操作（自動ログインやスクレイピング含む）、DOSコマンドやPowerShellコマンドの利用、PDF出力やExcelとWordの連携、定期的なフロー実行など、幅広くカバー。 繰り返し発生する作業や、大量に発生する作業を、ぜひ本書で自動化して、仕事を効率化してみてください。 本書の構成： Chapter 1　基本的な操作方法を学ぼう Chapter 2　便利なアクションを活用しよう Chapter 3　フローを条件によって変えてみよう Chapter 4　Excelを徹底活用してみよう Chapter 5　アプリを自動操作してみよう Chapter 6　ブラウザを自動操作してみよう Chapter 7　スクリプトを活用してみよう 本書は、デスクトップ版のPower Automate解説書です。 デスクトップ版のPower AutomateはMicrosoftが無償で提供しているツールで、さまざまな業務を自動化することができます。Windows 11には標準でインストールされており、Windows 10には無償で追加インストールすることができます。 Power Automateを使うと、マウス操作で「アクション」という部品を組み合わせるといった簡単な操作で、Windowsの操作はもちろん、Windowsの標準アプリやOutlookやExcelといったMicrosoftのOfficeアプリ、オリジナルのデスクトップアプリ、Webブラウザなどを自動で操縦できるようになります。 プログラミングの知識はPower Automateには必要ありません。 本書では、Power Automateのような業務自動化ツールにまったく触ったことがない方でも使えるように、初歩から丁寧に解説しています。 本書は、1章から少しずつPower Automateの知識を増やしていけるような構成になっており、初心者の方は本の最初から、手を動かしつつ学習していただくのがおすすめです。3章までで基本的な使い方が把握できるようになっています。 4章以降は、用途別に章が分かれているので、ご自身の目的に合った章を選んで読んでみてください。 本書でご紹介している自動化のトピックは、ファイルの圧縮やスクリーンショットの撮影といったWindowsの標準機能を使ったものから、Outlookを使ったメール送信、Excelの操作、オリジナルのデスクトップアプリの操作（学習用に著者のオリジナルアプリを2種類用意）、Webブラウザの操作（自動ログインやスクレイピング含む）、DOSコマンドやPowerShellコマンドの利用、PDF出力やExcelとWordの連携、定期的なフロー実行など、幅広くカバー。 繰り返し発生する作業や、大量に発生する作業を、ぜひ本書で自動化して、仕事を効率化してみてください。 Chapter 1　基本的な操作方法を学ぼう Chapter 2　便利なアクションを活用しよう Chapter 3　フローを条件によって変えてみよう Chapter 4　Excelを徹底活用してみよう Chapter 5　アプリを自動操作してみよう Chapter 6　ブラウザを自動操作してみよう Chapter 7　スクリプトを活用してみよう クジラ飛行机（くじら ひこうづくえ） 一人ユニット「クジラ飛行机」名義で活動するプログラマー。仕事の自動化に興味があり自動化のためいろいろなツールを作ったり試したりしている。代表作に、テキスト音楽「サクラ」や日本語プログラミング言語「なでしこ」など。2001年オンラインソフト大賞入賞、2005年 IPAのスーパークリエイター認定、2010年 IPA OSS貢献者賞受賞。 2021年「なでしこ」が中学の教科書に掲載。技術書も多く執筆しており、Python・AI/機械学習・Excel・Rust・JavaScriptなど多くの書籍を手がけている。

※この商品は固定レイアウトで作成されており、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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 端末により、見開き表示で、左右が逆になる場合があります。 未来へのドアを開けよう! 本書は今もっとも注目されているプログラム言語Python 3.6の入門書です。プログラミングを学ぶベストプラクティスはコードを読み、コードを書くことに尽きます。538本のサンプルコードと154本のPythonファイルを使って、Pythonの基礎をしっかり学び、その応用として機械学習プログラミングの扉を叩きましょう。 本書は段階的に3つのパートに分かれています。 Part 1 準備:Python 3をはじめよう まず最初にPython 3を実行する環境を整えます。NumPy、Matplotlib、Pandas、scikit-learnといった科学計算や機械学習に欠かせない外部ライブラリを同時にインストールすることができるAnacondaディストリビューションをインストールします。準備ができたならば、対話型インタプリタを使ってPythonを実行する方法を試し、ファイルに保存したPythonコードを実行します。 Part 2 基礎:基本構文を学ぶ Pythonプログラミングの基礎となるシンタックスを丁寧に詳細に説明します。コードの書き方、値と変数、演算子、組み込み関数、モジュールの読み込み、メソッドの実行、制御構造、例外処理、リスト、タプル、セット、辞書、ユーザ定義関数、関数オブジェクトとクロージャ、イテレータとジェネレータ、クラス定義・・・と、後半の章では初心者には少し難しい内容まで到達します。わかりにくい概念は図解し、コードにはコメント文だけでなく下線やマーカーで細かく補足説明が書き加えてあります。随所に埋め込まれた関連ページへの参照と充実した索引もしっかりサポートします。 Part 3 応用:科学から機械学習まで テキストファイルの読み出しと書き出し、Matplotlibを使ってのグラフ描画、NumPyの配列について詳しく解説します。これらはPythonを活用する場面で必ず求められる知識です。最終章では、集大成としていよいよ機械学習に取り組みます。機械学習プログラミングの基礎知識に続いて、代表的な3つの学習データセット(手書き数字、アヤメの計測データ、ボストン住宅価格)を使って、学習器のトレーニングや評価を行います。 Pythonは1991年に誕生し、Apple、マイクロソフト、Googleといった大企業を含めた欧米の企業や研究機関でよく使われているプログラム言語です。Pythonは機械学習プログラミングに使われることが多いことから、人工知能への期待を反映するように学ぼうという人が増えています。もうそれは遠いSFではなく、自分に起きる身近な出来事として胸騒ぎがするからでしょう。できれば、手にとって確かめたい。未来への扉をこじ開けて、未来の自分に会ってみたい。Pythonはそう思わせるプログラム言語です。

※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。 「ディープラーニング」を概念から実務へ ― Keras、Torch、Chainerによる実装！ ―数多の「ディープラーニング」解説書で概念は理解できたが、さて実際使うには何から始めてよいのか― 本書は、そのような悩みを持つ実務者・技術者に向け、画像認識を中心に「ディープラーニングを実務に活かす業」を解説しています。 すでに世界で標準的に使われているディープラーニング用フレームワークであるKeras（Python）、Torch(Lua)、そして日本で開発が進められているChainerを、そのインストールや実際の使用方法についてはもとより、必要な機材・マシンスペックまでも解説していますので、本書をなぞるだけで実務に応用できます。

※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。 小型パソコン「Raspberry Pi（ラズベリー・パイ／ラズパイ）」でプログラミングを楽しもう！ 「Raspberry Pi」は、手のひらに収まる小型サイズのパソコン。 子供たちの教育用に開発されたもので、安価で使い方の自由度が高く、インターネットの接続性にも優れています。 小学校のプログラミング教育やワークショップなどでも活用されているコンピューターです。 さらにモーターやLEDなどの電子部品とも接続できることから、現在ではIoT産業などでの活用や電子工作のツールとして、子供から大人まで幅広い人気となっています！ この本では、Raspberry Piを通じて、パソコンのしくみや文書作成、プログラミングの基本などを学ぶことができます。 この本を読むことで、例えば次のような知識・技術を身につけることができます。 ・パソコンやOSのしくみがわかる！ ・文書の作成ができるようになり、自由研究レポート作成にも活かせる！ ・ゲームづくりを通じてプログラミングを学べる！ ・子供たちに人気のプログラミング言語Scratch（スクラッチ）だけでなく、Python（パイソン）にも挑戦できる！ ・マインクラフトを楽しみながらプログラミングへの理解を深められる！ 序文では、Raspberry Piの生みの親であるエベン・アプトン氏（Raspberry Pi財団創設者／Raspberry Piトレーディング社CEO）の特別メッセージも掲載。 子供たちのRaspberry Piでのプログラミングを応援しています！ 2020年春から小学校で本格的に始まるプログラミング教育の準備にもピッタリで、子供だけでトライできるのはもちろん、親子でも楽しめる一冊です。 ※Raspberry Piはセットアップが大変というイメージがあるかもしれませんが、この本では、子供向けの設定や各種アプリのインストールが完了している特別仕様のOSを扱うことにより「すぐに使えて楽しめる」ように構成しています。 このデータはダウンロードで無料で入手でき、入手方法についても本書で解説しています。 ※本書で取り扱うRaspberry Piは、「Raspberry Pi 3 Model B+」というモデルです（「Raspberry Pi 3 Model B」にも対応しています）。 ※誠文堂新光社ではRaspberry Piと特別仕様OS、キーボード、モニターなどの周辺機器がセットになった「ジブン専用パソコン２」という子供向けパソコンキットを取り扱っており、こちらを用いてお手軽に本書の内容を実践することも可能です。 ■「子供の科学★ミライクリエイティブ」シリーズについて 1924年創刊の月刊誌『子供の科学』が、未来を生きる子供たちにとって大切な科学の実用知識について、楽しく・わかりやすく解説するシリーズ。 プログラミングなどの「ものづくりの力が身につく」テーマを中心としたラインナップ展開により、「子供たちの未来の可能性が広がる」シリーズを目指します。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 Juliaを使った数値計算の方法を具体的なシミュレーションで学ぶ 本書は『Cによる数値計算とシミュレーション』および『Pythonによる数値計算とシミュレーション』のJulia版です。JuliaはC言語の高速性とPythonの記述力を同時に兼ね備えた比較的新しい言語で、数値計算などに適しています。 本書ではJuliaの簡単な説明を行ったのち、物理シミュレーション、確率的シミュレーション、エージェントベースの数値シミュレーションなどの具体例を示します。 はじめに 第1章　Juliaにおける数値計算 1.1　データ型とライブラリ 1.2　数値計算と誤差 章末問題1 第2章　常微分方程式にもとづく物理シミュレーション 2.1　質点の1次元運動シミュレーション 2.2　ポテンシャルにもとづく2次元運動シミュレーション 章末問題2 第3章　偏微分方程式にもとづく物理シミュレーション 3.1　偏微分方程式の境界値問題 3.2　ラプラス方程式による場のシミュレーション 章末問題3 第4章　セルオートマトンを使ったシミュレーション 4.1　セルオートマトンの原理 4.2　ライフゲーム 4.3　交通流シミュレーション 章末問題4 第5章　乱数を使った確率的シミュレーション 5.1　擬似乱数 5.2　乱数と数値計算 5.3　乱数を使ったシミュレーション 章末問題5 第6章　エージェントベースのシミュレーション 6.1　エージェントとは 6.2　マルチエージェントによる相互作用のシミュレーション 章末問題6 付録 A　Juliaのインストールとパッケージの追加 B　4次のルンゲクッタ法の公式 C　ラプラスの方程式が周囲4点の差分で近似できることの説明 D　ナップサック問題の解法プログラムrkp30.jl E　シンプソンの公式 章末問題略解 参考文献 索引

Pythonのスタンダードがわかる。 わかりやすさを追求した本格的な入門書！ 本書はPythonの入門書です。Pythonはコンパイルのいらない 軽量なプログラミング言語です。その手軽さや文法の学びやすさが 人気であり、入門者がはじめてプログラミングを行なうのに最適な 言語として注目されています。 この書籍は、はじめてプログラミングを学ぶ人に向けています。 入門者がつまづく箇所を事前に募集したプログラミングがはじめての レビューアーと追求し、プログラミングの「なぜ」を解決できるよう わかりやすさを重視した解説をしています。 この書籍で、インストールから応用まで、Pythonでデータを 扱うための基礎がたのしく身につけることができます！ 【本書の特長】 本書はPythonで本当に使われることに特化しており、 「せっかく覚えたのにこの機能全然使わない」ということが ありません。 入門者でもスラスラとPythonを学ぶことができます。 また、一番つまづきやすい環境構築は図を使いながら、 丁寧に解説しているので、安心してプログラミングの学習を 始めることができます。 【対応環境】 本書はWindows、MacOSの両方で解説をしています。また、Pythonの バージョンは執筆時では最新のPython 3.6.1で解説しています。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 ※電子版にはDVD-ROM付録コンテンツは収録しておりません。ただしDVD-ROMに収録したコンテンツの一部（記事で利用したプログラムなど）は読者限定サイトからダウンロードしてご利用いただけます。 はじめてLinuxを使う方におススメの入門書です！ ■Windowsのような操作性を実現した一番人気のLinux「Ubuntu」をベースに解説しています。 ■コマンドを使わないでインストールできるフリーソフトを100本、紹介しています。 ■AI将棋、音楽制作、動画配信、Python活用、Dropbox風サーバー構築など、Linuxの活用法を88個、紹介しています。 ■LinuxでもWindowsアプリを動かせます。その方法を詳しく紹介しています。 Linux専門誌の「日経Linux」に掲載した記事を選りすぐり、再検証・再編集してまとめました！ ≪目次≫ 第1章 Linuxとは何か、何ができるのか 第2章 Ubuntuをインストールして使ってみよう 第3章 Linux遊び方大全88 第4章 お宝Ubuntuアプリ100 第5章 WindowsのアプリをLinuxで使う

※この電子書籍は固定レイアウト型で配信されております。固定レイアウト型は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。 「JavaScript」「Python」「PHP」に続くシリーズ第4弾。 初めてプログラミングに挑戦する初心者を対象に、C#言語の基礎から本格的なアプリケーションの作り方を優しく解説します。 開発環境のインストールからしっかりと解説していきますので、初心者でも安心して学習を開始することができます。プログラミングの教科書として、最初に読む一冊としておすすめです。

本書は，たった1日でPythonプログラミングの基本を学べる入門書です。開発環境のインストールから順を追って説明しているので，初めての人でも安心！ Pythonのさまざまなデータ型の扱い方から，関数，クラス，モジュールを駆使したオブジェクト指向プログラミングまでを，1冊でスッキリと解説しています。また，本格的なアプリケーションを作りながら，開発手順をていねいに解説しているので，Pythonプログラミングの実践的な知識が短時間で身に付きます！

※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。 「いつ、なにをする？」がわかれば、Unityが使えるようになる！ はじめてプログラムを作る、はじめてゲームを作る、という初心者向けのやさしいUnityとゲームの作り方入門です。 作る時の「考え方」がわかれば、アプリ作りはぐっと楽になります。「動く」「回転する」などの簡単なしくみから、それを組み合わせてゲームにしていく過程まで、サンプルアプリを作りながら解説していきます。 カリキュラムは次のようになっています。 Chapter1　Unityって何？ 　Unityの基本解説と、インストールをします。 Chapter2　体験してみよう 　まずは、プロジェクトを作って、基本的な使い方を理解しましょう。 Chapter3　スクリプトで動かそう 　「絵を移動させたいとき」は、「ずっと、絵の位置を変え続ける」というスクリプトで実現できます。 Chapter4　キー入力と衝突判定 　「キーで移動させたいとき」は、「ずっと、キー入力を調べ続ける」というスクリプトで実現できます。 Chapter5　マウスでタッチしたものを調べる 　「マウスのタッチで何か処理を行いたいとき」は、「マウスのタッチがものに衝突したとき、何かの処理を行う」というスクリプトで実現できます。 Chapter6　アニメーション 　「パラパラマンガで動くキャラを作りたいとき」を解説します。 Chapter7　シーンを切り替える 　「メインのゲーム画面の他に、タイトル画面や、ゲームオーバー画面を作りたいとき」のやり方を解説します。 Chapter8　プレハブでたくさん作る 　「同じしくみのキャラをたくさん登場させたいとき」はどうしたらよいでしょう？ Chapter9　重力を使う 　「横から見た2Dゲーム」を作ります。 Chapter10　UI テキストでカウンター 　「ゲーム中に文字を表示させたいとき」の方法を解説します。 楽しいゲームを作りながら、Unityとプログラミングの基本をマスターしましょう！ ◆著者：森 巧尚(もり よしなお) パソコンが登場した『マイコンBASICマガジン』（電波新聞社）の時代からゲームを作り続けて約40年。現在は、コンテンツ制作や執筆活動を行い、また関西学院大学、関西学院高等部、成安造形大学の非常勤講師や、プログラミングスクールコプリの講師など、プログラミングに関わる幅広い活動を行っている。 近著に『作って学ぶ iPhoneアプリの教科書～人工知能アプリを作ってみよう！～』（マイナビ出版）、『楽しく学ぶ アルゴリズムとプログラミングの図鑑』（マイナビ出版）、『動かして学ぶ！ Vue.js開発入門』（翔泳社）、『Python1年生』（翔泳社）、『Java1年生』（翔泳社）、『なるほど！ プログラミング 動かしながら学ぶ、コンピュータの仕組みとプログラミングの基本』（SBクリエイティブ）、『小学生でもわかるiPhoneアプリのつくり方』（秀和システム）など多数。

Pythonでテスト駆動開発をするために知っておきたいpytestのすべて ●本書の目的 ・Pythonを使っているのでpytestを使ったテスト駆動開発する ・シンプルなテストをシンプルに書く ・複雑なテストもシンプルに書く ・読みやすいテストを書く ・self.assertEqual（）やself.assertLessThan（）のようなものではなく、assertだけでテスト駆動する ・単体テストまたはnoseのテストを実行できるようにする ●必要な基礎体力 ・Pythonを使ったことがある ・テスト駆動開発のことはなんとなく知っている ・pytestのインストールくらいはできる 【目次】 CHAPTER1　はじめてのpytest CHAPTER2　テスト関数を作成する CHAPTER3　pytestのフィクスチャ CHAPTER4　組み込みフィクスチャ CHAPTER5　プラグイン CHAPTER6　構成 CHAPTER7　pytestを他のツールで使ってみる 付録A　仮想環境 付録B　pip 付録C　pytestのプラグイン 付録D　Pythonプロジェクトのパッケージ化と配布 付録E　xUnitフィクスチャ 付録F　クラウドでpytestを使う（CircleCI社・金洋国氏書き下ろし） 付録G　pytestを用いたテスト駆動開発（アジャイルコーチ（フリーランス）・安井力氏書き下ろし） ●著書について Brian Okken 20年にわたるR＆D経験を持つ主席ソフトウェアエンジニア。試験計測機器を開発している。また、Test＆Codeポッドキャストを主催し、Python Bytesポッドキャストの共同開催者でもある。 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 個人投資家向けの入門書は世にあふれていますが、プロの運用者がどのような形で投資判断をしているのか解説した本はありません。本書は、金融や株式投資について基礎的な知識を持つ読者を対象に、人工知能技術を使った株式投資運用モデルの基礎的な構築テクニックを解説します。データ分析ツールにはPythonと付随している数値演算ライブラリとTensorFlowを使い、ツールのインストールから実際の株価分析まで一つ一つの作業を丁寧に紹介します。

※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。 MySQLといえば、世界でもっとも使われているオープンソースデータベースです。今や、ウェブサイトでもっとも活用されているデータベースであると言ってもいいでしょう。例えば、みなさんが普段から使われることの多い、Facebook、YouTube、Wikipedia、ニコニコ動画などのウェブサイトでもMySQLは利用されています。すでにMySQLなしでは、わたしたちの普段の生活も困難になってきているとさえいえる状況です。 MySQLの特長は、高いパフォーマンス、数メガバイト単位からテラバイト単位まで対応する拡張性、Linux、Windows、MacOSなどの複数のプラットフォームに対応し、PHP、Ruby、Python、Perl、Java、Cといったさまざまなコンピューター言語からの接続性、高い堅牢性、信頼性、安全性、そして、簡単に無償で入手できることです。 このため、MySQLは、データベースを学ぶ人にとって、もっとも役に立つソフトウェアの1つとなっています。 今回、個人で学びやすくできるように、急速に情報や環境が充実したWindows上でのMySQLをベースにして、データベース、Webアプリケーションについて、学ぶきっかけとなるように構成しました。 特に、データベースを学びたい、あるいは、ウェブサイト構築をしたいという初心者のみなさんに、インストール方法から、データベースの利用方法、Webアプリケーションの構築まで、わかりやすく紹介した書籍となっています。そして、さらに深く学びたい方には、ステップアップに役立つ情報を提供しています。

※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。 エンジニアから学生、ビジネスパーソンまで、多くの人に使われている注目度ナンバーワンのプログラミング言語「Python」の入門書です。 Pythonプログラミング環境のインストールから始まり、基本的な文法やライブラリの使い方などを、わかりやすく解説します。 話題の画像認識やラズベリーパイを使うIoTのプログラミングにも少しだけチャレンジします。

常時使える攻撃実験環境で セキュリティを追究する 【ハッキング・ラボとは】 本書では、物理的な環境にとらわれず ハッキング実験ができる環境、すなわち 「ハッキング・ラボ」を作り上げます。 セキュリティについて理解するには、 攻撃について学ぶのが近道です。 攻撃実験は仮想環境で行うので、 安心して実践的な学習ができます。 【本書で実現できること】 ・セキュリティの基礎を理解できる ・移動可能なハッキング・ラボを構築できる ・Windowsの基本テクニックが身につく ・プログラムを一元管理できる ・C言語やPythonなどのプログラミング環境を構築できる ・OS（WindowsとKali Linux）やネットワークの知識が身につく ・仮想環境により、安全にハッキングを実習できる ・さまざまな攻撃手法を習得できる 【想定する読者層】 ・セキュリティの初学者 ・ハッカーにあこがれている人 ・CTFに興味がある人、または参加している人 ・WindowsとLinuxの混在環境を構築したい人 ・コンピュータ愛好家 ・Linux初心者 【前提知識】 ・Windowsの基本操作（ファイルの圧縮・解凍、アプリのインストールなど）ができる ・Linuxの基本的なコマンドを操作できる ・自宅に小規模なLANを構築できる ★読者特典あり★ 本書をお買い上げの方に、ページ数の都合で泣く泣くカットした内容をまとめたPDF（約70ページ）をダウンロード提供いたします。（翔泳社の会員登録が必要です。詳しくは本書をお読みください） ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

※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。 Pythonの汎用性とExcelの操作性。 組み合わせれば、みんなで使える実用ツールに！ デジタル化（デジタルトランスフォーメーション＝DX）による業務効率化や生産性向上が強く求められている昨今、小学校でプログラミング教育が必修化されたこともあって、「これからの時代を生きるには大人も子どももプログラミングを学ぶことが重要」という意識が広がってきています。 特にビジネスパーソンにとっては毎日の仕事に直接的に役立つ大きな利点があります。プログラムを書くことができれば、面倒な業務をコンピューターという労働力に任せて自動化し、もっと優先度が高く重要な仕事をするための時間を生み出せるのです。 本書では、プログラミング言語Python（パイソン）の基礎からスタートして、最終的にはそれをExcelと組み合わせて職場のみんなに広く使ってもらえる自動化ツールを作る方法までを学んでいきます。特に力を入れたのは、Pythonで作ったツールを職場のみんなに使ってもらうための以下のような工夫です。 ・だれでも使えるExcelを使って入力・設定を行う方法 ・Pythonがインストールされていない環境でもプログラムを実行する方法 ・だれにでも理解できるエラーメッセージの書き方 本書の内容をマスターすれば、自分にとって便利なのはもちろん、同じチームで働くみんなに貢献できる自動化ツールを作れるようになります。プログラミング未経験でも大丈夫。PythonとExcelを駆使して、職場のヒーローになりましょう。

※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。 基本的なコードから1つ1つ試せる！ プログラミング・スキルを着実にレベルアップ。 初中級テクニックと実践力を強化しよう。 本書ではPythonのさまざまな側面をカバーしています。 文法＆基本テクニック、目的別テクニック、 そして、実践的なプログラムの発想と実装まで。 【文法＆基本】インストール、初歩、リスト／タプル／辞書、イテレータ… 【目的別テクニック】ファイル操作、GUI、DB、ネットワーク、Webアプリ、テスト… 【開発プロジェクトサンプル】マークアップ処理、ファイル共有、GUI、ゲーム

　本書はWebアプリ用のPythonを使って会員制サイトを作る入門書です。Pythonで会員制サイトを作ると聞くと「どうせDjangoやFlaskを使うんでしょう？」と思われるかもしれませんが、本書は追加パッケージをまったく使わずにPythonの標準モジュールだけを使って会員制サイトのシンプルなゲームSNSを開発します。 　Pythonと一緒にインストールされた標準モジュールだけを使う理由は、リーズナブルなレンタルサーバーはPythonに機能追加するpipが使えないからです。つまりDjangoやFlaskが使えないからです。 　本書では、まず、「HTML5＋JavaScript＋CSS＋jQuery」でミニゲームを開発したり、各Webページの作成などを解説しています。その後は、作成したWebページをもとに、PythonでWebページを書き出したり、データベース「SQLite3」の利用方法などを解説しています。

★ 実験を効率化する強い味方 ★ もう実験で疲弊しない。次に試す実験条件は、データと統計学が教えてくれる！ ベイズ最適化とPythonを駆使して、効率よく研究・開発を進めよう！ 《すぐに試せるサンプルデータセット・サンプルコード付き》 ■ データ解析の初歩から、モデルの設計、実践的な応用事例までを導く。 ■ 実験時間や人数が限られる今、絶対に役立つスキルが身につく！ ■ 入門書であり、実践書。フルカラー！ 【目次】 第1章　データ解析や機械学習を活用した分子設計・材料設計・プロセス設計・プロセス管理 ・ケモ・マテリアルズ・プロセスインフォマティクス ・分子設計 ・材料設計 ・なぜベイズ最適化が必要か ・プロセス設計 ・プロセス管理 ・データ解析・人工知能（モデル）の本質 第2章　実験計画法 ・なぜ実験計画法か ・実験計画法とは ・適応的実験計画法 ・必要となる手法・技術 第3章　データ解析や回帰分析の手法 ・データセットの表現 ・ヒストグラム・散布図の確認 ・統計量の確認 ・特徴量の標準化 ・最小二乗法による線形重回帰分析 ・回帰モデルの推定性能の評価 ・非線形重回帰分析 ・決定木 ・ランダムフォレスト ・サポートベクター回帰 ・ガウス過程回帰 第4章　モデルの適用範囲 ・モデルの適用範囲とは ・データ密度 ・アンサンブル学習 第5章　実験計画法・適応的実験計画法の実践 ・実験候補の生成 ・実験候補の選択 ・次の実験候補の選択 ・ベイズ最適化 ・化学構造を扱うときはどうするか 第6章　応用事例 ・複雑な非線形関数を用いた実験計画法・適応的実験計画法の実践 ・分子設計 ・材料設計 ・プロセス設計 第7章　さらなる深みを目指すために ・Gaussian Mixture Regression（GMR） ・GMR-Based Optimization（GMRBO）（GMRに基づく適応的実験計画法） ・複雑な非線形関数を用いたGMRBOの検証 第8章　数学の基礎・Anaconda・Spyder ・行列やベクトルの表現・転置行列・逆行列・固有値分解 ・最尤推定法・正規分布 ・確率・同時確率・条件付き確率・確率の乗法定理 ・AnacondaとRDKitのインストール・Spyderの使い方

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。検索やハイライト等の機能が使用できません。 初心者でもPythonを用いて機械学習が実装できる！ 　 本書は、今後ますますの発展が予想される人工知能の技術のうち機械学習について、入門的知識から実践まで、できるだけ平易に解説する書籍です。「解説だけ読んでもいまひとつピンとこない」人に向け、プログラミングが容易なPythonにより実際に自分でシステムを作成することで、そのエッセンスを実践的に身につけていきます。 また、読者が段階的に理解できるよう、「導入編」「基礎編」「実践編」の三部構成となっており、特に「実践編」ではシステム計画研究所が展示会「Deep Learning実践」で実際に展示した「手形状判別」を実装します。 詳細目次 第1部　導入編 　第1章　はじめに 　1.1 機械学習とは 　1.2 Python と機械学習 　1.3 インストール＆セットアップ 　1.4 Python 早分かり ― NumPy とmatplotlib 　1.5 クイックツアー 　　小話 深層学習って何だ？ 　第2 章　機械学習の様々な側面 33 　2.1 機械学習をとりまく環境.. 33 　2.2 関連分野. 34 　2.3 学習法による分類. 35 　2.4 手法や課題設定による分類. 36 　2.5 応用例. 37 第2部　基礎編 　第3章　分類問題 　3.1 分類問題とは 　3.2 最初の分類器 　3.3 学習データとテストデータ 　　ミニ知識 色々な用語 ―学習・訓練・教師 vs テスト・評価・バリデート・検証 　　ミニ知識 k- 分割交差検証 　3.4 分類器の性能を評価しよう 　　ミニ知識 正答率（Accuracy）と適合率（Precision） 　　ミニ知識 色々な平均.調和平均・算術平均・幾何平均 　3.5 色々な分類器 　3.6 まとめ 　第4章　回帰問題 　4.1 回帰問題とその分類 　4.2 最初の回帰 ― 最小二乗法と評価方法 　4.3 機械学習における鬼門 ― 過学習 　4.4 過学習への対応 ― 罰則付き回帰 　4.5 様々な回帰モデル 　4.6 まとめ 　第5章　クラスタリング 　5.1 iris データセット 　　ミニ知識 フィッシャーのあやめ 　5.2 代表的なクラスタリング手法 ― k-means 　5.3 その他のクラスタリング手法 　5.4 まとめ 第3部　実戦編 　第6章　画像による手形状分類 　6.1 課題の設定 　6.2 最初の学習 　6.3 汎化性能を求めて ― 人を増やしてみる 　6.4 さらに人数を増やしてみる 　　ミニ知識 学習データに含める人数について 　6.5 データの精査と洗浄 ― データクレンジング 　6.6 特徴量の導入 　6.7 パラメータチューニング 　6.8 まとめ 　第7章　センサデータによる回帰問題 　7.1 はじめに 　7.2 準備 　7.3 センサデータの概要 　7.4 データの読み込み 　7.5 高松の気温データと四国電力の消費量 　7.6 もっと色々、そしてまとめ 　7.7 終わりに 第4部　付録 　付録A　Python で作る機械学習 　A.1 この付録の目的 　A.2 最小二乗法 　A.3 行列計算による解析解の導出 　A.4 反復法 　A.5 コードを書く前に 　A.6 実装例 　付録B　線形代数のおさらいと代表的な非線形モデル 　B.1 この付録の目的 　B.2 そもそも「線形」とは 　B.3 線形変換とアフィン変換 　B.4 ノルムと罰則項 　B.5 線形回帰の最小二乗解を考える 　B.6 機械学習における「非線形」

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 深層強化学習の入門から実装まで、この一冊でわかる！ アルファ碁などのゲームAIやロボットアームの制御、自動運転などで注目されている深層強化学習の基礎と、Pythonによる実装について解説した入門書です。 強化学習に適したライブラリであるChainer（ChainerRL）と、AIシミュレーション環境であるOpenAI gymを用いて解説しています。 ソフトウェアシミュレーションだけでなくRaspberryPiとArduinoを用いた実環境への応用も解説しているので、ソフト・ハード問わず自身の課題に深層強化学習を応用することができるようになっています。 1章 はじめに 2章 深層学習 3章 強化学習 4章 深層強化学習 5章 実環境への応用 付録 付録1 VirtualBoxのインストール 付録2 RaspberryPiの設定 付録3 Arduinoのインストール 付録4 Graphical Processing Unit（GPU）の利用 付録5 Intel Math Kernel Libraryを用いたNumPyのインストール

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 時系列データを上手く活用し、ビジネス成果を生み出す!! 　時系列データを上手く調理することは、これらの問に何かしら解を与えることができます。特に予測モデルを上手く活用すると、過去を振り返り、未来を予測し、現在すべきことを導きだし、成果へと繋げることができます。いくら高精度な予測モデルを手にしても、どう活用すべきかわからないと成果は生まれません。そこで本書ではどのように扱うかを、実際のデータを用いて、使い方を重点的に解説していきます。時系列分析の多くの書籍は数式等を用いて解説していますが、実務的な運用には理論よりもPython等コードで実践していくことが重要です。 なお、事例として以下を取り上げます。 ・モニタリング指標の異常検知によるキャンペーン評価（自動車ディーラー） ・モニタリング指標の異常検知と要因探索（小売りチェーン） ・売上予測モデルを活用したデータドリブン販促（小売りチェーン） ・離反予測モデルによる離反対策ルールの策定（食品・法人向けビジネス） ・チャーンマネジメントのための離反時期予測（携帯電話サービス） ・LTVマネジメントのためのLTV予測（ECサイト） ・広告・販促効果を見える化し最適化するマーケティング・ミックス・モデリング（スポーツジム） 第1章　ビジネスにおける時系列データ活用 1.1　ビジネス現場は時系列データで溢れている 1.2　ビジネス時系列データでよくある7つの活用事例 1.3　2種類の時系列データ 1 1.4　よく目にする7つの時系列特徴量 1.5　時系列特徴量付きテーブルデータ 第2章　Pythonのデータ分析環境の設定（JupyterLab） 2.1　Pythonのインストール 2.2　Python以外のインストール 2.3　利用するライブラリー（パッケージ）のインストール 第3章　時系列予測モデル構築・超入門 3.1　時系列データを使った予測モデル構築の流れ 3.2　時系列データの特徴把握と前処理 3.3　時系列の予測モデルを構築してみよう 3.4　季節成分が複数ある場合の予測モデル 3.5　多変量時系列データの特徴把握と因果探索 第4章　時系列データを使ったビジネス成果の上げ方 4.1　データでビジネス成果を上げる「データ活用ストーリー」 4.2　時系列データの異常検知 4.3　時系列データの要因探索 4.4　時系列データの将来予測 第5章　時系列データを活用したビジネス事例 5.1　モニタリング指標の異常検知によるキャンペーン評価（自動車ディーラー） 5.2　モニタリング指標の異常検知と要因探索（小売りチェーン） 5.3　売上予測モデルを活用したデータドリブン販促（小売りチェーン） 5.4　離反予測モデルによる離反対策ルールの策定（食品・法人向けビジネス） 5.5　チャーンマネジメントのための離反時期予測（携帯電話サービス） 5.6　LTVマネジメントのためのLTV予測（ECサイト） 5.7　広告と販促効果を見える化し最適化するマーケティングミックスモデリング（スポーツジム）

※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。 時系列予測の基礎からディープラーニングによる大規模な予測まで 本書は、データサイエンティストがPythonによる時系列予測をマスターすることを目的として書かれています。数式は必要最小限に抑え、ステップバイステップで丁寧に説明していきます。統計学的モデルや機械学習モデル・ディープラーニングを使った予測、自動予測ライブラリProphetを紹介します。 Manning「Time Series Forecasting in Python」の翻訳企画 第1部　歳月人を待たず 第1章　時系列予測 第2章　単純な未来予測 第3章　ランダムウォーク 第2部　統計学的モデルによる予測 第4章　移動平均プロセスのモデル化 第5章　自己回帰プロセスのモデル化 第6章　複雑な時系列のモデル化 第7章　非定常時系列の予測 第8章　季節性の考慮 第9章　モデルへの外部変数の追加 第10章　複数の時系列の予測 第11章　キャップストーン：オーストラリアの抗糖尿病薬処方数の予測 第3部　ディープラーニングによる大規模な予測 第12章　時系列予測のためのディープラーニング 第13章　ディープラーニングのためのデータウィンドウとベースラインの作成 第14章　ディープラーニングの手ほどき 第15章　LSTMで過去を記憶する 第16章　CNNを使った時系列のフィルタリング 第17章　予測を使ってさらに予測を行う 第18章　キャップストーン：家庭の電力消費量の予測 第4部　大規模な予測の自動化 第19章　Prophetを使った時系列予測の自動化 第20章　キャップストーン：カナダでのステーキ肉の月間平均小売価格の予測 第21章　さらなる高みを目指して 付録　インストール手順 Marco Peixeiro (マルコ・ ペイシェイロ) ：カナダ マギル大学（McGill University）卒。 カナダ最大手の銀行の1つNational Bank of Canadaでシニアデータサイエンティストを務めている。独学のサイエンティストであるMarco は、この業界で仕事を見つけて働くために必要な知識が何かをよく理解している。実践から学ぶことを信条とし、Medium のブログ、freeCodeCamp でのデータサイエンスの短期集中講座、Udemy の講座でも同じアプローチを取っている。本書のテーマを扱ったUdemyのオンライン講座　https://www.udemy.com/course/applied-time-series-analysis-in-python/　が好評で、その内容が書籍化された。Marco のデータサイエンスに関する記事はMedium でさらにチェックできる（https://medium.com/@marcopeixeiro）。ブログでも、最初に理論を提示し、次に実践的なプロジェクトに取り組むという同じアプローチを取っている。 株式会社クイープ ：1995 年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に『The Kaggle Workbook』『The Kaggle Book』『実践XAI』（インプレス）、『なっとく！機械学習』『なっとく！関数型プログラミング』『実践マイクロサービスAPI』（翔泳社）、『Python によるディープラーニング』（マイナビ出版）などがある。 http://www.quipu.co.jp ※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。 ※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、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。

※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。 Python 3を使ったテキストマイニングの入門書！ 本書は、Pythonを使ったテキストマイニングの入門書です。Pythonのインストールから基本文法、ライブラリパッケージの使用方法などについてもていねいに解説していますので、Pythonに触れたことがない方でも問題なく使用できます。また、テキストマイニングも、概要から実例に至るまで一から解説していますので、Python・テキストマイニング両方の知識が全くない方にとって最適な入門書となっています。 目次 第1章　テキストマイニングの概要 1.1 テキストマイニングとは 1.2 応用の例 第2章　テキストデータの構造 2.1 テキストの構成要素 2.2 統計分析・データマイニングの基本的な手法 2.3 テキストマイニング固有の考え方 第3章　Pythonの概要と実験の準備 3.1 Pythonとは 3.2 プログラムを作って動かす環境 3.3 Pyrhonの書き方ルール 3.4 テキストマイニングに役立つライブラリパッケージ 3.5 データの準備 第4章　出現頻度の統計の実際 4.1 文字単位の出現頻度の分析 4.2 単語の出現頻度の分析 第5章　テキストマイニングの様々な処理例 5.1 連なり・N-gramの分析と利用 5.2 共起（コロケーション）の分析と利用 5.3 語の重要性とTF-IDF分析 5.4 KWICによる検索 5.5 単語のプロパティを使ったネガポジ分析 5.6 WordNetによる類語検索 5.7 構文解析と係り受け解析の実際 5.8 潜在的意味論に基づく意味の分析とword2vec 付録　Python, Jupyter notebook のインストール

※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。 本書は、ネットワークエンジニアやシステム管理者を対象に、Pythonを用いたネットワークの自動化について解説した実践的な教科書です。 急速なビジネス要件の変化に適応し、企業の迅速な成長と競争力を維持するためには、ネットワーク自動化が不可欠です。現代のネットワークエンジニアやシステム管理者にとって、ネットワーク自動化のスキルは必須となりました。 しかし、Pythonを使用したネットワーク自動化は、プログラミング初心者にとっては理解が難しい場合もあります。そのため、本書では、Pythonの基礎から分かりやすく解説しています。さらに、ネットワーク自動化に役立つライブラリの使い方や、実際のネットワーク機器での応用方法についても詳しく説明しています。 この書籍を通じて、Pythonを用いたネットワーク自動化の基本的なスキルを身につけ、日常的なネットワーク運用の効率化や故障時の対応力向上、セキュリティの精度向上などに役立ててください。 （本書「はじめに」より抜粋・編集） Chapter.1 Python 基礎 1.1 Python の入門知識 1.2 Python のインストール 1.3 Python を使ってみよう 1.4 Python の学習方法 Chapter.2 Python のデータ型とファイル操作 2.1 数値型（int, float） 2.2 文字列型（str） 2.3 バイト型（bytes） 2.4 ファイル操作 Chapter.3 Python のデータ型（コレクション、日時、None、ブール） 3.1 リスト（list）

※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。 ＜データサイエンス／データ分析の基本技術を体系的に網羅！＞ ＜pandasの威力を実感！ 効率的なデータ操作と可視化を実践できる＞ データ分析や機械学習を利用する現場では、データを取り込み、変換／整備する必要があります。 そうしたデータの取り込みや前処理から始め、データ解析をスムーズに進めるための Pythonライブラリとして、pandasが用意されています。 本書では、pandasなどを使ったデータ分析全体の基本手法を体系的・網羅的にカバー。 巻末の付録では、Python環境のインストールや文法などPythonの基本事項も確認できます。 初中級レベルの方がコードを試しながら理解を深めたり、おぼろげな知識について 確認したりすることで、基礎技術の定着やスキルアップが図れる一冊になっています。 「データクリーニング／前処理に慣れてから、モデリングを解説！ 解釈しやすい形にデータセットを変更できる」 ※本書は『Pandas for Everyone, 2nd Edition』の翻訳書です。 ■本書の「序文」から抜粋 pandasを使うと、Pythonによるデータ分析が理解しやすくなり、 組織的で保守が可能なデータセットを作ることができ、 しかも（最も重要なことですが）整然としたデータセットが得られます。

※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。 本書は、主に、仕事でデータを扱うことが多かったり、繰り返しの業務が多いビジネスパーソン向けのPython入門書です。 データの集計やグラフ化、レポート作成、Webからのデータ取り込みなど、日々の業務を簡単にするようなサンプルを使いながら、Pythonを学びます。 環境は、Webブラウザだけで使えるGoogle Colaboratoryを採用。会社のルールでソフトのインストールに制限があったり、古いPCやスペックの低いPCでも、すぐに学習できるようになっています。 プログラミングをこれから始めてみたい方はもちろん、今まではVBAを使って自動化を図っていた方、RPAで業務の効率化を考えている方に、ぜひ読んでいただきたい1冊です。 「Chapter1 Google Colaboratoryを使おう」では、本書で使うプログラミングの環境であるColaboratoryの使い方を解説します。 「Chapter2 Pythonの基本文法を覚えよう」では、Colaboratoryで簡単なプログラミングを入力・実行しながら、Pythonの文法について学びます。Pythonプログラミングの一番基本的なところから、本書で登場する文法を一通り学習します。 「Chapter3 Markdownでレポート作成しよう」では、Markdownを使って、文章とプログラミングを組み合わせてレポートを作る方法を紹介します。プログラミングを実行する部分と、文章を組み合わせたレポートが作れるのはColaboratoryならではのメリットです。 「Chapter4 pandasでデータを集計しよう」では、ある程度の量があるデータをPythonで操作するためのいろいろな方法を解説しています。合計・平均・最小値・最大値などの算出や、データのグループ化、検索、並び替えなど、一般的に利用頻度の高いデータの操作方法を学べます。 「Chapter5 Altairでデータをグラフ化しよう」では、データをもとにさまざまなグラフを作る方法をまとめています。棒グラフ、折れ線グラフ、エリアグラフなどの作成方法、データのグループ化や、細かな色の設定など、ビジュアル性の高いグラフを作る方法を解説しています。 「Chapter6 テキストファイルを利用しよう」では、ファイルを読み込んで利用する方法について解説しています。テキストファイルの読み書きはもちろん、プログラミングでよく利用するJSONデータの読み書きも学びます。 「Chapter7 Excelデータを活用しよう」では、CSVファイルやExcelファイルの操作方法を学びます。CSVファイルからデータを読み込みグラフ化したり、Excelファイルからデータを取り出したり、Excelファイルにアクセスして関数を書き込んだりといった操作を学びます。 「Chapter8 データベースを使おう」では、SQLite3というデータベースを使って、データベースの作成、レコードの作成、表示、検索、更新、削除といった操作を行います。データベースが使えると、CSVファイルなどでは扱いの難しい大量のデータも柔軟に利用できるようになります。 「Chapter9 ネットワークアクセスしよう」では、インターネット情報のさまざまなデータにアクセスする方法を学びます。Webサイトにアクセスして検索を行ったり、RSSやWebページから必要な情報だけを取り出したり、それを整形して表示するといった操作を解説します。 「Chapter10 マップを活用しよう」では、プログラミングで地図を表示したり、それにマークを付けたりする方法を学びます。Markdownと組み合わせることで、地図を組み込んだレポートを作成することもできます。また、都道府県別のデータをもとに、地図に色付けをするプログラムも紹介します。

【実践的な操作から拡張機能開発まで網羅！】 プログラマーの仕事道具と言えばプログラミングエディターです。Microsoftが開発したVisual Studio Codeは、現在最も人気のあるエディターです。本書では、日々のコーディングでVisual Studio Codeを使いこなすための方法を解説します。 Visual Studio Codeの最大の特徴は、高いカスタマイズ性と豊富な拡張機能です。Visual Studio Codeが持つ機能はたくさんありますが、それらの全体像を把握することは困難です。そこで本書では、操作方法、言語ごとの開発環境の構築、拡張機能開発の大きく3つに分けて、Visual Studio Codeの使い方を網羅的に説明します。 ■こんな方におすすめ ・Visual Studio Codeを使いこなしたい方 ・Visual Studio Codeの拡張機能を作りたい方 ■目次 □第1章：Visual Studio Code入門 　　1.1 Visual Studio Codeとは 　　1.2 Visual Studio Codeの歴史 　　1.3 Visual Studio Codeのインストール 　　1.4 Visual Studio Codeのアップデート 　　1.5 Visual Studio Codeの画面構成 　　1.6 Visual Studio Codeの基本操作 　　1.7 お勧めの情報リソース 　　1.8 まとめ □第2章：実践的な編集操作 　　2.1 コマンドやファイルへのアクセス 　　2.2 検索／置換 　　2.3 ショートカットキー 　　2.4 コード補完 　　2.5 タスク管理 ── 外部ツールを使ったコマンドの登録 　　2.6 まとめ □第3章：UIや設定のカスタマイズ 　　3.1 Visual Studio CodeのUIのカスタマイズ 　　3.2 テーマのカスタマイズ 　　3.3 設定の編集 　　3.4 まとめ □第4章：お勧めの拡張機能 　　4.1 拡張機能のインストール方法 　　4.2 言語機能の強化 　　4.3 執筆環境 　　4.4 カスタマイズと拡張機能の注意点 　　4.5 まとめ □第5章：Git/GitHubによるバージョン管理 　　5.1 Hello Git 　　5.2 GitHubでのバージョン管理 　　5.3 関連する拡張機能 　　5.4 まとめ □第6章：JavaScript/TypeScriptによる開発 　　6.1 JavaScript/TypeScript環境のインストール 　　6.2 Hello JavaScript 　　6.3 Hello TypeScript 　　6.4 ReactによるWebアプリケーション開発 　　6.5 まとめ □第7章：Javaによる開発 　　7.1 Java環境のインストール 　　7.2 Hello Java 　　7.3 Spring BootによるWebアプリケーション開発 　　7.4 まとめ □第8章：Pythonによる開発 　　8.1 Python環境のインストール 　　8.2 Hello Python 　　8.3 Jupyter Notebookによるデータ分析 　　8.4 まとめ □第9章：拡張機能開発入門 　　9.1 拡張機能の自作 　　9.2 拡張機能の開発環境のインストール 　　9.3 Hello拡張機能 　　9.4 UI拡張によるショートカット機能の開発 ── よく使うコマンドをボタンで呼び出す 　　9.5 拡張機能の公開 　　9.6 まとめ □第10章：実践的な拡張機能開発 　　10.1 Language Server Protocolとは 　　10.2 Language Server Protocol拡張機能の開発環境のインストール 　　10.3 Hello Language Server Protocol 　　10.4 リンター機能の開発 ── 辞書に追加したコードを自動修正 　　10.5 コード補完機能の開発 ── よく使う単語をコード補完 　　10.6 まとめ ■著者プロフィール 上田 裕己（うえだ ゆうき）：ソフトウェアエンジニア。システム開発に従事。Visual Studio Codeのコントリビュータで、R言語の拡張機能「vscode-r」などを開発。ソフトウェア工学を学び、静的解析ツールに関する開発を行う。博士（工学）を取得。

Googleの現役エンジニアが書いた、テキストエディタ「Vim」の解説書です。OSごとのインストールや基本操作といった入門的内容も押さえつつ、リファクタリング、デバッグ、実行、テスト、バージョン管理システムとの連携、プラグインの作成と管理といったソフトウェア開発に便利な機能を、Pythonのコードを使って解説します。本書を読み終えるころには、あなただけの最高のVimが完成しているはずです！　Vim 8.1/Neovimに対応。

※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。 「Pythonって人気だけど難しいんでしょ？」 いえいえそんなことはありません。Python（パイソン）は実は初心者にとって学びやすいプログラミング言語なのです。 本書は、Pythonを、プログラミングに関する知識が全くない状態から学ぶための入門書です。 マンガでPythonの文法の要となるところをやさしく学び、解説部分では手を動かしながらPythonをしっかり身に付けていけるような構成になっています。 Pythonの環境としてはGoogle Colaboratoryを使用しているので、ブラウザーさえあれば動かすことができます。高スペックのPCや、面倒なインストール作業は必要ありません。 まったく知識ゼロの状態から始めて、Pythonの基本的な文法を学び、最終的には複数のファイルからデータを読み込んで集計や計算するところまで進めていきます。 Pythonでかっこいいところを見せようと頑張る「春沢 進」と一緒に、楽しくやさしく学んでみましょう！