目次
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
- 鶴長 鎮一（著）
-
◎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
|Pythonのバージョン
■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
|PSF Pythonコンソール
|Google Cloud Platform
■1-3|Anacondaの導入と利用方法
■■1-3-1|Anacondaとは
|Anaconda Navigator
|Jupyter Notebook
|JupyterLab
|QtConsole
|Spyder
|Orange
|RStudio（要追加インストール）
■■1-3-2|Anacondaのインストール（Windows）
|インストール手順
■■1-3-3|Anacondaのインストール（macOS）
|インストール手順
|ターミナルの起動
■■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
|数値型
|文字列型
■■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
|文字列の代入
|文字列の連結
|文字列の繰り返し
|文字列の抽出
■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
|リスト型の定義
|リスト型の操作（要素の取り出し）
|リスト型の操作（要素の追加／取り替え、検索）
|リスト型の操作（要素数を調べる）
■■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
|比較演算子
|論理演算子
■2-4|繰り返し処理（for文／while文）
■■2-4-1|for文
|for文の使用
|break（for文）
|continue（for文）
|for～else
■■2-4-2|while文
|while文の使用
|break（while文）
|continue（while文）
|while～else
|無限ループ
◎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
|事前コンパイルの有効性
|検索フラグ
■■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
|関数の引数にデフォルト値を設定する
|引数の個数を可変長にする
■■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
|pip
|conda
■■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
|静的コンテンツ
|動的コンテンツ
■■5-1-2|動的コンテンツが作成される仕組み
|データを保存する仕組み
|サービスを実現するためのロジック
■■5-1-3|データベースシステム
|データベースシステムの種類
■■5-1-4|Webアプリケーションに必要な要素
|ロジックを実現するサーバーサイドアプリケーション
|データベースとの連携
|Webアプリケーションの開発環境
■■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
|開発効率や品質に大きな影響を与えるWebアプリケーションフレームワーク選び
■■5-1-7|WebアプリケーションフレームワークDjango
|Djangoが提供する機能
|Djangoが対応しているデータベースシステム
|Djangoの開発思想
|DjangoのMTVアーキテクチャー
■5-2|Djangoのインストール
■■5-2-1|Djangoのインストール方法
|公式リリース版をインストールする（推奨）
|OS（ディストリビューション）で提供されるものをインストールする
■■5-2-2|Djangoのインストール
|公式リリース版Djangoのインストール
|Anacondaパッケージ管理コマンドによる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
|言語コードの変更
|タイムゾーンの変更
■■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
|urls.pyファイルの新規作成
|urls.pyファイルの修正
■■5-3-8|⑥開発サーバーの起動
|サービスポート番号の変更
■■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
|テンプレートファイルの作成
|Viewの設定
|URLディスパッチャーの追加
■■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
|array( )関数を使った配列の作成
|2次元配列の作成
|0や1で埋まった配列の作成
|未初期化の配列の作成
|arange( )関数を使った配列の作成
■■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
|算術演算
|行列積
|算術結果でもとの配列を置き換える
|型が異なる配列同士の演算結果
|基本的統計関数
|ユニバーサル関数
■■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
|ファイルへの書き出し
|ファイルからの読み込み
■6-4|Pandasの利用
■■6-4-1|Pandasの基礎
■■6-4-2|SeriesとDataFrame
|Series（シリーズ）
|DataFrame（データフレーム）
■■6-4-3|Seriesの作成
|リストをもとにしたSeriesの作成
|NumPyの1次元配列をもとにしたSeriesの作成
|ラベルの付与
■■6-4-4|Seriesの参照
|インデックスやスライスを用いてアクセス
|ラベル名でアクセス
■■6-4-5|DataFrameの作成
|行単位での作成
|列単位での作成
■■6-4-6|DataFrameの参照
|インデックスやスライスによる行データへのアクセス
|ラベル名による行データや列データへのアクセス
■■6-4-7|ファイルの入出力
|ファイルへの書き出し
|ファイルからの読み込み
■■6-4-8|各行の統計情報を表示
■■6-4-9|グラフの描画
|グラフのインライン表示
|サンプルデータの読み込み
|折れ線グラフ
|ヒストグラム（散布図）
|その他のグラフ
◎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
|教師あり学習
|教師なし学習
|強化学習
■■7-1-3|教師あり機械学習の回帰と分類
|回帰
|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
|①データセットの用意
|②アルゴリズムの選択
|③学習
|④予測・評価
■■7-3-2|ランダム値を使った線形回帰
|①マジックコマンドの入力、ライブラリーのインポート
|②データセットの用意
|③アルゴリズムの選択と学習
|④学習結果の表示
■■7-3-3|アヤメの計測データを使った分類／分析（SVM）
|①マジックコマンドの入力、ライブラリーのインポート
|②データの用意と確認
|③トレーニングデータとテストデータに分割
|④アルゴリズムの選択と学習
|⑤学習結果の確認
■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
|Anacondaパッケージ管理コマンドによるインストール
|Pythonパッケージ管理コマンドによるインストール
■■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
|①TensorFlowライブラリーのインポート
|②データセットの読み込み
|③モデルの構築
|④モデルの設定
|⑤モデルの学習
|⑥モデルの評価
■■7-4-7|学習過程やデータフローを見る
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