Python科学技術研究所 | 技術評論社概要 「科学をPythonで超プログラミングすると、魔法と区別がつかない……」 本書を手にしたあなたは、すでに魔法使いです。Pythonという現代の魔法の力を武器に、目に見えない世界を見通して、古今東西の知識を手に入れて、不可能に思える難問を解き明かし、世界を自由に操ることができる存在です。この本は、数十種の魔術を簡単に使うことができるようにする、「なんでもできる」魔法のレシピが詰まった書物です。
Pythonで仕事をする人のための書籍まとめ2021 - 学習, 業務効率化, アプリ開発からデータサイエンスまで - Lean Baseball
2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2
「音源分離」の最新手法を解説した、中級者以上向けの実践的な技術書『Pythonで学ぶ音源分離』を8月24日に発売
インプレスグループでIT関連メディア事業を展開する株式会社インプレス（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：小川 亨）は、「音源分離」技術の基礎から実装までを解説した書籍『Pythonで学ぶ音源分離 機械学習実践シリーズ』を2020年8月24日（月）に発売いたします。 ■身近なものにも活用される技術「音源分離」の基礎と実装を解説する一冊 近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい声以外の音が入ってきたときには、聞きたい声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出する技術です。本書では、音源分離の基礎から、Pythonを用いた実装までを詳しく解説しています。 ■音源分離に必要不可欠な数
「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]
「Pythonで儲かるAIをつくる」を読みました 日経BP様より「Pythonで儲かるAIをつくる」を献本いただきました。筆者の赤石さんは、日本IBMで働く、本職のデータサイエンティストです。赤石さんの執筆したAI書籍の本は3冊目4冊目になります。赤石さんに関して、詳細はIBMの以下ブログ記事が詳しいです。 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: 単行本 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: Kindle版 AI関連書籍三冊目を出版したIBM赤石雅典に聞く「AIと仕事と執筆」 | IBM ソリューション ブログ 赤石さんが書いた本は、いずれも基礎から丁寧に説明してあり分かりやすい内容です。特に「ディープラーニングの数学」は社会人になってから、必要に迫られてディープラーニングに必要な数学
![「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d06cfbca8312a2987bfb0efdfd3ad699388679ca/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fbcfb72cd6401ec3fa392c635c6e65dbd0211dbc6%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20200809%252F20200809110655.jpg)
Python初心者から2年間で読んだ中でオススメの技術書35冊を読むべき順番に並べた - 仮想サーファーの日常
Pythonの学習を始めて3年間でたくさんの技術書を読んできましたが、自分の技術力のレベルによって読みたい本が変わってしまうので、どの技術書を読めばいいのかがわからなくて本選びに相当な時間をかけたと思います。 今回は、これからプログラミング言語Pythonを学習しようとしている方、Pythonの基礎は勉強したけどもっと踏み込んで学びたい方向けに、ぼくが読んだPythonの技術書の中でこれは読んでよかった！という本を読みたい順番に紹介していきます。 この記事の対象読者 未経験からPythonを学習しようとしていて、どの技術書で学習を進めるべきか悩んでいる方 Pythonは少し学習したことあるけど、実践的なWebアプリケーションを開発するときに参考になる技術書を知りたい方 Pythonを活用したWebアプリケーションエンジニアになるために必要な知識やスキルを知りたい方 Pythonエンジニアと
「機械学習のための特徴量エンジニアリング」が良かったので訳者に媚を売る - Stimulator
- はじめに - 本ブログでは恒例になりつつある、献本されたので媚を売るシリーズです。 「機械学習のための特徴量エンジニアリング」は2/23に発売される、機械学習エンジニアのための書籍です。 本記事は、筆者に媚びを売りつつ、どういった内容の書籍か、どういう人が読むと良さそうか、私がどう感じたかをつらつら書いていくもでのす。 機械学習のための特徴量エンジニアリング ―その原理とPythonによる実践 作者: Alice Zheng,Amanda Casari,株式会社ホクソエム出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2019/02/23メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る - はじめに - - 書籍の概要 - - どんな層に向けた書籍か - - 感想とか - - おわりに - - 書籍の概要 - 「機械学習のための特徴量エンジニアリング」は、謎のデータサイエン
「O'REILLY Pythonで始める機械学習」の準備をWindows10で整える。 - 休日の勉強メモ
今更ながら「O'REILLY Pythonで始める機械学習」を読んで機械学習の勉強を開始したのですが、環境面でいろいろ躓いたのでまとめておきます。 目次 目次 1.Anacondaのインストール（Python開発環境） 2.ライブラリの準備 pipのアップデート mglearnのインストール python-graphvizのインストール 3.【おまけ】jupyter notebookの拡張機能をインストール 1.Anacondaのインストール（Python開発環境） 以下のサイトからインストーラーをダウンロード。 www.anaconda.com ダウンロードが完了したら、「Anaconda3-〇.〇.〇-Windows-x86_64.exe」を起動してセットアップ。 インストール中にPATHを通すか聞かれるけど、ほかのPythonの環境がない限り通してしまったほうが楽だと思います。（ほか
Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web
Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで - Lean Baseball
【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.
【1万部突破】Pythonクローリング&スクレイピングの発売から約1年 - orangain flavor
先月ツイートしましたが、Pythonクローリング&スクレイピングは第5刷となり、累計発行部数が1万部を突破しました。 【1万部突破！】Pythonクローリング&スクレイピングの増刷（第5刷）が決まり、発売1年足らずで累計発行部数が1万部を突破しました！読者の皆様、書評を書いてくださった皆様、レビュワーをはじめとする関係者の皆様に改めてお礼申し上げます。今後ともよろしくお願いします。 https://t.co/jrJxo9iCuC— かと (@orangain) 2017年11月10日 評価 1万部突破にあたって http://scraping-book.com/ を更新する際に、ブログでの書評をまとめたのですが、とても良い評価をいただけていて嬉しく思います。 Amazonのカスタマーレビューは13件も書いていただき、★4.3と高い水準が継続していて本当にありがたいです。 「Rubyによるク
Pythonでできることは？何が作れるの？その疑問に答える本がPythonエンジニアファーストブック - Make組ブログ
こんにちは、埼玉のジャックニコルソンです。 シャイニングのつもりがよくあるYouTuberっぽくなった画像がこちらです。 さて、Pythonエンジニアファーストブックが発売されました！ Pythonエンジニア ファーストブック 作者: 鈴木たかのり,清原弘貴,嶋田健志,池内孝啓,関根裕紀出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2017/09/09メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る どんな本なの？と聞かれることがありますので、紹介します。 Pythonでできることは何？何か作ったこと、ありますか？ 他のプログラミング言語は知っているのに 、Pythonは知らない。 Pythonは知っているけど、 分野が限られてしまっている なぁ。 そんなことありますよね。僕もWebばかりだったので、つい1、2年前までPythonでのデータ分析は触ったことすらありませんでした。 一通りPyt
「Python機械学習プログラミング」 Sebastian Raschka（著）, 株式会社クイープ（訳）, 福島真太朗（監訳） - StatModeling Memorandum
僕はベイズ統計モデリングをはじめる前（5年ほど前）までは主に機械学習をしていました。その頃は平易な成書はあまりなくて、サポートベクターマシンの理論の難しい本を読んだり、Weka本（当時はこれ）を読みながら実装していたことを思い出します。PythonでもSVM-RFEを書いたりしてました。しかし、時は流れ、Pythonからscikit-learnという機械学習用ライブラリや深層学習を手軽に使うことができるようになり、気づいたらPythonは機械学習に必要不可欠な言語になっていました。この本はそんな機械学習に特化したPythonの使い方を理論と実装の両面から平易に丁寧に説明しています。理論は理系学部生なら理解できるぐらいで、実装はPythonやnumpyを少し触ったことがある人なら分かるぐらいのレベルです。いつの間にかこのような読みやすい機械学習の和書が出ているのは感慨深いです。 Python
ハイパフォーマンスPython
Pythonの高速化技法について一歩踏み込んだプロユースの解説書。ボトルネックの測定方法から、最適なデータ構造の使い分け、CythonやPyPyなどのコンパイラの比較、numpyなどのパッケージの使い方、マルチコアCPUの活用法、メモリ効率を劇的に改善するトライ構造や近似計算まで、シンプルな実例プログラムを用いながらわかりやすく説明します。高性能なプログラムの書き方だけでなく、高性能なシステムの作り方を総合的に学ぶことができるPythonエキスパート必携の一冊です。 翻訳者の相川氏のブログには、本書の追加情報や関連する技術情報が掲載されています。 訳者まえがき まえがき 1章 高性能なPythonを理解する 1.1 コンピュータシステムの基礎 1.1.1 演算装置 1.1.2 記憶装置 1.1.3 接続レイヤ 1.2 基本要素を統合する 1.2.1 理想計算とPython仮想マシン 1.3
実践 機械学習システム
本書は、実際に手を動かしながらシステムを作成し、そのエッセンスを身につけることを目的とした機械学習システムの実践的な解説書です。「データといかに向き合うか」という視点から、生のデータからパターンを見つける方法を解説します。Pythonと機械学習の基本、ライブラリの使い方をはじめ、具体的な例に基づいたデータセット、モデル化、レコメンドと、その改良、音声や画像の処理など、より重要な問題についても解説します。さらに、テキストや画像、音声に対して機械学習の手法を適用する方法を学び、機械学習関連技術の評価方法や、最適な選択を行うための比較方法について学びます。本書で学んだツールと知識があれば、実際の問題を解決できる独自のシステムを作成できるようになるでしょう。 謝辞 原書の監修者について はじめに 1章 Pythonではじめる機械学習 1.1 機械学習と Pythonはドリームチーム 1.2 本書
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Pythonで学ぶ強化学習 -入門から実践まで-を書きました
PythonとKerasによるディープラーニングを読み進める その１ - フルスタックエンジニア目指して