Ｐｙｔｈｏｎプログラミング＆データサイエンスライブラリ活用入門

データの分析・活用に必要な基本の力がこれ１冊でしっかり身につく！Ｐｙｔｈｏｎの基本文法から高度な機能までを解説。問題解決のための「プログラミング的思考」を鍛える。データサイエンス関連ライブラリの活用方法がわかる。「例題＋練習問題」で効率的に学習を進められる。例題・練習問題のサンプルコードダウンロード。

本書は、Pythonによるプログラミングの基本とともに、データサイエンス関連のPythonライブラリの基本的な使い方を1冊で学べる入門書です。書籍の前半では、Pythonの基本文法はもちろん、Pythonならではの表現方法や機能についても解説します。また、さまざまな問題解決に必要となる「プログラミング的思考」「データ構造とアルゴリズム」についても取り上げることで、単に便利なライブラリを使えるようになるだけではなく、問題を解決するための本質的な力を身につけられるようにします。書籍の後半では、ここまで学んできたPythonの知識をもとに、Matplotlib/seaborn/NumPy/NLTK/spaCy/Pandas/scikit-learn/BeautifulSoupの使い方を学んでいきます。

目次

■序章　本書の3つのテーマと構成
0-1　Python流プログラミング
0-2　プログラミング的思考
0-3　データサイエンスライブラリ活用術

■第1章　Python文法の基本
1-1　変数と命名規則
1-2　演算子と式
1-3　制御構造
1-4　文字列処理
1-5　リスト処理
1-6　データの入力と出力
1-7　関数とメソッド
1-8　コーディング書式

■第2章　Python流プログラミング
2-1　Pythonのデータ型
2-2　タプルとアンパック代入
2-3　辞書
2-4　集合（セット）
2-5　リスト、タプル、辞書、集合の相互関係
2-6　標準ライブラリと外部ライブラリ
2-7　Python特有の表記法
2-8　コールバック関数・高階関数・lambda式
2-9　オブジェクト指向プログラミング

■第3章　Pythonの機能を使った各種処理
3-1　ファイル処理
3-2　例外処理［try except文］
3-3　正規表現を用いたマッチング［reライブラリ］
3-4　乱数処理［randomライブラリ］
3-5　高階関数を使ったリスト／辞書の処理

■第4章　ColabTurtleを使ったプログラミング的思考
4-1　ColabTurtleの使い方
4-2　ライブラリ（glib.py）の作成
4-3　デザインする
4-4　繰り返し模様
4-5　漢字フォントを作る

■第5章　データ構造とアルゴリズム
5-1　データ構造
5-2　アルゴリズム
5-3　再帰的思考
5-4　複雑なデータ型のソート
5-5　CSVファイルのデータから辞書を作る
5-6　正規表現を使ったテキスト解析
5-7　字句解析
5-8　決定木
5-9　木のトラバーサル

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