〔電子〕これからはじめる　Python入門講座 ーー 文法から機械学習までの基本を理解

（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