書き方は基本的な教科書のようです。慣れていないと難しく感じるかのしれません。しかし、カバーしている内容は、実際に直面した問題を解くための基礎知識で埋め尽くされています。特に14章以降を私は好きです。第21章うそ、真っ赤な嘘、そして統計は他書にはない貴重な部分です。
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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2版:データサイエンスとアプリケーション Kindle版
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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章が追加されている。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。
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- 言語日本語
- 出版社近代科学社
- 発売日2017/9/1
- ファイルサイズ120.8 MB
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商品の説明
著者について
小林 和博:東京理科大学理工学部経営工学科講師
木村 泰紀:東邦大学理学部教授
久保 幹雄:東京海洋大学教授
斉藤 佳鶴子:青山学院大学理工学部経営工学科卒,翻訳家
麻生 敏正:東京海洋大学大学院海洋工学系流通情報工学部門助教
木村 泰紀:東邦大学理学部教授
久保 幹雄:東京海洋大学教授
斉藤 佳鶴子:青山学院大学理工学部経営工学科卒,翻訳家
麻生 敏正:東京海洋大学大学院海洋工学系流通情報工学部門助教
登録情報
- ASIN : B075898L2W
- 出版社 : 近代科学社; 第2版 (2017/9/1)
- 発売日 : 2017/9/1
- 言語 : 日本語
- ファイルサイズ : 120.8 MB
- Text-to-Speech(テキスト読み上げ機能) : 有効になっていません。
- X-Ray : 有効にされていません
- Word Wise : 有効にされていません
- 本の長さ : 419ページ
- Amazon 売れ筋ランキング: - 424,817位Kindleストア (Kindleストアの売れ筋ランキングを見る)
- - 14,128位コンピュータ・IT (本)
- - 15,901位コンピュータ・IT (Kindleストア)
- カスタマーレビュー:
著者について
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カスタマーレビュー
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評価はどのように計算されますか?
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上位レビュー、対象国: 日本
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- 2017年9月13日に日本でレビュー済みAmazonで購入
- 2017年10月4日に日本でレビュー済みAmazonで購入Pythonの基礎から応用まで網羅されていて、プログラミング初学者でも理解出来ると思われる。MITの授業の映像を見ることも可能
- 2020年11月8日に日本でレビュー済みAmazonで購入中の内容は、それは平易にまとめられていても、専門的!
理解には、努力が必要だと思いました。
でも、そこには、興味、関心を持たせるものがあり、自分なりの考えを促す、とても有益なものでした。
- 2017年10月4日に日本でレビュー済み「考え方」を理解するための流れを重視した良書。
特にアルゴリズム(オーダなどの計算効率)や機械学に達するまでの軌跡を実に自然に説明していると思う。
サンプルコードは以下からDLでき、実際に動かすことでpythonへの理解が深まった。
https://mitpress.mit.edu/books/introduction-computation-and-programming-using-python-1
ただしpython独特のデータの扱いや関数内関数などは慣れていないと理解が困難。
少々誤記もあるがそれを許容する価値は十分あると思う。
- 2018年8月14日に日本でレビュー済みAmazonで購入3章あたりまではわかりやすいpythonの入門書なのですが、4章ではスタックフレーム、5章では高階関数などの高尚な概念が現れ、初学者には相当厳しい内容と思われます。
大学で計算機科学などの講義を受けた後の実践の書としてはよいのかもしれません。
5章までが(やや小難しい)プログラミング入門で6章以降は発展的な内容となりますが、本書ではそれぞれの概念について習熟できるほどの記述量がありません。
1冊の本として出版されていてもおかしくないテーマを数十ページの章に詰め込んでおり、独学であれば他の書で補いながら読む必要があるでしょう。
9章以降のアルゴリズムや、データサイエンスについても他に良書がいくらでもあります。
データサイエンスについては本当にちょっとだけ触れられている程度でタイトルに入れるのは不適切と言ってしまって構わないレベルです。
どうしてもedXでMITx: 6.00.1xの講義を受けたい、というモチベーションでなければ本書を買う意味はほとんどないのではないかと思われます。
唯一評価出来る点として、1冊の本の中にこれほど多彩なキーワードを入れ込んでいるという1点のみを評価し★2としました。
- 2018年6月24日に日本でレビュー済みシミュレーションや統計の勘所がよく説明されていて、データサイエンスの入門書として持っておいて損はないと思いました。
訳がちょっと残念な感じなので評価は3です。