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Python3．8対応!Pythonのセオリーを徹底解説。言語仕様や思想からWebスクレイピングまで幅広い領域を完全網羅。1 Python―overview(Pythonの概要)；2 言語仕様(Pythonの基本；型とリテラル；制御構文；関数；クラス；モジュールとパッケージ；型ヒント；拡張モジュールと組み込み；標準ライブラリ)；3 実践的な開発(コマンドラインユーティリティ；チャットサーバー；アプリケーション/ライブラリの配布；テスト；Webプログラミング)；4 外部ライブラリ(学術/分析系ライブラリ；実践データ収集・分析；マルチメディア；ネットワーク；データストア；運用/監視)

JupyterLabの使い方とデータの分析・可視化を徹底解説!データ分析の必須ツール、JupyterLabの基本から応用まで。pandasによるデータの集計・加工・可視化ノウハウ。Matplotlibとseabornによる効果的なグラフ作成。第1章 JupyterLabを導入しよう；第2章 JupyterLabの操作を学ぼう；第3章 pandasでデータを処理しよう；第4章 Matplotlibでグラフを描画しよう；第5章 Matplotlibを使いこなそう；第6章 seabornでデータを可視化しよう；第7章 seabornを使いこなそう；第8章 Colaboratoryを使おう

本書はプログラマが理解しやすいソースコードをベースに、実際に動作させながら、いま注目の深層学習のしくみや機械学習の基礎を解説します。深層学習のフレームワークには「Chainer」「TensorFlow」「Deel」を用い、画像とテキストを学習素材としたPythonによるコーディングを行いますが、初歩的なものであれば意外と簡単に書けることに驚くかもしれません。また、学習効果がうまく現れない場合の対処など、深層学習をはじめる最初のガイドブックとして最適な一冊です。

データサイエンスの現場において、その業務は「前処理」と呼ばれるデータの整形に多くの時間を費やすと言われています。「前処理」を効率よくこなすことで、予測モデルの構築やデータモデリングといった本来のデータサイエンス業務に時間を割くことができるわけです。本書はデータサイエンスに取り組む上で欠かせない「前処理スキル」の効率的な処理方法を網羅的に習得できる構成となっています。ほとんどの問題についてR、Python、SQLを用いた実装方法を紹介しますので、複数のプロジェクトに関わるようなデータサイエンスの現場で重宝するでしょう。

その手軽さから電子工作愛好者に多用されているPICマイコンは、センサやモータなどのきめ細かな制御や、高速なフィードバック制御なども得意です。その反面、ネットワークに接続したり、動画を扱ったりしようとすると壁に突き当たります。しかしRaspberryPiの力を借りれば、動画や音声、インターネットへの接続が圧倒的に楽になります。本書では、8ビットのPICマイコンにRaspberryPiを接続して、高機能部品として使うためのノウハウをとことん解説します。汎用入出力GPIOの使い方、おしゃべり時計やリモコンカーなどの制作例、最低限必要なLinux・Pythonの知識まで収録しています。なお本書に掲載したすべての工作例のキットや完成品は、別途入手可能です。