【本書のポイント】
■Python初心者に学んで欲しい文法を過不足なく掲載！
多くの項目について、練習問題を掲載しており、読むだけではなく実際にコードを書くことでより深くPythonの理解をすることができます。

■豊富なサンプル集
機械学習、ディープラーニング、科学技術計算といった、Pythonがよく利用されている分野についての解説を掲載しています。
いろいろな分野のサンプルコードを動かすことだけでなく、機械学習などの理論の概要を知りたい方にもオススメです。

【本書の対象読者】
・プログラミング未経験だが、Pythonを学ぶ意欲があり、より実践的な力を身に付けたいと思っている人
・プログラミング経験者でPythonの入門書を探しているが、ゴールのレベルが低すぎる書籍は避けたいと思っている人
・多くのサンプルコードに触れ、Pythonでどんなプログラムが書けるのかを入門書で学びたい人

■目次：

Part1 基礎編
Chapter1 Pythonの基礎知識
1.1 Pythonとは
1.2 Python の入手とインストール

Chapter2 はじめてのPythonプログラミング
2.1 Python の基本の「き」
2.2 変数
2.3 数値
2.4 文字列

Chapter3 Pythonの基本文法
3.1 関数の基本と文字列の操作
3.2 リスト

Chapter4 制御構文
4.1 for文～繰り返し
4.2 if文～条件分岐
4.3 メンバーシップ・テスト演算子
4.4 論理演算子
4.5 while文～条件に基づく繰り返し
4.6 range関数とreversed関数
4.7 for 文やwhile 文のelse部
4.8 pass文

Chapter5 関数の定義と変数のスコープ
5.1 関数を定義する
5.2 変数のスコープ

Chapter6 さまざまなデータ構造
6.1 タプル
6.2 集合
6.3 辞書
6.4 内包表記
6.5 ジェネレータ式

Chapter7 オブジェクト指向の基本と発展的な機能
7.1 オブジェクト指向プログラミング
7.2 例外処理
7.3 発展的な機能

Chapter8 標準ライブラリを使ってみよう
8.1 標準ライブラリ
8.2 モジュール
8.3 日時を扱うモジュール
8.4 プログラムの実行時間を計測する
8.5 コマンドライン引数を受け取る
8.6 キーボードからの入力を受け取る
8.7 ファイルの入出力
8.8 JSONを利用したデータ交換
8.9 正規表現を扱う

Part2 実践編
Chapter9 実践的なプログラミングのための準備
9.1 サンプルファイルの使い方
9.2 パッケージの基本
9.3 パッケージのインストール

Chapter10 機械学習
10.1 機械学習の基礎知識
10.2 機械学習の仕組み
10.3 scikit-learnのインストールと画像データの入手
10.4 ロジスティック回帰による機械学習プログラミング

Chapter11 ニューラルネットワーク
11.1 ニューラルネットワークの仕組み
11.2 数字を認識するニューラルネットワーク

Chapter12 ディープラーニング
12.1 畳み込みニューラルネットワーク
12.2 数字を認識するディープニューラルネットワーク

Chapter13 ライブラリを活用した科学技術計算
13.1 NumPy による科学技術計算
13.2 SciPyによる科学技術計算

Chapter14 Webアプリケーションの作成
14.1 Webの仕組み

索引