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実用

世界標準MIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクション 第2版:データサイエンスとアプリケーション

著者
Guttag John V.
監訳
久保幹雄
翻訳
麻生敏正
翻訳
木村泰紀
翻訳
小林和博
翻訳
斉藤佳鶴子
他4名
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あらすじ・内容

最新にして最強!! MIT人気講義の教科書、第2版!
大変好評を得ている,MITのトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた計算科学の教科書の第2版。
今回の改訂では,後半の内容が大幅に増え,新たに5章が追加されている。特に「機械学習」を意識して,統計学の話題が豊富になっている。
Python言語を活用して,計算科学を学ぶ読者必携の書! Python Ver3.5に対応。

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作品情報

シリーズ
世界標準MIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクション(近代科学社)
著者
レーベル
――
出版社
近代科学社
カテゴリ
実用
ページ概数
419
配信開始日
2018/4/13
底本発行日
2017/8/31
対応端末
  • PCブラウザ
    ビューア
  • Android
    (スマホ/タブレット)
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シリーズ最新刊

実用 世界標準MIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクション第3版  計算モデリングとデータサイエンスの応用とともに

著者: John V. Guttag

 MITで大人気の講義テキストの第3版。「深さよりも広さを」というコンセプトで、多くのトピックに対して簡潔なイントロダクションが与えられており、問題を捉えるためのプログラミング的なものの考え方や、プログラミングモデル作成の方法、データから情報を抽出するためのをプログラム手法を習得することができます。
 プログラミング初心者だが問題解決のために計算機を用いたアプローチを理解したいと考えている読者にも、経験豊富なプログラマでモデリングやデータ探索のためのプログラミングを学びたい読者にも有意義な一冊です。
【目次】
第1章 さあ,始めよう!
第2章 Pythonの概要
第3章 簡単な算術プログラム
第4章 関数,スコープ,抽象化
第5章 構造型と可変性
第6章 再帰と広域変数
第7章 モジュールとファイル
第8章 テストとデバッグ
第9章 例外とアサーション
第10章 クラスとオブジェクト指向プログラミング
第11章 計算複雑性入門
第12章 いくつかの単純なアルゴリズムとデータ構造
第13章 プロットとクラス
第14章 ナップサック問題とグラフ最適化問題
第15章 動的計画法
第16章 ランダムウォークと可視化
第17章 確率,統計とプログラム
第18章 モンテカルロ・シミュレーション
第19章 標本抽出と信頼区間
第20章 実験データの理解
第21章 無作為試験(無作為抽出試験)と仮説の照合
第22章 うそ,真っ赤なうそ,そして統計
第23章 Pandasによるデータの探索
第24章 機械学習はやわかり
第25章 クラスタリング
第26章分類法
付録A Python 3.8 簡易マニュアル

コイン5/7 (火) 09:59まで

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5,500円 (+消費税550円)

「世界標準MIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクション(近代科学社)」シリーズ作品一覧(全2冊)

5,060円〜6,050(税込)

  • 実用 世界標準MIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクション 第2版:データサイエンスとアプリケーション

    最新にして最強!! MIT人気講義の教科書、第2版!
    大変好評を得ている,MITのトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた計算科学の教科書の第2版。
    今回の改訂では,後半の内容が大幅に増え,新たに5章が追加されている。特に「機械学習」を意識して,統計学の話題が豊富になっている。
    Python言語を活用して,計算科学を学ぶ読者必携の書! Python Ver3.5に対応。

    コイン5/7 (火) 09:59まで

    価格

    5,060(税込)

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  • 実用 世界標準MIT教科書 Python言語によるプログラミングイントロダクション第3版  計算モデリングとデータサイエンスの応用とともに

     MITで大人気の講義テキストの第3版。「深さよりも広さを」というコンセプトで、多くのトピックに対して簡潔なイントロダクションが与えられており、問題を捉えるためのプログラミング的なものの考え方や、プログラミングモデル作成の方法、データから情報を抽出するためのをプログラム手法を習得することができます。
     プログラミング初心者だが問題解決のために計算機を用いたアプローチを理解したいと考えている読者にも、経験豊富なプログラマでモデリングやデータ探索のためのプログラミングを学びたい読者にも有意義な一冊です。
    【目次】
    第1章 さあ,始めよう!
    第2章 Pythonの概要
    第3章 簡単な算術プログラム
    第4章 関数,スコープ,抽象化
    第5章 構造型と可変性
    第6章 再帰と広域変数
    第7章 モジュールとファイル
    第8章 テストとデバッグ
    第9章 例外とアサーション
    第10章 クラスとオブジェクト指向プログラミング
    第11章 計算複雑性入門
    第12章 いくつかの単純なアルゴリズムとデータ構造
    第13章 プロットとクラス
    第14章 ナップサック問題とグラフ最適化問題
    第15章 動的計画法
    第16章 ランダムウォークと可視化
    第17章 確率,統計とプログラム
    第18章 モンテカルロ・シミュレーション
    第19章 標本抽出と信頼区間
    第20章 実験データの理解
    第21章 無作為試験(無作為抽出試験)と仮説の照合
    第22章 うそ,真っ赤なうそ,そして統計
    第23章 Pandasによるデータの探索
    第24章 機械学習はやわかり
    第25章 クラスタリング
    第26章分類法
    付録A Python 3.8 簡易マニュアル

    コイン5/7 (火) 09:59まで

    価格

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