Book List書籍一覧
近代科学社の取り扱ってる書籍一覧です
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近刊
ステップアップ Pythonプログラミングの教室
本書は、プログラミングを通じて問題の本質を捉え、解決策を具体化する能力を養うためのPython入門書です。
生成AIやローコードツールの普及によりシステム開発が身近になる中、「人間が主役であり、結果への責任を持つ」という姿勢を重視しながら、論理的思考の重要性を説いています。
内容は全13章で構成され、前半の第1章から第6章では変数やループ、関数といった基礎を固めます。後半の第7章以降は、乱数を用いたゲーム制作、データ分析、Webアプリ開発、さらには機械学習や画像認識までを網羅したステップアップ方式となっており、段階的に高度なスキルを習得できます。
図解や「Key Point」などの補足も充実しており、初心者でも安心して踏み出せる一冊です。
発売日、価格など予告なく変更する場合がございます。 -
NEW
実践ロボットプログラミング 第4版
本書ではLEGO Education SPIKE プライムを用いたロボットプログラミングの方法を解説しています。初心者でも「基礎編」「応用編」の順に学習を進めていくことで、ロボットプログラミングを段階的にマスターできるよう構成。GUIプログラムとPython言語の開発環境が用意されているため、本書でも2種類のプログラムを併記しました。第4版は実践的なPythonプログラムの使い方であるリストやクラス定義などを新たに追加し、実際のロボットプログラムが理解できる内容になっています。
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Python×データサイエンス
本書では、Pythonの基本から始め、データ解析に不可欠なデータの前処理を体系的に学びつつ、実践的なデータサイエンスのスキルを段階的に習得できるように構成しました。本書の目的は、読者がPythonの基礎、データの前処理、実践的なデータ解析を学ぶことで、データサイエンスの基礎を身につけ、任意のテーマに沿ったデータ解析を独力で遂行できるようになることです。 -
最適化のための強化学習
本書では、強化学習における基本的な考え方や計算手法を紹介し、実際にPython を用いて実現する方法をまとめている。具体的にはマルコフ決定過程、価値関数、方策評価、方策反復、価値反復、モンテカルロ評価、SARSA、Q学習を扱う。ほとんどの内容は簡単な数学の知識があれば問題なく理解できるよう記述し、読者の学びやすさを優先して繰り返しの説明や既出の数式を再掲するなど工夫している。Pythonの基礎から強化学習の利用までを詳細に解説した充実の一冊。 -
計算論的思考を育むPythonプログラミング実践問題集
本書では初級から中級レベルのアルゴリズムとプログラミングの問題を例題は100題、課題は173題用意し、すべて解答を参照することができます。「文法は学んだけれどプログラミング力がなかなか身につかない」と悩む方に最適な演習書です。 -
計算論的思考を育むPythonプログラミング入門
本書では、手続き型からオブジェクト指向へ向かうプログラミングの進化の道筋を辿りながらアルゴリズム的思考とプログラミング的思考を培い、Google Colaboratoryを使ったプログラミング力と計算論的思考力を身につけることができます。
第1章はプログラミング全般に関わる説明、第2章はプログラミングの準備、第3章~第5章までに小さなプログラムの作成を学びます。第6章と第7章では関数やモジュール、ライブラリの使い方、第8章ではファイルの取り扱い、第9章では手続き型プログラミングの総まとめを解説。第10章はオブジェクト指向プログラミング(OOP)の基本的な考え方、およびクラスやオブジェクトの作り方、第11章はAnacondaを用いGUIアプリの作成について扱います。
プログラミング言語の文法を網羅的に説明している入門書とは一線を画する内容であり、初心者だけでなくPythonに既に触れている中級者にも最適な参考書です。
著者のスペシャルインタビューはこちら -
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
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。 -
Pythonプログラミング ABC
【Pythonプログラミングの“入門の入り口”になる教科書!】
本書はプログラミング経験がない方やPC操作に不慣れな方でも無理なく読み進められる、Pythonプログラミングを始めるための“入門の更にその入口”となる教科書。
プログラムを実際に動かしながら学んでいく構成のため、基礎がしっかりと身に付くだけでなく、米国で成功した著者直伝の実践的知識まで習得できる。応用力アップにつながる例題も豊富に掲載。本書掲載のプログラムはすべてウェブから入手できるので、講義や独習にも役立つ。
Python入門者に、最初に手に取ってほしい一冊。
※本書の講義資料は、ページ下の外部リンクより入手できます。 -
Pythonでプログラミングして理解する 機械学習アルゴリズム
機械学習のプログラムは様々なライブラリ・モジュールを使うことで簡単に試すことができる。その反面、単にモジュールを使用するだけでは機械学習の中のアルゴリズムがブラックボックス化してしまい、計算結果の意味を正しく捉えることも難しくなってくる。
本書ではまず「機械学習」のアルゴリズムを解説し、機械学習の動きをPythonで実際にプログラミングすることで、アルゴリズムの流れが理解できるよう構成している。まずは黎明期からの機械学習アルゴリズムを理解し、それを実装することが目標となる。
さらにPython用の機械学習モジュールの使用法も解説し、これらを使用したプログラムの作成も行う。機械学習を使いこなすためのイントロダクションとなる1冊。 -
生命科学・生物工学のための 間違いから学ぶ実践統計解析
統計処理は科学的評価に必須のツールとなっていますが、統計学には独特の概念があり、統計学に馴染みのない分野では解析や評価の場面で誤解・誤用をしてしまう場面があります。
またRやPythonといった統計処理に有用な各種ソフトウェアも、使う側が正しい解釈をできなければ誤った結果を招くことがあります。そこで「統計解析をしたいけれどうまく実践できない、途中で挫折してしまった」という方々の一助となるため、日本生物工学会誌で連載された記事を再編・加筆し単行本いたしました!
本書では、ありがちな統計解析の失敗の具体例を挙げてその解決法を解説・解析手順を実行する簡単なRおよびPythonスクリプトを記載・モジュールの活用を調べる方法を紹介しています。
最後までたどり着くことを重視して読みやすい登場人物の会話形式にしていることから、バイオ研究における統計解析の初心者にもおすすめの内容となっています。