ゼロから学ぶＰｙｔｈｏｎプログラミング　Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｏｌａｂｏｒａｔｏｒｙでらくらく導入

問題解決に必要な「プログラマ的感覚」が身につく！初めてプログラミングに触れる読者を、数値シミュレーションや機械学習まで導く！

【初学者納得、玄人脱帽！】

SNSで大絶賛の名講義がついに書籍化！

・問題解決に必要な「プログラマ的感覚」が身につく！　
・基礎から解説し、プログラミングにはじめて触れる読者を、簡単な数値シミュレーションや機械学習まで導く。充実の目次！
・Google Colaboratoryで環境構築も簡単。教科書として最適！

【主な内容】
第1章　Pythonの概要とGoogle Colabの使い方
Pythonの特徴／Google Colabの使い方

第2章　条件分岐と繰り返し処理
変数と型／条件分岐と繰り返し／ニュートン法

第3章　関数とスコープ
While文／ループのスキップと脱出／関数／スコープ

第4章　リストとタプル
リスト／タプル／enumerate／メモリ上でのリストの表現／参照の値渡し／リスト内包表記／コッホ曲線

第5章　文字列処理
文字列と文字コード／辞書／正規表現／ワードクラウド

第6章　ファイル操作
ファイルシステム／Pythonでのファイル操作／CSVファイルの扱い

第7章　再帰呼び出し
再帰呼び出し／階段の登り方問題／迷路

第8章　クラスとオブジェクト指向
オブジェクト指向／クラスとインスタンス／オブジェクト指向プログラミングの実例／割りばしゲーム

第9章　NumPyとSciPyの使い方
ライブラリ／NumPyとSciPy／Numpyの使い方／SciPy／シュレーディンガー方程式／特異値分解による画像圧縮

第10章　Pythonはどうやって動くのか
コンピュータはどうやって動くのか
機械語／プログラミング言語とコンパイラ／バイトコードとスタックマシン／逆ポーランド記法

第11章　動的計画法
最適化問題／ナップサック問題／貪欲法／全探索／動的計画法

第12章　乱数を使ったプログラム
モンテカルロ法／疑似乱数／モンテカルロ法による数値積分／モンティ・ホール問題／パーコレーション

第13章　数値シミュレーション
数値シミュレーション／差分化／ニュートンの運動方程式／反応拡散方程式（グレイ・スコット模型）

第14章　簡単な機械学習
機械学習の概要／重回帰分析／GAN

目次

はじめに
　プログラマ的感覚
　謝辞
　本書の使い方

第1章　Pythonの概要とGoogle Colabの使い方
1-1　Pythonの特徴
1-2　Google Colabの使い方
1-3　課題

第2章　条件分岐と繰り返し処理
2-1　変数と型
2-2　条件分岐と繰り返し
2-3　ニュートン法
2-4　課題

第3章　関数とスコープ
3-1　While文
3-2　ループのスキップと脱出
3-3　関数
3-4　スコープ
3-5　課題

第4章　リストとタプル
4-1　リスト
4-2　タプル
4-3　enumerate
4-4　メモリ上でのリストの表現
4-5　参照の値渡し
4-6　リスト内包表記
4-7　コッホ曲線
4-8　課題

第5章　文字列処理
5-1　文字列と文字コード
5-2　辞書
5-3　正規表現
5-4　ワードクラウド
5-5　課題

第6章　ファイル操作
6-1　ファイルシステム
6-2　Pythonでのファイル操作
6-3　CSVファイルの扱い
6-4　課題

第7章　再帰呼び出し
7-1　再帰呼び出し
7-2　階段の登り方問題
7-3　迷路
7-4　課題

第8章　クラスとオブジェクト指向
8-1　オブジェクト指向
8-2　クラスとインスタンス
8-3　オブジェクト指向プログラミングの実例
8-4　割りばしゲーム
8-5　課題

第9章　NumPyとSciPyの使い方
9-1　ライブラリ
9-2　NumPyとSciPy
9-3　Numpyの使い方
9-4　SciPy
9-5　シュレーディンガー方程式
9-6　特異値分解による画像圧縮
9-7　課題

第10章　Pythonはどうやって動くのか
10-1　コンピュータはどうやって動くのか
10-2　機械語
10-3　プログラミング言語とコンパイラ
ほか

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