内容紹介

（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。

（こんな方におすすめ）

・Pythonの文法からデータサイエンスや機械学習などの基礎までを習得したい人

（目次）

Chapter 1 Pythonの概要と開発環境の導入

　　1-1 Pythonの基本

　　1-2 主なPython実行環境／IDE

　　1-3 Anacondaの導入と利用方法

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）

　　2-2 コレクション（リスト／タプル／セット／ディクショナリ）

　　2-3 条件判断処理（if文）

　　2-4 繰り返し処理（for文／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）

　　3-3 文字列操作（オブジェクト、イテレータ／ジェネレーター）

　　3-4 正規表現

Chpater 4 関数とモジュール

　　4-1 関数の基本

　　4-2 関数の定義

　　4-3 モジュールの基本

　　4-4 モジュールの探し方／インストール方法

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

　　5-2 Djangoのインストール

　　5-3 DjangoによるWebアプリケーションの作成

　　5-4 データベースの操作

　　5-5 Templateの利用

　　5-6 Modelの利用

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

　　6-2 データサイエンスとPython

　　6-3 NumPyの利用

　　6-4 Pandasの利用

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

　　7-2 scikit-learnとTensorFlow

　　7-3 scikit-learnの利用

　　7-4 TensorFlowの利用