Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなし、効率よく仕事を進めるための、実用的な情報が詰め込まれたリファレンスです。IPythonとJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnをカバーします。それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。

ネットワーク上にあるデータベースから金融経済関連のデータをダウンロードし、そのデータの特徴を理解する。そして投資・取引戦略を構築するための知恵を身に着ける。その際にPythonプログラム言語を学び、統計的手法を用いデータ分析の客観性の向上し、安定した収益を実現する取引戦略の構築を試みてみよう。また、学習に用いたプログラムコードを公開することで、だれでも卓上で分析結果を再現できるようにする。

本書ではPythonを使った情報セキュリティにおける攻撃手法について解説します。前半ではrawソケットやScapyライブラリなどネットワーク関連の内容を扱います。後半ではCOMをPythonから扱う方法やVolatilityフレームワークなどシステム関連のトピックを扱います。読者はコーディングを通じてサンプルPythonツールの拡張、外部ツールとの連携や自動化について学習することができます。

本書は、これから Python エンジニアになる/なりたい人のための、Pythonによる開発に業務として取り組むために必要な知識と心構え、開発の流れ、事前に準備しておきたい環境の用意などを1冊にまとめた書籍です。Python 3系による開発の基本、文法はもちろん、スクレイピング、データ分析、Web開発など、現在開発の現場で求められている知識と開発の流れを学ぶことができます。

ベイズ推論をデータ分析で実践するまでには、従来は「ベイズ統計の基礎を学ぶ」 →「高度な計算手法の原理と実装法を学ぶ」→「コードを書いて実データを解析する」というステップが必要でした。しかしPyMCを使えば、このプロセスを大幅に短縮し、「いきなりMCMCを走らせる」→「結果を見ながらベイズ推論のエッセンスを学ぶ」という、効率的かつ実用的な学習法が実現します。

本書では、Pythonの基本的な文法をすでに理解したユーザーが次に学ぶべきテーマとして、Pythonの標準ライブラリを取り上げます。本格的なプログラミングへの準備として、習得しておきたい標準ライブラリの基礎的な活用法を解説します。目的別に180以上の基本レシピを収録。特定の目的を達成するのに、どの機能をどのように使えばよいのか、すぐにわかるようになっています。

本書はPythonで本当に使われることに特化しており、「せっかく覚えたのにこの機能全然使わない」ということがありません。入門者でもスラスラとPythonを学ぶことができます。また、一番つまづきやすい環境構築は図を使いながら、丁寧に解説しているので、安心してプログラミングの学習を始めることができます。

数式をしっかり扱いつつも、平易なことばで直感的な理解ができるよう工夫されています。また、分析したいデータの種類によってアルゴリズムを分類・整理して解説することで、現実で問題に直面した際に適用できるアルゴリズムが何なのかが理解でき、必要な部分から学んでいけるよう構成されています。

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。

認知科学、神経生物学、教育心理学の研究に基づき、イラストや写真を多用したビジュアル重視の画期的なPythonの入門書です。脳の働きに注目し、脳を活性化させる学習効果が高い独自のスタイルで、効率的にPythonプログラミングのスキルを身に付けることが可能です。手を動かしながら学べるPython入門書の決定版です。