Python

Pythonにおけるおすすめの学習教材を現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにPythonにおけるおすすめの学習教材について現役エンジニアが解説しています。Pythonを学習していく上でおすすめの書籍を紹介していきま。Pythonの基礎学習、機械学習、ディープラーニングなどの書籍をみていましょう。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　調査手法：インターネット調査

Pythonにおけるおすすめの学習教材について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まるでしょう。

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。

今回は、Pythonに関する内容だね！

どういう内容でしょうか？

Pythonにおけるおすすめの学習教材について詳しく説明していくね！

お願いします！

Pythonの学習におすすめの本

今回はPythonを学習していくうえで、おすすめの書籍を紹介していきます。

各書籍のAmazonのリンクを張っているため、気になる方はそちらもチェックしてみてください。

Python関連の書籍を選ぶ際の参考にしてみてください。

Pythonの基礎学習におすすめな本

スラスラわかるPython

現役のPythonエンジニアが執筆した書籍です。

初めてプログラミングを勉強する方に向いています。

Pythonを学ぶだけではなく「この機能はどんなときに使えるのか」をエンジニア目線で紹介しており、現場ですぐに使えることを考えて作られた内容です。

スラスラわかるPython3

Pythonエンジニアファーストブック

現役のPythonエンジニアが執筆した基礎から応用まで学べる書籍です。

これからPythonを始める方がPythonエンジニアになるために知っておきたい心構え、必要な開発環境、開発の流れなどについて記載されています。

基本的な文法はもちろんのこと、スクレイピング、データ分析、Web開発など現場で求められている開発の手法を学ぶことができるでしょう。

Pythonエンジニアファーストブック

入門Python3

プログラマーにはおなじみのO’Reillyの書籍です。

プログラミングおよびPythonの基礎からウェブ・並行処理などの応用まで、Pythonプログラミングを一通り解説しています。

ソース管理や開発環境の解説もあるため、Pythonを書ける方でも辞書の代わりとして利用可能です。

入門Python3

[PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは

Pythonの機械学習・ディープラーニングにおすすめな本

ゼロから作るDeep Learning

ディープラーニングを学んでいくための定番書籍といえます。

外部のディープラーニングライブラリを使わずにゼロからディープラーニングを作っていくことでディープラーニングの仕組みを学ぶことができます。

ディープラーニングやニューラルネットワークの原理の他にも誤差伝搬法や畳込みニューラルネットワークについても実装ベースで学ぶことが可能です。

ゼロから作るDeep Learning

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

コードを動かしながら機械学習の実践的な使い方を取得するための書籍です。

現実の課題を提示し、機械学習で問題解決するための一連の流れを知ることが可能でしょう。

アルゴリズムの説明はなく、業務で必要になるスキルがまとめられており、機械学習を学びたいエンジニアのための1冊です。

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

Raspberry Piではじめる機械学習

小型のシングルコンピュータのRaspberry Piで機械学習を動かすことで機械学習の仕組みを一から理解できる書籍です。

数式を用いずに図やグラフを使用することで、機械学習のイメージを掴むことができます。プログラミング初心者で機械学習を知りたい方やRaspberry Piをお持ちの方におすすめです。

Raspberry Piではじめる機械学習

PythonのWebアプリ開発におすすめな本

Python Django 超入門

PythonのWebフレームワークであるDjangoの入門書です。

イラストが多く使われており、初心者でも理解しやすい内容になっています。Web開発が未経験でもテンプレートの取り扱いやデータベースの取り扱いを知ることができ、最終的にはTwitterクローンのSNSアプリを自作していくことでWebアプリの基礎を学ぶことができます。

Python Django 超入門

Pythonフレームワーク Flaskで学ぶWebアプリケーションのしくみとつくり方

Pythonの軽量なWebフレームワークのFlaskを使ったWebアプリケーションの使い方を学ぶことができます。

サーバーサイド、フロントエンド、データベースの開発をそれぞれ学んでいくことでWebアプリケーションの作りかたの基礎を学ぶことができます。

Pythonフレームワーク Flaskで学ぶWebアプリケーションのしくみと作り方

執筆してくれたメンター

メンター三浦

モバイルゲームを運用している会社のエンジニアをしています。趣味でWEB開発やクラウドコンピューティングもやっており、ソフトもハードもなんでもやります。

TechAcademyジュニアではPythonロボティクスコースを担当しています。好きな言語はPython, Node.js。

Pythonにおけるおすすめの学習教材がよく分かったので良かったです！

ゆかりちゃん、これからも分からないことがあったら質問してね！

分かりました。ありがとうございます！

TechAcademyでは、初心者でも、Pythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できる、オンラインブートキャンプを開催しています。

また、現役エンジニアから学べる無料体験も実施しているので、参加してみてください。

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書籍で独学書籍は昔からよく使われているプログラミングの学習方法で、著者が明示されていることから信頼できる情報が手に入りやすいことが特徴ですよ。 ◇プログラミングを書籍で独学するメリット/デメリット書籍【メリット】自分に合う教材を見つけやすい気軽にはじめられる価格帯体系的に学ぶことができる書籍で学ぶメリットはこの3つ。プログラミングの書籍は種類が多く、一つの言語に特化した書籍がほとんどのため、自分に合う教材が見つけやく、1,000〜2,000円程度と、他の学習法に比べて安価にはじめられるのも嬉しいポイント◎ 書籍では学習内容がページごとにわかりやすくまとめられており、効率よくプログラミングを学ぶことができます。書籍【デメリット】つまずくとなかなか前に進めない情報が多すぎて必要なものがわかりにくい書籍で学ぶデメリットはこの2つ。書籍でプログラミングを独学する場合、一度つまずくと解決方法を見出すことが難しく、なかなか学習が進まないことがあります。これで挫折してしまうこともしばしば。また、書籍は情報量が多すぎて必要以上のレベルであったり、必要のない情報まで記載されていたりします。そのため初心者だと必要な情報を見分けるのが難しく混乱してしまうことがあります。 ◇書籍選びのポイント自分の目で見て中身を確かめるいきなり専門書レベルのものを買わない書籍を選ぶ際のポイントはこの2つです。まずは本屋などで立ち読みしてみて、自分が理解しやすい内容かどうかをチェックすることが大切です。プログラミングが上達したいからと言ってはじめから専門書レベルの書籍を買ってしまうと学習の序盤でつまずいてしまい、継続して勉強することが困難になってしまうので、まずは初心者用の書籍がおすすめです。 ◇中学生におすすめのプログラミング書籍 9選レベル別におすすめのプログラミング書籍は以下の通り。プログラミング初心者におすすめの書籍① 「スラスラ読める JavaScript ふりがなプログラミング」 https://www.amazon.co.jp/ こちらの書籍はプログラムの読み方がすべて載っており、初心者の方がよく感じる「このプログラムは何を意味しているんだろう？」という疑問を解決してくれる書籍なんです。プログラミング初心者におすすめの書籍② 「PHPの絵本第2版 Webアプリ作りが楽しくなる新しい9つの扉」 https://www.amazon.co.jp/ こちらは本のタイトルにもあるようにイラストを多く使用している書籍で、初心者が難しく感じるプログラミングのハードルを低くしてくれますよ。プログラミング初心者におすすめの書籍③ 「スラスラわかるHTML&CSSのきほん」 https://www.amazon.co.jp/ こちらは2013年に発売以来、初心者を中心に人気を保っており累計4万部を突破した書籍なんです。初心者用でありながら内容は実践的なものまで含まれているので、長く使えるのも嬉しいポイント。プログラミング中級者におすすめの書籍① 「PHPライブラリ＆サンプル実践活用[厳選100]」 https://www.amazon.co.jp/ こちらの書籍は、実際の開発現場で応用することができるPHPのサンプルコードなどが紹介されていることが特徴で、基礎的な知識を持った方が一歩踏み込んだ勉強をしたいときにおすすめの書籍です。プログラミング中級者におすすめの書籍② 「JavaScript本格入門」 https://www.amazon.co.jp/ こちらは累計3万部を超えたベストセラー書籍で、基本的な情報から進化を続けるJavaScriptの新記法までを紹介しているので、本格的にJavaScriptを学ぼうと思っている方におすすめです。プログラミング中級者におすすめの書籍③ 「HTML5&CSS3デザインブック」 https://www.amazon.co.jp/ こちらの書籍はWEBサイトを一から作る方法が紹介されており、HTMLとCSSの基本的な情報はもちろん、実践的な使い方が紹介されていることが特徴です。プログラミング上級者におすすめの書籍① 「CSSシークレット ―47のテクニックでCSSを自在に操る」 https://www.amazon.co.jp こちらの書籍は47個の項目別にエンジニアが直面する問題を解決するためのテクニックが紹介されている書籍。CSSでできることをもっと広げてくれる有用な書籍ですよ。プログラミング上級者におすすめの書籍② 「JavaScript関数型プログラミング複雑性を抑える発想と実践法を学ぶ」 https://www.amazon.co.jp/ こちらはJavaScriptを使ってより上位のエンジニアを目指すために必要な実践テクニックが数多く紹介されています。関数型プログラミングのメリットを知るためにもおすすめの書籍です。プログラミング上級者におすすめの書籍③ 「PHP逆引きレシピ」 https://www.amazon.co.jp/ こちらの書籍は全896ページにわたる大容量の情報がまとめてあり、エラーを解決するためにはこの1冊があれば十分といえるほど。中級者から上級者にレベルアップしたい方には必須級の書籍ですよ。中学生がプログラミングを学ぶ方法② オンライン教材で独学オンライン教材は家にいながら1人で学べることから近年注目されている学習方法で、徐々に教材の種類も増えてきていることが特徴です。 ◇オンライン教材で独学するメリット/デメリットオンライン教材【メリット】動画で分かりやすい学びたい技術をピンポイントで探せるプログラミングをオンライン教材で学ぶメリットはこの2つ。講師が動画で授業を展開してくれるため、視覚と聴覚を使って学習ができることから理解しやすく、学習したことが身に付きやすい特徴があります。また、プログラミングのオンライン教材はジャンルやカテゴリごとに細かく分かれているため、自分が必要としている技術や授業をピンポイントで探すことができるので、効率よく学習することができますよ。　オンライン教材【デメリット】体系的に学ぶのには不向き検索力が問われるモチベーションの維持が難しいオンライン教材で学ぶデメリットはこの2つ。オンライン教材はジャンルが細かく分かれているがために、分散的な学習プラットフォームといえます。そのため体系的に学ぶことには不向きです。また、学習していく中でわからないことは自分で検索して解決する必要があるので、検索力がないとつまずいてしまうこともしばしば。オンライン教材での学習は誰かに管理されるわけではないので、学びたい意欲が強くないと続かない、モチベーションの維持が難しいのもデメリットと言えます。 ◇オンライン教材を選ぶポイント 1つのプラットフォームで豊富な情報量があるか無料または格安でお試しができるかオンライン教材を選ぶ際のポイントはこの2つです。オンライン教材は1つで完結することが望ましいので、1つのプラットフォームで自分が学びたいことすべてが網羅されていることが最低ライン。そのため、事前にどれほどの情報量（コースなどの種類）があるかをチェックすることが重要ですよ。学習を効率よく進めるためには、無料または格安のプログラミング教材をお試しをしてから、自分に合うものを見つけることが大事です。そのためお試しができない高額の教材は避けましょう。 ◇中学生におすすめのオンライン教材 3選中学生向け、レベル別におすすめのオンライン教材は以下の通り。プログラミング初心者におすすめのオンライン教材「Progate（プロゲート）」 https://prog-8.com/ Progateは、”初心者から、創れる人を生み出す”をコンセプトに、初心者でも挫折せずにプログラミングを学べる環境が整っていることが特徴。またアプリ版もリリースされているので、スキマ時間ややる気が出ないときでも時間を上手に活用することができますよ。プログラミング中級者におすすめのオンライン教材「CODEPREP（コードプレップ）」 https://codeprep.jp/ CODEPREPは、プログラムを書いて動かしながら学ぶ実践型のオンライン教材。毎日コツコツとプログラムを書く習慣をつけることができるので、本格的にエンジニアを目指す前段階としておすすめの教材といえます。プログラミング上級者におすすめのオンライン教材「Udemy（ユーデミー）」 https://www.udemy.com/ja/ Udemyは世界最大級のコースラインナップが特徴で、上級者の方でも満足できる充実の学習内容がそろっています。こちらはすべてが動画教材のため、ある程度プログラミングを理解していないと教材の良さを活かしきれない点は注意が必要ですよ。中学生がプログラミングを学ぶ方法③ プログラミングスクールで学ぶプログラミングスクールは自分の学びたいコースを選び、教室に通うもしくはオンラインでカリキュラムを進めていくベーシックな学習スタイルで、継続しやすいことが特徴。 ◇プログラミングスクールで学ぶメリット/デメリットプログラミングスクール【メリット】わからないところをすぐに聞ける学習のモチベーションを維持しやすいプログラミングスクールで学ぶメリットはこの2つ。プログラミングスクールの場合は、教室への通いでもオンラインでも分からないところをすぐに質問できて、学習に行き詰まることが少ないことがメリットです。さらに課題の提出があったり、制作物を他の受講生や先生と共有してフィードバックをし合えたり、モチベーションを保ちやすく学習環境としては最高です。プログラミングスクール【デメリット】費用が高い教室に通う場合は通える場所に限りがあるプログラミングスクールで学ぶデメリットはこの2つ。プログラミングスクールは他の学習方法と比べて費用が高いため、気軽にはじめることができないのがデメリットと言えます。さらに教室へ通学型のプログラミングスクールは大都市を中心に開校されていることがほとんどのため、地方に在住の方はスクールに通えなかったり、納得いくスクールが見つからない場合があります。（オンラインスクールが増えているため、選択肢が多くなっています） ◇プログラミングスクールを選ぶポイント受講生の感想を参考にする運営会社の健全性をみる無料お試しができるか確認するプログラミングスクールを選ぶ際のポイントはこの3つです。本当に良いプログラミングスクールかどうかを見極めるには、受講生の感想を参考にすることが一番です。SNSなどのリアルな声をチェックしてみるのもいいでしょう。子どもが安心してプログラミングを学習するためには運営会社が健全であることは絶対条件ですよね。そのため住所や代表者名が明記されているか、悪い評判はないか、などを事前に把握しておくのも大切です。プログラミングスクールは一度きりではなく、何度がに分けて通うまたは学習するので、失敗のないように無料体験などお試しができるかどうかを確認しましょう。また無料体験では「スクールの雰囲気」や「授業の進め方」、「教室内の環境」などをチェックするといいですよ。 ◇中学生におすすめのプログラミングスクール 3選中学生におすすめのプログラミングスクールを3つ紹介します。テックアカデミージュニア https://junior.techacademy.jp/ テックアカデミージュニアは、全国に教室を展開する小中高校生を対象としたプログラミング教室です。動画をメインとした教材のため、導入教室が近くになくてもオンラインで学習することができます。一人ひとりに合わせたペースで学習できることでき、自発的に課題を発見して問題解決へと導いてくれることが最大の特徴です。また、プログラミング学習体験体験授業無料カウンセリングなど、自宅からオンラインで無料体験することができます！気になった方はこれらを有効に活用してみてくださいね。ライフイズテック https://life-is-tech.com/ ライフイズテックは、2010年にスタートした中学生・高校生向けIT・プログラミング教育サービスです。ライフイズテックは豊富な学習スタイルを展開していることが特徴で、キャンプ（夏休みなどの時間を利用した短期集中型コース）スクール（教室に通うベーシックなスタイル）グローバルキャンプ（海外の名門大学で学べる珍しいコース）など全6種類の学習方法があります。オンライン校があるため、教室が近くになくても自宅から学習可能です。 CoderDojo Japan https://coderdojo.jp/ CoderDojoは、2011年アイルランドで始まった7〜17歳の子どもを対象にしたプログラミング道場で、日本には約220もの道場があります。プログラミングの基礎的な知識がついてきたら「腕試し」としてキャンプやコンテストに挑戦できるので、スポーツと同じように大会に向けてプログラミング学習を頑張るモチベーションになりますよ。教室の開催回数や参加者が増えてきているので、気になる方は今のうちに参加してみることをおすすめします。 5. 中学生がプログラミングを学ぶ時のポイント／注意点「自分の子どもにプログラミングを学習させたいけれど、そもそも自分がプログラミングを学習していないからどうやってアプローチすればいいのかわからない…」などとお困りではありませんか？実は中学生がプログラミングを学ぶときに注意したいポイントが2つあります。ポイントを抑えることでプログラミングの上達にもつながるので、ぜひ参考にしてみてくださいね。それでは順番に解説していきます。 1．自分でできることからやってみる（いきなりお金を掛けすぎない） 1つ目のポイントは、「まずは自分でできることやる」こと。というのも、まだ迷っている中学生にいきなり完璧に整った環境を与えても、そもそもプログラミングへの熱量が少ないとお金の無駄になってしまう可能性があります。まずは自分でできる小さなことからはじめることで成功体験が積み重なり、プログラミングのやる気へとつながっていきます。そのため、無料の教材やオンラインでできる簡単なものからはじめてみることをおすすめします。 2．無理強いはしない（本人の志向に任せる） 2つ目のポイントは、「無理強いはしない」こと。中学生は徐々に精神が自立しはじめる年頃なので、無理にプログラミングをやらせようとしても逆効果になることがほとんどです。そのため本人の意向を尊重して、本人のやる気に任せる言語の指定をしないといった対応をすることが必要ですよ。本人がプログラミングをやる気になったときには、全力でサポートしてあげるといいでしょう。 6. 中学生のプログラミング学習〈まとめ〉今回は中学生のプログラミング学習について紹介・解説してきましたが、いかがでしたか？最後にもう一度、中学生からプログラミングを学ぶメリットと中学生におすすめのプログラム言語をまとめておきます。 ◇中学生からプログラミングを学ぶメリット論理的思考力が身に付く想像力が身に付く身近なものの仕組みがわかる将来、仕事に困らない働く場所を自由に選べる働き方の幅が広がる ◇中学生が学ぶべきプログラム言語 HTML/CSS JavaScript PHP 中学生でプログラミングを学習する際はぜひ参考にしてみてくださいね。この記事が子どもの成長や可能性を広げるきっかけになれば幸いです。 ▶︎TechAcademyジュニアについて詳しく知りたい【お知らせ】TechAcademyジュニアでは、高校生向けに実践的プログラミングサービスを提供しています。独自で開発した学習システムは、基礎から実践までステップアップ式のカリキュラムとなっており、生徒が1つの画面で迷うことなく学習を進めることが可能です。現在、自宅にいながらプログラミングの楽しさについて知ることができるプログラミング学習体験を実施しています。プロから学べる機会ですので、ぜひ体験してみてください。

子ども向けプログラミング

初心者向け！機械学習を学ぶのにおすすめの本10選

今回は、機械学習を学ぶのにおすすめの本をまとめています。機械学習やディープラーニングを初めて学ぶ人におすすめの本、仕事でこれから使う人におすすめの本を紹介しています。書籍によって概念中心のもの、実践中心のものなど特徴が違うので、自分の好みに合った本を見つけてみてください。なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。まず最初に、非エンジニア向けのおすすめ本を紹介します。仕事ではじめる機械学習仕事ではじめる機械学習特徴プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法を中心にビジネスサイドの視点を踏まえた特徴があります。対象者深層学習も画像認識も自然言語処理も機械学習も全て含めて人工知能という1つのソフトウェアを使うと簡単に解決できるという思想の上司から、「人工知能のプロジェクト立ち上げるからあとよろしく」と言われて、現場を任された担当者向けです。学習できること最初に機械学習プロジェクトの流れを理解した上で、現場のシステムにおける機械学習の問題点を理解し、その対処方法を考えていきます。アルゴリズムについての学習では、例えば、パーセプトロン・ロジスティック回帰・SVM・ニューラルネットワーク・k-NN・決定木・ランダムフォレスト・GBDTを学習します。実装部分では、映画の推薦システムをつくるという内容で、実際に機械学習を利用した実装の解説があります。 60分でわかる! 機械学習&ディープラーニング超入門 60分でわかる! 機械学習&ディープラーニング超入門 (60分でわかる! IT知識) 特徴新聞を読むような感覚で機械学習とディープラーニングについて理解できます。対象者機械学習とディープラーニングを使うとどんなことができるのか全体像を理解したいビジネスマン向け学習できること自分で機械学習や人工知能について学習したい方だけでなく、だれかに説明することが出来るレベルの分かりやすい解説テキストとして学習利用することができます。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはやさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほんアヤノ＆ミオと一緒に学ぶ機械学習の理論と数学、実装までやさしく学ぶ機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ機械学習の理論と数学、実装まで~ 特徴忘れかけた高校卒業程度の数学の知識でも読むことが出来るという、機械学習というタイトル本の中でも抜きん出て安心感の有る文系向け機械学習解説本です。著者は、LINE Fukuoka株式会社に勤務しているデータエンジニアです。対象者機械学習に興味があるけど、数式が出てきた時点で意味がわからなくなってしまうという方向けです。学習できること基本的な機械学習の内容と、必要な数学の復習、PythonとNumPyの基礎について学習できます。ここから先はエンジニア向けの機械学習書籍です。 Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎特徴 scikit-learnのリリースマネージャである筆者が、機械学習の基礎だけでなく、「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について詳しく解説している特徴があります。ここでは網羅できないほど多岐にわたる開発手法に関して、ちょうどよい掘り下げ方で解説してある点が特徴的です。対象者「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」に関しても関心があるエンジニア向け。学習できること scikit-learnと関連ライブラリの環境設定から、教師あり学習や、教師なし学習についても、その種類とメリット・デメリットに関して細かく解説してあります。「特徴量エンジニアリング」、「モデルの評価と改善」、「アルゴリズムチェーンとパイプライン」、「テキストデータの処理」等実践的な内容も学習できます。機械学習スタートアップシリーズベイズ推論による機械学習入門機械学習スタートアップシリーズベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書) 特徴ベイズ主義機械学習に基づいた、モデルの構築→推論の導出という手順をステップ・バイ・ステップで解説してあるとう特徴をもちます。対象者ベイズ推論について学習したい入門者向け学習できること基本的な確率に関する期待値・離散確率分布・連続確率分布などの説明から、ベイズ推論・ポアソン混合モデルや、ガウス混合モデルを学習します。最終的には、線形次元削減・非負値行列因子分解・隠れマルコフモデル・トピックモデル・テンソル分解・ロジスティック回帰・ニューラルネットワーク等の応用モデルの学習を行います。機械学習入門ボルツマン機械学習から深層学習まで機械学習入門ボルツマン機械学習から深層学習まで特徴機械学習の基礎的な表現方法や単語の意味だけでなく、その背景を掘り下げて解説してある点が特徴的です。対象者機械学習初心者でもイラストを多用して学習したい入門者向け学習できることイラストを多用した入門者向けにもかかわらず、最終的には、ボルツマン機械学習による画像処理等の学習まで可能です。データサイエンスのための統計学入門 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミングデータサイエンスのための統計学入門 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とRプログラミング特徴データサイエンティストに必要な統計学の基礎と、50種類の機械学習の基本概念を学習することができます。対象者データサイエンティストを目指すエンジニア向け学習できることデータの分類、分析、モデル化、予測という一連の手法において統計学の必要な内容・不要な項目を概念・プログラミング理論・数学の見地から学習することができます。分類では、ナイーブベイズ・判別分析・ロジスティック回帰・混同行列やROC曲線等の分類モデルの評価や、不均衡データの戦略についても学習することができます。統計的機械学習では、k近傍法・木モデル・バギングとランダムフォレスト・ブースティングを学習します。最終的には、成分分析・k平均クラスタリング・階層クラスタリング・モデルベースクラスタリング・スケーリングとカテゴリ変数を通じて、教師なし学習についての理解を深めることができます。 ITエンジニアのための機械学習理論入門 ITエンジニアのための機械学習理論入門特徴ビジネスサイドの担当者が読むにはハードルがある、機械学習のツールやライブラリの内部処理や、その結果をビジネスでどのように役立てるかを、ITエンジニア向けに解説してあるのが特徴です。対象者ビジネスサイドの要求で機械学習を開始する必要に迫られたITエンジニア向けです。ベイズ推定の専門書を読む前の入門書として良いです。学習できることまず、パーセプトロンによる分類アルゴリズムの基礎を学習します。次に、ロジスティック回帰とROC曲線を通じて、学習モデルの評価方法を習得します。そして、k平均法による教師なし学習モデルの基礎と、EMアルゴリズムによる、最尤推定法の教師なし学習を訓練します。最終的に、ベイズ推定モデルとベイズの定理や、ベイズ推定の回帰分析への応用を学習します。パターン認識と機械学習上パターン認識と機械学習上特徴 2006年の発行以来世界的にトップセールスを続ける機械学習の入門書です。翻訳も日本のトップ研究者たちが行っているため、学術知識に裏打ちされた日本語で読むことができます。各学習の最後には演習問題が用意されています。対象者数学的な見地から機械学習の理論を学習したいITエンジニア向けです。学習できること確率分布では、ベータ分布・ディリクレ分布・ガウス分布・指数型分布族・ノンパラメトリック法等を学習します。線形回帰モデルでは、線形基底関数モデル・ベイズ線形回帰・ベイズモデル比較・エビデンス近似等を学習します。線形識別モデルでは、識別関数（判別関数）・確率的生成モデル・確率的識別モデル・ラプラス近似・ベイズロジスティック回帰を学習します。最後にニューラルネットワークについて学習します。パターン認識と機械学習下パターン認識と機械学習下 (ベイズ理論による統計的予測) 特徴パターン認識に関する統計学的解説をすべて網羅している様な内容の濃い学習書です。機械学習エンジニアの辞書という特徴を持ちます。対象者機械学習エンジニアとして転職を考えるITエンジニア向け学習できること上巻を凌ぐ濃密な内容と共に、ベイズ理論による統計的予測を中心とした学習が可能です。なにより、インターネット上にこの本を元にした解説やサンプルプログラムが多いため、この本だけでは理解しづらい部分も、この本を通じて氷が溶けるように徐々に学習することができます。今回は、機械学習を学ぶのにおすすめの本を解説しました。書籍によって扱っている機械学習の分野も違うものがあるので、自分が学びたい部分があるか確認しておきましょう。言語もライブラリも様々な種類があるので、事前にチェックしておくことが重要です。また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyでは、AIオンライン講座を開催しています。 AI（人工知能）の構築に必要な機械学習・ディープラーニングについて実践的に学習することができます。現役エンジニアがパーソナルメンターとして受講生に1人ずつつき、マンツーマンのメンタリングで学習をサポートし、習得することが可能です。この記事を監修してくれた方中本賢吾（なかもとけんご）アジマッチ有限会社　代表取締役社長開発実績：PHPフレームワークを利用した会員制SNS・ネットショップ構築、AWSや専用サーバー下でLinuxを使用したセキュアな環境構築、人工知能を利用したシステム開発、店舗検索スマホアプリ開発など。その他にも地域の職業プログラマー育成活動を行い、2018年には小学生がUnityで開発したオリジナルAndroidアプリをGooglePlayでリリース。ゲームで遊ぶより作ろうぜ！を合言葉に、小学生でも起業できる技術力を育成可能で有ることを証明し続けている。

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今さら聞けない！Pythonとは【初心者向け】｜現役エンジニアが解説

人気のプログラミング言語「Python」について解説します。どんなシーンで使われるプログラミング言語なのか、Pythonで作れるアプリケーション、Pythonのメリット・デメリットについて説明しているので、これから習得を目指している方は知っておきましょう。日本でもこれからより注目される言語になるはずです。なお本記事は、TechAcademyのPythonオンライン講座の内容をもとにしています。なお、今回の記事の内容は動画でもご覧いただけます。テキストよりも動画の方が理解しやすいという場合はぜひご覧ください。目次 Pythonとは？言語の特徴 Pythonを学習するメリット Pythonでできること Pythonが使われているサービス初心者が効率よくPythonを学習するための順番（ロードマップ）まずはPythonの開発環境を整えよう Pythonとは？言語の特徴 Pythonとはプログラミング言語の1つです。C言語などと比較して分かりやすい文法が特徴です。非常に広く使われているため学習するためのサイトや本も充実しています。2020年現在、最新のGitHubの調査(2019年)では世界2位の人気を記録しています。画像出典：GitHub また、Pythonはプログラミング教育や初心者向けのプログラミング言語としても多く使われています。これは、Pythonの簡潔な言語仕様により、少ないコード行数で分かりやすいソースコードを書くことができるためです。がんばれば、超一流のプログラマーと同じようなコードを、初心者でも真似して書くことが可能です。また、最近では、AI（人工知能）分野でPythonが利用されることで注目を浴びています。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはPythonを学習するメリット Pythonを学ぶメリットは多くあります。前述の通り、プログラミング初心者の方でも安心して学ぶことができますし、非常に人気があるプログラミング言語なので、これからも長期に渡って利用できることでしょう。以前は日本では大学や研究機関での利用が主でしたが、最近ではPythonを使ったWebサービスやAI関連のビジネスなどに多く活用されています。例えば求人・採用サイトのGreenでPythonの求人情報を検索してみると約760件該当があります(2020年6月現在)。これはフロントエンドとほぼ同等の求人数です。すでにシステム開発でも一般的に利用されているプログラミング言語と言って良いでしょう。画像出典：Green PythonはGoogleやNASAの内部でも利用されています。現在でもGoogleの求人情報にはPythonエンジニアの求人が存在します。画像出典：Google人材募集 Pythonでできること Pythonは、組み込みアプリ開発やWebサイト構築から、ディープラーニングまで様々な分野で利用可能な言語です。Pythonでは多くのWebサービスが作成されています。 PythonでWebサービスを作成する上でよく利用されているのが「Django」や「Flask」というフレームワークです。 Pythonで人気のフレームワークまとめ現在は、AI（人工知能）や機械学習分野で使用されているPythonの技術が注目されています。例えば、深層学習と呼ばれるディープラーニングの分野でも多くのソフトウェアがPythonで動作しています。 Scikit-learn（統一された関数で機械学習を実施可能） Keras（簡単に計算グラフを扱うことができる。） TensorFlow（Googleが開発したディープラーニングのフレームワーク） PyTorch（Facebookで研究用途に使用されているディープラーニングのフレームワーク）その他にもインターネット上から情報を収集するWebスクレイピングと呼ばれる分野でもPythonは多く活用されています。 Pythonが使われているサービスそれでは実際にPythonが使われているサービスをいくつか見てみましょう。 YouTube 世界最大の動画共有サービスであるYouTubeにPythonが使用されています。Pythonは主にバックエンド(Webサーバー側で動作するプログラム)で活用されており、動画処理やデータの読み込みなどに使用されています。 YouTubeのエンジニアによると「PythonはYouTubeにとって十分に早く、最小の開発者で迅速に開発を行うことができる」と評価されています(※)。 ※ Python公式サイト – Quotes about Python より YouTube Google GmailやGoogle MapsのバックエンドでPythonが利用されています。Googleではソフトウェア開発はデータサイエンスなどの分野で多くのPythonエンジニアが活躍しており、前述の通り求人も行われています。 Google Blender Blenderはオープンソースの3Dグラフィックスを作成するソフトウェアです。オープンソースながら非常に機能が充実しており、日本語にも対応しているため幅広く利用されています。 Blenderにはプログラミングによりキャラクターを動作させてりグラフィックス効果を行う機能があり、そのプログラミング言語としてPythonが使用されています。 Blender PayPal PayPalは世界最大規模のオンライン決済サービスです。ディープラーニングのライブラリであるTensorFlowを使用して、不正な決済の検出を実現しています。 TensorFlowを始めとするディープラーニングは金融業界(フィンテック分野)でも多く利用されており、プログラミング言語としては主にPythonが使用されています。 PayPal OpenStack クラウド環境の構築に利用されているオープンソースのソフトウェアであるOpenStackも大部分にPythonが利用されています。OpenStackを使うと自前でAWSのようなクラウドサービスを提供することができます。様々な規模のデータセンターで数多く利用されており、安定的な運用をPythonが支えています。 OpenStack 初心者が効率よくPythonを学習するための順番（ロードマップ）初心者が効率よくPythonを学習するには、プログラミング言語の基本を学習した後で、機械学習やWebサービスなどの興味がある分野を掘り下げて学習すると良いでしょう。プログラミング言語の基本を学習する初めてプログラミング言語を学習する場合、できれば周りに相談できる人がいると理想的です。プログラムはちょっとした間違いで動作しなくなってしまう場合があり、一人で学習していると間違っているところが分からずに何日も無駄にしかねません。そのような時に経験者が身の回りにいると心強いことでしょう。身の回りにプログラミング経験者がいない場合は、YouTubeなどの動画で学ぶのもおすすめです。最近はプログラミング教育系の動画も充実しており「python 入門」というキーワードで検索すると数多くの動画がヒットします。TechacademyでもPythonの入門動画を公開しているので、ぜひ参考にしてください。 YouTube – Techacademy「Pythonとは」もちろん王道は書籍や公式サイトでじっくりと学習することです。一人で調べるスキルはエンジニアにとってとても重要です。せっかくの機会ですので学習の過程で調査するスキルも身につけると良いでしょう。機械学習やWebサービスなどの興味がある分野を掘り下げるある程度プログラミングの基本が学習できたら、興味がある分野に集中して、実際に動作するアプリの開発にチャレンジしてみましょう。はじめはどのようにアプリを開発すれば良いか全く分からないでしょうから、フレームワークの公式サイトや書籍などを参考にしながら進めると良いでしょう。いくつかおすすめのライブラリをご紹介します。機械学習機械学習のライブラリでおすすめなのはscikit-learnです。また行列計算を行うNumPy、データの前処理で活用するPandas、グラフ描画に使用するMatplotlibなども一緒に良く使われます。 scikit-learn Numpy Pandas Matplotlib また、機械学習では、JupyterNotebookと呼ばれるソフトウェアで開発を行うことが多くあります。JupyterNotebookはソースコードと説明文、実行結果をひとまとめにNotebookで管理できるソフトウェアで、データサイエンティストや機械学習エンジニアに多く利用されています。 Jupyter Notebook Webサービス PythonでWebサービスを開発するのであればDjangoまたはFlaskというフレームワークを使用することが一般的です。比較的Flaskの方が覚えることが少なく容易に利用を始めることができます。日本ではDjangoの方が多く利用されており、日本語ドキュメントの充実といった観点からはDjangoに軍配があがることでしょう。 Django Flask まずはPythonの開発環境を整えよう Pythonの学習をはじめるにあたり、まずはPythonの開発環境を整えましょう。Pythonの学習をスムーズに行うためには以下のようなものが必要です。パソコン WindowsでもMacでもかまいません。CPUはCorei5以上、メモリは8GB以上あると快適でしょう。iPadなどのタブレットでも学習できない訳ではありませんが、エンジニアがプログラミングを行う場合は基本的にパソコンを使用するため、揃えておくと良いでしょう。インターネットへの接続環境 Python本体やライブラリ、フレームワークなどの入手は全てインターネットを経由して行います。できれば光回線などの常時接続環境を良いすると良いでしょう。パソコンとインターネットへの接続環境が整ったら、Pythonの開発環境を構築しましょう。とは言ってもPythonの公式サイトからダウンロードしてインストールするだけです。 Python公式サイト – ダウンロード「Download Python 3.8.3」と書かれてあるボタンをクリックするとダウンロードが開始されます(3.8.3などのバージョンは時期により異なります)。 Pythonのインストールが完了したらプログラミングを行うエディタもインストールしておくと良いでしょう。おすすめはVisual Studio Codeです。こちらもリンクからダウンロードしてインストールするだけで利用できます。 Visual Studio Code Visual Studio Codeの使い方を解説した記事もありますので読んでみるといいでしょう。まとめ今回は、人気のプログラミング言語であるPythonについて解説しました。 GoogleやYouTubeなど多くのデータを扱うサービスで積極的に採用されている言語です。これから日本でもPythonを採用する企業は増えるでしょうし、海外でも常に必要とされる人材なので、グローバルに働くチャンスがあるでしょう。監修してくれたメンター太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、ロボットアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント。著書「知識ゼロからの機械学習入門（技術評論社）」。地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyではPythonを使って機械学習の基礎を学ぶPythonオンライン講座を開催しています。初心者向けの書籍を使って人工知能（AI）や機械学習について学ぶことができます。現役エンジニアがパーソナルメンターとして受講生に1人ずつつき、マンツーマンのメンタリングで学習をサポートし、習得することが可能です。オンラインでの説明動画や、実際のカリキュラムで学べる無料体験も実施しています。まずはこちらを試してみてくださいね！

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【徹底解説】機械学習（マシンラーニング）とは！まずはここから理解しよう

現在、幅広い業種で人工知能（AI）が使われています。またニュースや新聞でも、人工知能の報道を目にしない日はありません。このような状況の中、人工知能に興味・関心を寄せるエンジニアが増えてきています。また企業においても、人工知能のスキルを持ったエンジニアの採用が活発に行われています。機械学習は、その人工知能の中核をなすテクノロジーであり、現代のエンジニアにとっては、ほぼ必須の知識とも言えるでしょう。この記事では、機械学習の概要、各種手法についての解説、ディープラーニングとの違いなどを紹介します。機械学習とはどのような技術か、実際にどのようなサービスに使われているか、ぜひ知っておきましょう。なお本記事は、TechAcademyのAIオンライン講座の内容をもとに作成しています。目次機械学習とは教師あり学習とは教師なし学習とは強化学習とはディープラーニングとの違いとは機械学習の代表的なライブラリ田島悠介今回は機械学習について解説するよ。大石ゆかり田島メンター！機械学習って最近よく耳にしますね。具体的にどのような技術なんですか〜？田島悠介人工知能の中核をなす技術の1つなんだ。詳しく見ていこう。大石ゆかり分かりました！機械学習とは人工知能（AI）とは、「コンピューターが物事やルールを理解するための仕組み」の様々な技術の総称です。コンピューターが物事やルールを理解するためには、人間が学習するプロセスと同様に、情報を与えて物事の特徴やルールを学習させなくてはなりません。この学習方法のことを機械学習（マシンラーニング）と呼びます。機械学習は、従来のプログラミングと違い、開発者が全ての動作をプログラミングするわけではありません。開発者はコンピューターにデータと分け方を与えます。コンピューターはその情報を元に、データの特徴を学習し、新たなデータに対する正解を予測します。例えば、以下のような手書き数字の画像データがあったとします。 MNIST 開発者は、この画像データに対する正解、「0」や「1」といった数値をペアで与えます。コンピューターは、画像データと正解の数値をもとに、数値毎の画像データの特徴を学習します。例えば「画像データのどの位置が濃い」といった特徴です。この学習の成果を「モデル」と言います。 tensorflow.org また、このことは、機械学習はデータの特徴をモデル化（数式化）できることを前提としている、とも捉えることができますね。そして、このモデルをもとに、新たな画像データの正解を「予測」します。これが機械学習の大まかな流れです。なお、人工知能の精度を高めるには、大量のデータでコンピューターに学習させることが必要です。2000年代に入り、高速・高性能なコンピューターが容易に入手できるようになりました。また、インターネットの発展により、従来より格段に多くのデータを収集できるようになりました。このことが、現代の機械学習の技術を支えています。それでは、次に機械学習の種類について確認して行きましょう。機械学習は大きく「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」の3つに分けることができます。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは教師あり学習教師あり学習とは、データと正解を与えて、コンピューターに学習させる方法です。前出の手書き数字の学習例も教師あり学習です。教師あり学習は、分類問題と回帰問題に分けることができます。分類問題分類問題は、データを種類ごとに分けることを目標とします。例えば画像データを与えて花の種類を予測する、音声データを与えて文字を予測する、これらは分類問題となります。 Iris_flower_data_set 回帰問題回帰問題は、データの特徴から、新しいデータに対する値を予測することを目標とします。例えば株価の予測や、天気予報、これらは回帰問題となります。教師あり学習の手法次に代表的な教師あり学習の手法について紹介します。線形回帰、線形分類データを直線で予測するのが線形回帰、直線で分けるのが線形分類です。線形回帰（分類）は、学習も予測も高速で、モデルをシンプルに構築できる特徴があります。また古くから研究されており、以外に線形回帰（分類）できるデータは多いため、まず最初に検討してみるべき機械学習の手法の1つでしょう。 Wikipedia SVM(サポートベクターマシン) SVMは線形回帰（分類）の手法の1つです。線形回帰（分類）は直線で分類を行うのに対し、SVMは超平面分離定理という考え方をもとに、空間をねじれさせることで、最終的に曲線で回帰（分類）を行う手法です。 SVMは優れた機械学習の手法の1つで、ディープラーニングが登場するまでは、とても多く使われていました。モデルをシンプルに構築出来、精度も良いことから、現在でも多く使われている手法です。決定木木構造のモデルにより分類する手法です。決定木は機械学習の手法としてだけでなく、意思決定を助けるためのツールとしてもよく用いられます。他の手法に比べて、人間が見てもモデルを理解しやすいことから、リスクマネジメントのような、人間の判断が必要な分野の予測によく用いられます。 Wikipedia ニューラルネットワークニューラルネットワークは、重回帰分析（多変数解析）の手法の1つです。人の神経回路をモデルとしており、機械学習の手法としては、最も古く(1950年代)から研究された来たものの1つです。 Wikipedia ロジスティック回帰「回帰」と書いていますが「分類」の手法です。ニューラルネットワークのモデルの一部を変更（活性化関数をシグモイド関数に変更）したものです。ディープラーニングの1層版です。ディープラーニングはこのロジスティック回帰を複数層組み合わせたモデルです。教師なし学習とは教師なし学習とは、データだけ与えて、コンピューターにデータをグループ化（クラスタリング）させる方法です。例えば通販サイトで商品を購入した時「この商品を買った人はこんな商品も買っています」という文章を見たことは無いでしょうか。これは、コンピューターに「購買履歴」のデータを与えることで、教師なし学習により「商品Aを買った人は、商品Bを買う確率が高い」というようにユーザをグループ化することで実現しています。また、教師なし学習には主成分分析といって、データ分析をより行いやすくするための方法もあります。教師なし学習には以下のような手法があります。 k平均法クラスタ（分類するグループ）の数を決め、クラスタの数分、ランダムな点を起きます。各データは一番近い点に所属させます。所属が決まったら、クラスタに属するデータの中心を新しい点とします。これを繰り返すことでデータをグループ化します。主成分分析機械学習でモデルを構築する際、その前段階として、データの次元（説明変数の数）を削減するために用いられます。変数同士の相関度合いと寄与率をもとに、複数の変数を相関の少ない「主成分」と呼ばれる変数にまとめる手法です。これにより、機械学習のモデルをシンプルに構築することができるようになります。強化学習とは強化学習とは、よい結果には報酬を与えることにより、コンピューター自らに最適な方法を導き出させるようにする学習方法です。ゲームやロボットの学習によく用いられます。強化学習では、守るべきルールと、行動に対する報酬が与えられます。例えば、トランプのゲームにおいては、守るべきルールはゲームのルール、行動に対する報酬としては、勝つことに対する報酬、のようになります。コンピューターはその情報をもとに、考えられるパターンをランダムに試行していきます。最初は全く上手く行かないように見えますが、何度も試行していくうちに、コンピューターはより報酬を多く得られる行動を選択するようになります。代表的な手法として、Q学習といった手法が知られています。ディープラーニングとの違いとはそれでは、機械学習と並んでよく耳にする、ディープラーニングとは、どのような違いがあるのでしょう。結論としては、ディープラーニングは機械学習をより発展させたものです。機械学習はデータの特徴をモデルで表します。しかし、機械学習ではデータの特徴は何かを開発者が指示しなくてはなりません。手書き数字の画像データを例にすると、「画像データの濃淡」がデータの特徴である、ということを開発者が指示します。これに対して、ディープラーニングは、データの特徴自体をコンピューターが見つけます。つまり、データのどこに注目すれば良いかということをコンピューター自身が学習して見つけ出すことで、自動的にどんどん賢くなっていく、という訳です。 tensorflow.org 機械学習の代表的なライブラリそれでは最後に、機械学習の代表的なライブラリを紹介します。 scikit-learn 機械学習のライブラリと言えば、まずはscikit-learnです。教師あり学習・教師なし学習とも、基本的な機械学習の理解を深めるには、初学者はscikit-learnから学習することをおすすめします。 scikit-learnには、多くの機械学習のモデルとテスト用データセットが含まれており、初学者でもすぐ機械学習を試してみることができます。 scikit-learnの特徴は、ほんの少しのソースコードの変更だけで、モデルを変更した機械学習を行える点です。例えば、最初、SVM(サポートベクターマシン)でモデルを構築したとしましょう。こちらはソースコードの一部です。 from sklearn import svm clf = svm.SVC(gamma=0.001) clf.fit(X_train, y_train) 次に、モデルをロジスティック回帰に変更してみます。 from sklearn.linear_model import LogisticRegression # ロジスティック回帰 clf = LogisticRegression() # ロジスティック回帰 clf.fit(X_train, y_train) このように、わずか2行変えるだけでモデルを変更できます。現在、機械学習(非深層学習)のライブラリと言えばscikit-learn、ほぼ一択です。現在は深層学習（ディープラーニング）のライブラリが主流となっています。 Tensorflow 深層学習（ディープラーニング）のライブラリで最も有名なものと言えばTensorflowです。TensorFlowはGoogleが開発し、オープンソースで公開しています。オープンソースで公開されているため、私たちはGoogleの最新の研究成果を自分の手で試してみることができます。例えば、画像分類のInception-v3というモデルは、人間を超える、約96%の画像正解率を達成しています。 TensorFlow Image Recognition 田島悠介機械学習について、理解は深まったかな？大石ゆかり機械学習の仕組みやライブラリの種類など、勉強になりましたー！田島悠介機械学習は、これからエンジニアの必須の知識として必要になってくるよ。深層学習や画像認識、自然言語処理については、また別のところで説明するね。大石ゆかり分かりました。ありがとうございました！今回は、機械学習について解説しました。これから機械学習を勉強したい、機械学習を使って何か作ってみたいという方は最初に理解しておきたい内容でしょう。また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyでは、AIオンライン講座を開催しています。 AI（人工知能）の構築に必要な機械学習・ディープラーニングについて実践的に学習することができます。現役エンジニアがパーソナルメンターとして受講生に1人ずつつき、マンツーマンのメンタリングで学習をサポートし、習得することが可能です。この記事を監修してくれた方太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。

機械学習

非エンジニアのためのプログラミング書籍を出版します

TechAcademyが監修した書籍「非エンジニアのためのプログラミング講座」を2015年3月に出版することになりました。本記事では、発売に先がけて、書籍出版に至った経緯と書籍の内容をご紹介します。目次書籍出版に至った経緯書籍の内容予約キャンペーン（※現在は終了）書籍出版に至った経緯 TechAcademyは、2012年11月から運営を開始し、東京恵比寿の会場を中心に非エンジニア向けのプログラミング講座「はじめてのプログラミング講座」などを開催してきました。 6時間という短時間で完結し、かつ他のスクールなどではあまり扱わない「非エンジニア」向けの講座であったため、多くのビジネスパーソンにご参加いただいています。一方で、この講座を開催していく中で、「会場まで遠くて参加できない」「仕事があって参加できない」というお客様の声も多数頂戴していました。そんな方のために、ご自宅や会社でも本を使ってプログラミングを体験できる書籍が必要ではないかと考えていたところ、技術書を多く出版されているリックテレコムさんからお声がけいただき書籍の出版に至りました。また、書店などでプログラミング関連の書籍を見渡すと、プログラマーを目指す人や、既にエンジニアとして働いている人向けの書籍は多いですが、はじめてのプログラミング講座が対象としているような「非エンジニア」向けの書籍は不足しているように見受けられます。一般的なプログラミング書籍では、前提として必要になる知識も多いため、少しページをめくっただけで挫折してしまう…そんな声もTechAcademyの受講生からよく耳にしています。同じような経験を持つ方はいないでしょうか？そんな方でもプログラミングを体験できるように、TechAcademyでも講師をつとめる、吉岡直人氏に書籍を執筆いただきました。講座で扱っている内容も含めて、非エンジニアでも最低限知っておきたい情報をできるだけ簡単にまとめてあります。非エンジニアのためのプログラミング講座 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは書籍の内容「非エンジニアのための」とあるように、PCが使えれば誰でもプログラミングを体験できる書籍になっています。プログラミング学習では開発環境の構築でつまずく人もいるため、今回はWebブラウザとテキストエディタだけで開発ができるJavaScriptを題材にしました。 JavaScriptを学ぶ書籍ではなく、あくまでもJavaScriptというプログラミング言語を通してプログラミングの基礎を実践的に学ぶという位置づけです。書籍の目次序章：プログラミング体験の前に 1章：コンピュータは難しくありません 2章：HTMLを自分で書いてみましょう 3章：HTMLタグを使ってみましょう 4章：CSSで見栄えをよくしましょう 5章：JavaScriptで動かしてみましょう 6章：簡単なアプリ制作を体験しましょう 7章：プログラミングとビジネスの関わり 8章：もっと深く知りましょうはじめは、プログラミングとはどんなものなのか、コンピュータはどんな仕組みで動いているのかといった基礎的な内容を、これまでのプログラミングの歴史も追いながら解説しています。基礎がわかったらすぐに実践です。ただ読むだけのプログラミング書籍ではすぐに飽きてしまうため、本書は手を動かしながら実践的に学べる構成にしてあります。本書はプログラミングの書籍ですが、JavaScriptを学ぶにあたって最低限必要なHTMLとCSSについてもカバーしています。HTML/CSSが既にわかる場合は読み飛ばしていただいても構いません。 HTML/CSSの基礎がわかったら、いよいよJavaScriptを使ったプログラミング体験です。プログラミングの体験では、簡単な解説を読んだ後はすぐにプログラミングコードの打ち込みの実践という流れになっているので、楽しみながら読み進めることができるでしょう。また、実習の作例もダウンロードすることができるので、途中でつまずくこともないはずです。 JavaScriptの基礎を学んだあとは、応用編として簡単なWebアプリを開発します。今回は「じゃんけんゲーム」を題材としました。書籍の最後には、プログラミングの基礎がわかったからこそ理解できる、エンジニアとのコミュニケーションの取り方のコツや、プログラミングとビジネスとの関わりについても紹介しています。これまでプログラミングの本を何度も読んだけど挫折した、という方はぜひこの機会にチャレンジしてみてください。予約キャンペーン（※現在は終了）書籍の出版を記念して、予約キャンペーンを開催することになりました。応募者全員がもらえるプレゼントもあります。プレゼント本書を読んだ方向けに、よりプログラミングのスキルを付けていただくためのツールをプレゼントします。もれなく全員にプレゼント！書籍を読めば解ける、JavaScriptの応用問題および回答例をプレゼントします。実際に「はじめてのプログラミング講座」で以前に扱っていた、カードガチャのゲームをJavaScriptで作る問題です。抽選でプレゼント！ PHPが学べる学習システムのアカウント（10,800円相当）を30名様にプレゼントします。この学習システムは、TechAcademyが独自で開発していたもので、「はじめてのプログラミング講座オンライン」でも使用しています。動画を使いながら学び、Webブラウザ上でコードの打ち込んでプログラミングにチャレンジすることができます。開発環境の構築も不要で、PCとインターネット環境があればいつでも学習可能です。学習システムのカリキュラム（一部） PHPとは PHPの基本ルール変数文字列の結合算術演算子条件分岐（if文）天気予報アプリを作ってみよう（実習）　など応募方法 1.Amazonで予約注文 Amazonのサイトから「非エンジニアのためのプログラミング講座」を予約注文してください。 2.お申込みフォームからお申込みご予約いただいた際にAmazonから送られる「ご注文の確認」のメールに記載された「注文番号」をひかえて、お申込みフォームからご応募ください。応募期間 2015年2月25日（水）8時〜2015年2月27日（金）13時注意事項書籍を購入された方だけが応募できますお一人様一回のみご応募可能です注文番号が正しく入力されていない応募は無効となります抽選結果および応募者全員プレゼントの特典は3/9（月）までにメールでご連絡します PHPが学べる学習システムの質問機能およびコードレビュー機能はご利用いただけません（答えは閲覧できるようにします） PHPが学べる学習システムのご利用期間は2015年4月30日までです応募フォームこのフォームの必要事項にご入力後、「送信する」のボタンをクリックしてご応募ください。 ※予約キャンペーンは2015年2月27日（金）13時に終了しました [お知らせ]TechAcademyではプログラミング初心者でも8週間でエンジニアになれるRuby on Railsオンラインブートキャンプを開催しています。

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TechAcademyが監修した機械学習の入門書が出版されました【キャンペーンあり】

TechAcademyが監修した書籍『知識ゼロからの機械学習入門』が2020年4月15日に出版されることになりました。本記事では、書籍出版に至った経緯と書籍の内容をご紹介します。読者限定のキャンペーンも用意しているので、ぜひご利用ください。目次書籍出版に至った経緯書籍の内容読者限定キャンペーン書籍出版に至った経緯 TechAcademyは、オンラインに特化したスクールとしてプログラミングやアプリ開発のコースを提供しており、機械学習の基礎まで扱うPythonコースも2017年から開始しています。 TechAcademyは1コースの学習時間の目安が160時間とハードな内容になっていますが、これまで30,000名を超える教育実績があります。一方で、「入門だけ勉強したい」「まずは手軽に勉強したい」というお客様の声も多数頂戴していました。そんな方のために、本を使って気軽にプログラミングを学べる書籍が必要ではないかと考えていたところ、技術書で圧倒的な実績を誇る技術評論社さんからお声がけいただき書籍の出版に至りました。 TechAcademyのメンターをつとめる太田和樹氏が執筆し、TechAcademyが監修しました。また、書籍でわからないところがあると、勉強をやめてしまうというプログラミング初心者の声も以前から多く耳にしていました。そこで出版から1年間は書籍についての疑問点をTechAcademyの現役エンジニアのメンターに質問できるサービスを読者の方限定で提供することにいたしました。ぜひこの機会に学習をはじめてみてはいかがでしょうか？ [4/16 12:55追記] 早速Amazonの情報学・情報科学全般関連書籍の売れ筋ランキングで1位になりました。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは書籍の内容プログラミング初心者の方でも学べるよう、プログラミングや機械学習がはじめての方に特化した機械学習の入門書です。 Pythonによるプログラミングの基本から、実務で必須のデータ処理の方法、そして実際の機械学習へのチャレンジまでを扱っています。昨今注目を集める機械学習を基礎から学びたい方には最適な1冊ではないでしょうか。書籍の目次 Chapter1：はじめてのPythonプログラムを書いてみよう Chapter2：Pythonの基本を学ぼう Chapter3：機械学習の概要を理解しよう Chapter4：データの前処理にチャレンジしよう Chapter5：機械学習にチャレンジしよう読者限定キャンペーン（※終了しました）書籍の出版を記念して、読者限定キャンペーンを開催することになりました。本書を読んだ方が、より機械学習のスキルを身につけていただけるよう、TechAcademyのPythonコース4週間プランを抽選で30名様にプレゼントします。 PythonコースはPythonの基礎から機械学習までより深く学べるため、次のステップアップとして最適なコースです。応募方法 1.Amazonで予約注文 Amazonのサイトから「知識ゼロからの機械学習入門」をご注文ください。Kindle版も対象となります。 2.お申込みフォームからお申込みご予約いただいた際にAmazonから送られる「ご注文の確認」のメールに記載された「注文番号」をひかえて、お申込みフォームからご応募ください。応募期間 2020年4月15日（水）9時〜2020年4月26日（日）24時注意事項書籍を購入された方だけが応募できますお一人様一回のみご応募可能です注文番号が正しく入力されていない応募は無効となります抽選結果は4/30（木）までにメールでご連絡します Pythonコースは5/18（月）からご受講いただけますプレゼントのPythonコースにパーソナルメンターとのメンタリングはつきません応募フォームこのフォームの必要事項にご入力後、「送信する」のボタンをクリックしてご応募ください。読み込んでいます…

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