Pythonの書籍一覧

本書は「ほぼ」PythonだけでAWSを利用したサーバーレスアプリケーションを構築するためのガイドブックです。バックエンドにChalice、フロントエンドにTranscrypt、ユニットテストとAPIテストにpytest、UIテストにSeleneを利用します。実装部分をアプリエンジニアが、テスト部分をQAエンジニアが、それぞれの専門を活かして解説します。
【目次】
第1章　Pythonでサーバーレスアプリの実装をしよう
第2章　サーバーレスアプリ開発環境の構築をしよう
第3章　ChaliceでWeb APIの実装をしよう
第4章　DynamoDBでデータの永続化をしよう
第5章　Transcryptで画面の実装をしよう
第6章　AWS CodePipelineでCI/CD環境の構築をしよう
第7章　Pythonでサーバーレスアプリのテストをしよう
第8章　pytestでユニットテストをしよう
第9章　pytestでAPIテストをしよう
第10章　SeleneでUIテストをしよう
第11章　手動テストは……さすがに手でやろう
第12章　CI/CD環境で自動テストをしよう

マンデルブロ集合は静止画・動画ともに世界の誰かが今日もweb上で人気のフラクタルです。その動画の中でも圧倒的に多いのが、1点をズームしていくものです。本書はPythonを使ってこれを描く方法を解説しています。
マンデルブロ集合の定義はそれほど難しくないので、プログラムで数式をグラフ化したり、図形を描画した経験がある人ならすぐにズーム動画をつくれると思うかもしれません。そう思って、軽い気持ちで手を出したら大火傷。いくつもの壁にぶち当たり、手を出してから動画をつくれるようになるまで1ヶ月かかりました。どんな壁にぶつかり、どう解決してきたのか。本書ではそういったことも含めてつくり方を紹介していきます。

【目次】
第1章　マンデルブロ集合
第2章　静止画
第3章　ズーム動画
第4章　高速化 その1
第5章　高速化 その2
第6章　任意精度
第7章　配色、保存、読込
第8章　"飛び地"探しの旅へ
付録A　ギャラリー
付録B　参考文献

広大な因果世界を幅広くカバー！
因果推論・因果探索のコード例を多数掲載
原著は米国Amazonでカテゴリーベストセラー（2024/6上旬など）

データサイエンティスト、機械学習エンジニアなら知っておきたい
因果的概念、グラフによる理解、因果探索の実践などを解説。

パート1では、関連・介入・反事実、構造的因果モデルなど、
因果推論を構成する基本概念と、グラフ表現を解説。

パート2では、因果推論プロセスの4ステップのほか、
DoWhy／EconMLを使った因果推論の実装などを説明。

パート3では、因果探索の概念、因果分析プロセスでの位置づけ、
gCastle等を使った高度な因果探索の実装を取り上げます。

【章構成】
■Part1 速習：因果関係
第1章 因果関係に取り組む理由：機械学習があるのに？
第2章 ジューディア・パールと因果のはしご
第3章 回帰、観測、介入
第4章 グラフィカルモデル
第5章 チェーン、フォーク、コライダー

■Part2 因果推論
第6章 ノード、エッジ、統計学的な独立と従属
第7章 4ステップの因果推論プロセス
第8章 因果モデル―仮定と課題
第9章 因果推論と機械学習―マッチングからメタ学習器まで
第10章 因果推論と機械学習―高度な推定器、実験、評価など
第11章 因果推論と機械学習―ディープラーニング、NLPなど

■Part3 因果探索
第12章 因果グラフをいただけますか―因果関係の知識源
第13章 因果探索と機械学習―仮定から応用まで
第14章 因果探索と機械学習―高度なディープラーニングとその先へ
第15章 エピローグ


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企業や政府・自治体などが一般に公開している各種データがオープンデータです。本書は政府が公開しているオープンデータ「e-Stat」をAPI経由で取得し、分析目的の決め方、Pythonのライブラリpandasで整形、その後Matplotlibでの可視化までを一連の流れとして解説しています。実行環境はWebブラウザがあればすぐ実行できる環境となっており、身近なオープンデータの分析にすぐに活かすことができます。

【目次】
第1章　データ分析の流れ
第2章　e-Statとは
第3章　e-Statの機能
第4章　e-Stat API機能の基礎知識
第5章　よく使うAPI機能の使い方
第6章　さらに便利にAPI機能の使い方
第7章　分析の目的の設定
第8章　データの取得と整形
第9章　データの分析
付録A　Google Colaboratory
付録B　pandasの使い方
付録C　Matplotlibの使い方