これからはじめる Python入門講座
Pythonの勉強を始めます。
「これからはじめる Python入門講座」という分かりやすそうな本がありました。
類書はたくさんありますが、この本を選んだ決め手は、Djangoを使ったWebアプリ開発を取り上げていたことでした。
書籍紹介
この1冊でPythonの基礎をマスターしよう！
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。
（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）
目次
Chapter 1 Pythonの概要と開発環境の導入
1-1 Pythonの基本
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
3-2 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
7-2 scikit-learnとTensorFlow
7-3 scikit-learnの利用
7-4 TensorFlowの利用
