本書は自然言語処理のPythonプログラミングに必要な要点を簡潔かつわかりやすく解説しています。環境構築の手間がかからないGoogle Colaboratoryで手軽にプログラミングを試し、自然言語処理の習得へステップアップしていける入門書にふさわしい一冊です。

※近代科学社Digitalのプリントオンデマンド（POD）書籍は、各書店の店舗でもご注文いただけます。受注生産となりますので、お届けまでに10日～14日ほどかかります。

本書は、基礎教育としてのプログラミング技術を学ぶことを目的とし、情報処理技術を身につけるための足がかりとなることを目指した構成となっている。プログラミング言語には、大学講義でも使用されるようになったPythonを使い、学生がプログラミングの基礎を無理なく習得できるよう工夫している。各章の演習問題は内容の復習だけでなく、ソースコード内のバグを発見し修正する過程を通してプログラミングの理解度が向上するよう設計している。プログラミングを一から学ぶために必要な情報が過不足なくまとめられた、情報系だけでなく広く教育現場で使えるPython言語のプログラミング教科書。

※本書の講義資料は、ページ下のサポートから入手できます。

1．問題解決と反復演習で楽しく学べる
2．基本文法と基礎的なアルゴリズムが、よく解る
3．4つの言語で、比較しながら理解できる

本書は、C、 C++、 Java、 Pythonの４つのプログラミング言語それぞれで、「問題解決」をとおして、プログラミング言語の基本文法と基礎的なアルゴリズムを学ぶ。従来の「文法を確認するための単純な問題」を解いていくスタイルとは異なり、プログラミングコンテストで出題された「考えて解く」問題をとおして、思考を要する実践的なプログラミングスキルを養う。構文などを学んだが、実際のプログラムが書けずに悩んでいる読者には最適の書である。

本書は、工学系基礎教育としてのコンピュータ教育およびプログラミング教育を実現するための教科書です。工学的問題の解決に対するコンピュータやプログラムの利用に抵抗感をなくし、スムーズにコンピュータを使う素養を養うことを目的としています。
プログラミングの基礎は扱いますが、特定のプログラム言語全般を深く学ぶことは目標としません。そのかわり、後で必要となった時に、どのような言語でも容易に学ぶことのできる下地を作ります。
コンピュータは、単純な手続きの積み重ねで処理を実現します。この事実、つまり手続き的処理の理解が本書の第一の目標です。これによりコンピュータとは何なのかが理解でき、コンピュータを道具として利用するための能力が身につきます。
続いて、手続き的記述能力の獲得を目指します。これは平たく言えば、プログラムを書いて利用するための初歩的な能力です。具体的には、プログラム言語の基礎を学ぶと共に、シミュレーションや解析、統計処理等のためのソフトウェアツールを使いこなすための素養を養います。
各章末には演習問題を掲載し、略解を示すことで理解の助けとなるよう配慮しました。

※本書は、近代科学社より2015年に刊行された『コンピュータ科学とプログラミング入門 ―コンピュータとアルゴリズムの基礎―』のPython版です。

※本書の講義資料は、ページ下のサポートから入手できます。

様々な問題をPythonで解くことを目指す「Pythonによる問題解決シリーズ」第2弾。
最適化問題に焦点を当てる本書では、解き方が分かっている典型的な最適化問題（ナップサック問題や巡回セールスマン問題など）を組み合わせ、Pythonパッケージを用いるプログラミングに落とし込んで解へと導く。
パッケージとしてPyomoやPICOSなどを使い、また、Pythonで最適化問題を解くためのモデリング言語としてPuLPを使う。
本書では、それらツールの使い方はもちろん、解法プログラムについても丁寧に解説する。

本書はまずデータ分析に役立つPythonツールを解説し、経済システムの分析、コミュニティの効率的抽出、口コミ影響力の解析といった内容に続く。
複雑ネットワークはAI技術だけで解決できる分野ではなく、研究の重要性は年々上がっている。Web系のマーケターやデータ分析エンジニア、データサイエンティストや同分野を目指す学生に最適の書である。

本シリーズは、「実践」という観点から、Pythonを用いて様々なテーマの問題解決を行うための手法を、気鋭の執筆陣が解説する。
第一弾ある本書は、Pythonのデータ分析ライブラリーと最適化ライブラリーを組み合わせることで、シンプルでわかりやすい最適化モデルの作成方法を学ぶことを目的とする。サンプルプログラムをダウンロードし、実際に手を動かしながら学ぶことができる。
Pythonで最適化モデルを構築する読者には必読の書である。

15の課題でアルゴリズムとデータ構造を学ぶ。各章の前半で具体的な事例から原理を理解する。確実に身につけるために各章に練習問題とその解答を配置。また後半ではPythonを使ってアルゴリズムのプログラムを組み、実際にどのように動くかを体験できる。
　原理部分の理解と、プログラミング部分が分かれているので、原理が理解出来ていないのか、プログラムが理解出来ていないのかが、明確に区別できる。
　Pythonを使用しているので初学者にも最適の書である。

※本書の講義資料は、ページ下のサポートから入手できます。

最新にして最強!! 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！

本書は今話題の機械学習、ビッグデータ、科学技術計算、最適化等、ビジネス・研究に必須な手法を、Pythonを使って具体的に使いこなせることを目的とする。
　そのために、どのようにPythonやそのモジュール・ライブラリを使いこなせばよいかを、また、解析手法の数学的根拠もあわせて解説する。
　Pythonの初学者や、解析手法に不慣れな読者には大変分かりやすく記述してあり、すぐにPythonを使って様々なことに挑戦できるよう工夫してある。
また、Pythonをより使いこなそうと考えている読者や本格的に解析を行おうとしている読者にも大変示唆に富んだ内容となっている。
　Pythonを使うすべての読者、必読必携の書である。