「技術書」の記事 - Crieit

書籍を出版することになったきっかけ

2020-01-20T07:50:48+09:00

先日、僕が書いた本が出版されましたが、どういった経緯で出版されたかという裏話的なことを書いてみたいと思います。

ちなみに「個人開発のための Webサービス公開マニュアル」という書籍が秀和システムさんより発売です。

個人開発のための Webサービス公開マニュアル | Amazon

このあとの話は基本的に詳しいことを編集のかたに何か聞いたわけではないため、ほとんどが僕の想像です。

きっかけ

2019/6/11に、TwitterのDMで突然依頼が来ました。……ということで、ほんとにたまたま、という感じです。

具体的には最初にこういう書籍を企画していて、執筆者を探していたところたまたま僕のTwitterや記事を見つけ、丁度良いのではと思い連絡した、という感じでした。

最初はちょっと疑っていました。というのも僕が技術書をあまり読まないため会社名を聞いてもよく分からなかったのと、昔、森博嗣や東野圭吾、伊坂幸太郎のように売れる小説を書いて一発当てて印税生活してやろう、と思って小説を書いていた時期があり、その時に聞いた話で、自費出版で言い寄ってくる悪質な出版社があるという話を聞いており、怖い世界もあるもんだ、と思っていたので、そのあたりが思い浮かんで警戒していました。

ただ、詳細を聞くと特にそういう感じでもなくしっかりしているっぽいことはすぐ分かったのと、周りの人に聞いてみると知っていたり書籍を持っていたりする人もいたため、その日のうちに書くということに決まり契約を進めることにしました。

執筆

それから執筆をはじめました。ただ、Twitterとかでは言わないようにしていました。なぜかというともし公言していたとして、結局書ききれなかったり何らかの理由で出版されたなかった場合に「おい、あいつ本出すとか言っといて結局出せなかったんじゃん」みたいなことを思われるとダサすぎて恥ずかしすぎるな……と思ったからです。

なんとか書ききれて出版できて、12月に公言できたので安心しました。あの段階ではもう数日で印刷がはじまる、という段階でした。また、編集の方に聞いたところ、画像とかを使って宣伝してもいいよ、ということだったので宣伝もはじめました。

なぜ僕だったか？

これは実際のところ完全にたまたまですので他の方が書くことになっていた可能性は普通にあると思います。ただ、この人で良いんじゃないか、と思った理由としては、下記のようなものではないかと思います。

個人でサービスを複数リリースしていた

書籍の企画的にここは必須だったのではないかと思います。且つ、僕の場合は趣味ということもあり昔のレガシーな構成から最近のナウい言語やインフラなど、一つの好みに固執せず様々なリリース方法を試していた経験もあったため、そのあたりも決め手となったのかもしれません。

サービスの運用経験

サービスをリリースしてそれっきり、という感じではなく、過去にいくつもの失敗経験や、このCrieitのように1年以上継続して頑張って運用しているサービス等もあります。そのあたりで運用時に役立つ情報や、様々な出来事、考え方も書籍に含める事ができるのでは、というところもあったのかもしれません。

文章を書けるということが判断できた

僕はここ２年ほどは年間100以上の記事を書いています。まあそこまではぱっと見わからないかもしれませんが、ただCrieitのプロフィールを見るとたくさんの記事を書いていることはなんとなくわかると思います。本を書くとなるとある程度のスピードで多くの量を書くことが必須になりますので、それができそうな人だ、という判断がしやすかったというのはあるのかもしれません。

また、小説の公募の審査などもそうなのですが、まずは普通の文章を書くことができるか、というところは重要です。自分では普通に書いているつもりでも、実は全然人に伝わる文章ではない、ということもよくあります。

実際にメフィスト賞などを見たり、当時の2chで審査をする側の人の話を見たりするとわかるのですが、小説の一次審査はまず普通の文章が書けるのかどうか、というところでふるいにかけられます。応募者の9割とかはそもそも小説にすらなっていなくて落とされるということが主だということを当時見たような気がします。ですので良い文章でなく、普通の文章を普通にかけるか、というところの確認ができるだけでもやりやすかったのかもしれません。

ちなみにQiitaとかでもCrieitとかでも普通じゃない文章とかは見かけず皆さんが読みやすく書いているものばかりですので、わりとエンジニアは文章を書くことが得意なんじゃないかなと感じます。

アウトプットした方が得

ですので特にうまく書かなきゃ、とか思わず、どんどんアウトプットした方が色々得になると思います。是非今日からこのCrieitで何かアウトプットをはじめてみてください（突然の宣伝）。

もちろんTwitterなどのSNSだけでも良いと思いますし、何か作品ができたらそれをアウトプットしていくとかでも良いと思います。なんでも良いのでアウトプットを継続していくとそれが溜まっていき、誰かの目につきやすくなります。そしてそれを誰かが見たとき、「ああ、この人はこういう人なんだ」と理解してもらいやすくなります。

アウトプットはその一つで意味を成すわけではありません。一つ何かアウトプットしたって誰にも見てもらえない場合もありますし、逆に爆発的に見てもらえる場合もあります。でもそれはどっちだろうと関係ありません。ずっと続けて、積み重なったものが「その人自身」を表す大きな一つのアウトプットになるのだと思います。

やはりこの人となにかをしたい、と思うとき、実績は重要は判断基準になると思います。アウトプットすることでしかそれは作ることができません。もちろんここでいうアウトプットは多種多様で決まりはありません。

書籍出版もビジネス

個人開発をして稼ぎたい……と思って色々作っている人なら簡単に想像できるかもしれませんが、書籍出版もビジネスです。企画をして、執筆をしながらより良いものになるよう調整し、そして出版。しかしそれは売れることもあれば全然売れず初版で終了になることもあり得ます。もちろん後者であれば出版社的にも赤字でしょう。会社的に黒字にするというだけでもかなり大変な仕事であることは想像できます。

ですのでいくつかの看板商品にばかり頼らず、次々とトレンドを生み出していかなければなりません。そのためには次々と売れそうな企画を作り、その次代にあったその企画を形にできる執筆者に依頼をしなければなりません。出版作業だけでもかなり大変だと思うのですが、そのまず最初の時点でもかなり大変なのではないかと思います。

もちろん有名な専門家に書いてもらえれば安心ですし最初はそういった方々に依頼をするのだと思いますし、今回もそうだった可能性はありそうですが、その人がかならず文章をある程度書けるとは限りませんし、そもそも本を書く時間すらなく断られてしまう可能性すら多くあると思います。そういった中で、なんとか書ける人を探さなければなりません。

そのため、とにかく出版社も売れる企画やそれを実現できる執筆者をいつも探し続けているのではないかと思います。その時にこの人ならいけるのでは、と思われるように普段から実績を積み重ねておけば誰にでも本を出版するタイミングが訪れる可能性はあるのではないかと思います。僕自身本を書くことについては何の経験も無い素人だったというか単なるおっさんですので。本を書くことでなくても他に色々なことが訪れる可能性は高まるのではないかと思います。

他の出版した方のパターン

出版報告のツイートにいいねやRTをしていただけた中に、同じ様に本を出版されている方もいることにたまたま気づきました。プロフィールやブログを見てみると同じ様に出版した経緯などを書かれていたので、参考にリンクしておきます。

WordPressセキュリティ大全を出版

私が技術本を出版した裏側のストーリー｜kawashimaken｜note

他にも探せば見つかりそうですね。

一つ見つけました。

誰でも技術書の著者にはなれる｜shu223｜note

まとめ

とにかく、得意なことや好きなことをどんどんアウトプットすることが良いと思います。すごいことでなく、こんなの当たり前だけど……ということでも良いのです。ゆっくりと時間をかけて、このインターネットという世界で、もしくは現実世界で、自分を組み立てていましょう。

ちなみに出版から1ヶ月ほど経ち、電子書籍版もちらほらはじまっているようです。Kindle版もあります。

個人開発のための Webサービス公開マニュアル | 難波聖一 | 工学 | Kindleストア | Amazon

書いた本が出版されました「個人開発のための Webサービス公開マニュアル」

2019-12-25T09:15:59+09:00

12/25に僕が書いた本が出版されました。「個人開発のための Webサービス公開マニュアル」という書籍が秀和システムさんより発売です。

個人開発のための Webサービス公開マニュアル | Amazon

どういった内容か

カバーにも書かれている通り、自分で何かしらのサービスを開発後、どうすればいいか分からない方のために、サービスのデプロイ方法とリリースに関連する色々なことを解説しています。

そのため、サービスの作り方についての解説はありません。ただ、ちょうど利用できる開発物がなくても書籍の内容を試せるようにGitHub上にサンプルプログラムを公開しています。

以下は大まかな内容です。詳しくは公式ページに細かい目次も載っています。

個人開発のための Webサービス公開マニュアル - 秀和システムあなたの学びをサポート

Git、GitHubの利用について

デプロイするためには開発したプログラムをサーバー上のものと同期させる必要があります。そのためにGitHubを利用してリモートリポジトリに登録し、各環境でそれを利用できるようにするための解説を行っています。

デプロイ方法

開発したサービスをHeroku、AWS（Amazon Web Services）、GCP（Google Cloud Platform）にデプロイするための一通りの流れを解説しています。利用しているサンプルアプリケーションはPHP + Laravel、Ruby on Rails、Nuxt.js + Firebaseの3種類です。

最初に企画を聞いた時、なるほどと共感しました。というのも色々な記事やマニュアルを見ながらはじめてサービスを開発する、というのも結構大変です。せっかくそこまでやったのに、いざデプロイしようとするとそこにLinuxというまた新たな種類の厚い壁が立ちはだかっており、調べてみても何がなんだか分からず挫折する……ということはわりとあるのではないかと元々感じていました。もちろん頑張ってやればできるのですが、最初はハマったりすることも多くかなり大変で、初めての人には酷すぎるのでは……と思わされる側面もあります。それを解決できる書籍があるのであればたしかに有益そうだという共感はできました。

もちろん最近はHeroku等のようにインフラを理解していなくても簡単にサービスをリリースする方法もあるため、その代表の一つとしてHerokuも書いておきました。他は書籍を読んだ中で色々各々がもっと良いものはないのかなと探してみて、また気になったものを見つけて調べていく、という流れができると良さそうかなと思いました。

リリース後のこと

デプロイして一般公開した後に、導入しておいた方が良いサービスや、やっておいた方が良いことを思いつく限り書いています。

あくまでも僕の経験にともなった内容ですので、このあたりを知り尽くしている人からすると物足りないのかもしれません。しかし自分自身いくつもサービスをリリースしてきた中で「もっと早く知っておけばよかった」と思ったことがたくさんありました。そういうものをとにかく書いているので、初めての人は一読していただけると、同じようにもっと早く知りたかった、ということを減らすことができ、何も知らないよりは効率的なリリースができるのではないかと思います。

書いていないこと

他にも色々と書いておきたいことはあったのですが、基本的に仕事の時間以外でなんとか時間を作って必死に書いていたため、十分な時間がなく全てを書くことはできませんでした。かといってゆっくり時間をかけて全部を書き切ろうと思うと、情報の鮮度が失われてしまいます。実際に、書いている間にLaravelのバージョンが6になってしまったり、AWSのコンソールが変わってしまったりしていました。

恐らく本当に全部をきっちり最適な期間で書こうと思うと、専業で本を書いているくらいの感じでないと厳しそうな気がしました。とはいえそうすると執筆者にもそれなりの固定収入が必要になってくると思うのですが、出版社側が全ての本に対してそのように収益を約束することは難しいと思いますし、現実的ではなさそうだなと思いました。なかなかこのあたりは業界の色々な苦悩が入り混じっていそうに感じました。

ですのでできることとしては、やはり時間を決めて可能な範囲でしっかりできることを思い切りやる、というところなのかなと思いました。そんな感じで書いていたので、書けなかったものもありました。

その他のデプロイ方法

今回はHeroku、AWS、GCPのデプロイ方法のみになります。他にも簡単な方法やはやりの方法があり、例えばGCPでいえばGAEやCloud Run、AWSでいえばECSなども書ければ本当は良かったのかなと思いました。また、Nuxt.jsの場合はNowあたりも書きたいと思ったのですが、丁度NowにNuxt.jsはデプロイできない、からできそう、に変わった時期だったのもありますし、単純に時間がなかったというのもあり書くことができませんでした。

このあたり、ゲームの追加アイテムのような感じで、有料記事とかで書けたら面白いのかもしれませんね。たまたまなんですがこのCrieitの有料記事機能がある程度完成しそうになっていますし。

Dockerを使ったローカル開発

ローカル開発についても書いているのですが、このあたりは各々の読者によって使っているOSもバージョンも違いますし、あらゆるものを想定して書く、ということがさすがに不可能でした。

そのため環境に関係なく利用できるDocker（もしくはVirtualBox等）によるローカル環境構築も解説できればと思いましたがさすがにDocker自体の説明から始めるのはちょっと厳しそうでしたし時間も足りなそうでしたので断念しました（Dockerのインストール自体も古いOSなどを考慮すると解説すべき内容が増えてしまいそうでしたし）。

今後こういった場合はVSCode Onlineのようなものがしっかり整って、それを利用してもらう想定で解説できるようになっていくと、誰でも環境の違いに関係なく一つの説明ですむため良さそうかなと思いました。

細かいエラーの対処方法

サンプルプログラムをデプロイできるようにするところまでは頑張ってきっちり書いており、実際に編集の方にも試して頂けたのですが、自分で作ったアプリケーションの場合は使っているライブラリやそれに伴う設定方法が異なっていたりするため、それらによってエラーが出る箇所や状況が異なっていたりします。そういったものを解決する細かい方法などはやはり書けていません。

このあたりのエラー対応方法やそれに対応する姿勢なども書ければよかったのですが、このあたりはエラーメッセージを読みながら実際に試行錯誤していく必要があります。たまたま執筆時の確認中に見つけたものなどは書いたりはしているのですが。

思ったこと

今更当たり前の話だとは思うのですが、本にはページ数に限りもありますし、前述の通り書ける量にも限りがあります。一つの本でプログラミング言語もフレームワークもインフラもデザインもマーケティングもあらゆることを詳細まで学べる書籍というのは存在しません。

そのため一つの本を読み、その中で気になったことがあってもっと詳しく知りたい、と思ったらインターネットで調べたり、またそれについてもっと詳しく書かれている本を別途読んでみたりして歩みを進めていくものなのだなぁと感じました。本は情報であり、かつ多くの横道がある道なのだと。ボリュームに違いがあるとは言え、このあたりはブログの記事などと同じ様な側面を持っていますね。

その他

あとはどういった経緯で本を書くことになったのか、ということあたりも来月あたりに書こうかなと思っています。もし気になったら Twitterでフォローしていただいたり、このCrieitというサービス内には色々なところにRSSがあったりしますので、RSSリーダーを利用されている方は購読したりしてみていただければと思います。

他にも記事投稿リクエストボードなんかもあったりしますので、もし本を読んでもうちょっとこのあたりも知りたい、ということがあればお気軽に投稿してみてください。

↓気になったら是非購入してみてください

【Python】【全40冊】渋谷の有名書店の平積みから今売れ筋のPython本を調べてみた

2019-06-17T09:43:44+09:00

プログラミング言語でも、Pythonって特に人気ですよね。

私もメインではないですが、自動売買ツールを作ったり、データ分析をする際に時々使っています。

その人気のせいか、現在、本当にたくさんPythonに関する本も出版されています。

そこでふと気になったのは、今はどんなPython本が売れているだろうか？ということです。ということで調べてみました。

調べ方

結論からいうと、今売れ筋の本を調べるには書店の平積みを見ればわかるんじゃね？と思ったので、渋谷にある人気の本屋さん、啓文堂書店、紀伊国屋書店、MARUZEN&ジュンク堂に実際に足を運んで見てきました。

各店舗で共通して平積みされているPython本が、今プッシュされているor人気の本だと仮定して、今回は、「３店舗共通であった本」「2店舗共通の本」「1店舗のみ」という順番に紹介します。引用は全てamazonの書籍紹介文です。

ではいきます。

３店舗共通

全ての書店で平積みされていた本です。

スッキリわかるPython入門

スッキリわかるPython入門 (スッキリシリーズ)

データ分析やAIの分野で注目のプログラミング言語「Python」(パイソン)は、WebやIoTをはじめとした幅広い分野で活用されています。汎用性の高さに加え、文法がシンプルで、簡潔なプログラムを書くことができるため、教育用プログラミング言語としても採用が増えてきました。しかし、シンプルとはいえPythonには多くの文法・記法があり、初心者が独学でマスターするのは簡単ではありません。そこで本書では、プログラミングの基礎を丹念に解きほぐし、楽しいストーリーとともに、つまずくことなく最後まで読み通せる入門書を目指しました。

ビジネスPython超入門

“最強のビジネスツール"とも言われいま最も注目されているプログラミング言語Python。プログラミング未経験者でもわかるよう、初歩の初歩から豊富な図版とともにどこよりもやさしく解説します。手を添えなくてもページが180度開く特別製本で、読みながらのパソコン操作もラクラク!

上記２冊とも、入門書であること、発売が今月（6月）であることからどの書店でも平積みされていたと推測されます。

２店舗共通

いちばんやさしいPythonの教本人気講師が教える基礎からサーバサイド開発まで

講義+実習のワークショップ形式で、会話bot「pybot」を作りながら楽しく学べる「はじめてでも挫折しない」Pythonの入門書を作りました。なぜそうするのかを知りたい、仕組みが知りたい、応用できる基礎を身に付けたい、そんな読者のさまざまな要望に応える新しい教本です。

新・明解Python入門

新・明解Python入門 (新・明解シリーズ)

最高のC言語入門書として最も多くの読者を獲得している『新・明解C言語入門編』の著者柴田望洋が送るPython入門書です。文法の基礎から、オブジェクトと型、文字列、タプル、リスト、集合、関数、クラス、モジュール、例外処理など、オブジェクト指向言語Pythonの特長を余すことなく解説しています。対応バージョンは、Python3.7。

退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング

ファイル名の変更や表計算のデータ更新といった作業は、日々の仕事の中で頻繁に発生します。ひとつふたつ修正するだけであれば問題ないのですが、それが数十、数百となってくると手に負えません。そのような単純な繰り返し作業はコンピュータに肩代わりしてもらうとすごくラクになります。本書では、手作業だと膨大に時間がかかる処理を一瞬でこなすPython 3プログラムの作り方について学びます。

[第2版]Python 機械学習プログラミング達人データサイエンティストによる理論と実践

[第2版]Python 機械学習プログラミング達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)

機械学習本ベストセラーの第2版! 著者陣の経験に基づく洞察とより専門的な知識を学べる機械学習の各コンセプトについて、理論や数学的背景、Pythonコーディングの実際を解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。 Python関連ライブラリとしてはscikit-learnやTensorFlowなどを使用。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。

増補改訂Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック

本書は、械学習を活用するところまで、実践的なPythonのサンプルコードで紹介します。最近では、深層学習の活用はさまざまな分野に広がっています。2000 万件もの医学論文を学習した人工知能のWatsonが、専門の医師でも診断が難しい特殊な白血病を10 分ほどで見抜き、治療法を変えるよう提案した結果、女性患者の命が救われたというニュースもありました。このような機械学習の成功例に関するニュースを聞くと、ぜひ、自分の業務でも、活用してみたいと思うのは自然なことです。実際のところ、データを活用する際に、難しい数式を意識する必要はそれほどありません。利用したいデータさえ手元にあれば、本書に掲載されているプログラムをちょっと改良するだけで、自分が求めている処理を実現することができることでしょう。

すぐに使える! 業務で実践できる! Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方

深層学習や機械学習も環境が整ってきて、誰でも気軽に試せるようになってきました。会社のサービスやアプリケーションに機械学習を組み込んだ例も頻繁に見かけるようになっています。本書は、Pythonプログラマーが、、本書のために作られたサンプルプログラムを利用し、実際に体験しながら機械学習を業務や作業にどう組み込んでいくかを学習する解説書です。機械学習や深層学習の奥は深く、利用できる範囲も広大ですが、まずはどういうものかを、本書で学んでください。

Python Django 超入門

Djangoの入門書です。手順をなぞるだけでサンプルが完成します。未経験者でも意味が分かるような書き方で安心。さらに紙面で使った言語の機能だけを抜き出したPythonリファレンスつき。紙面もビジュアル重視で楽しく学習できます。いきなりDjangoをさわって何か作った後、Pythonの入門書を読むのもOK! 自由な学習をサポートするための書籍です。

IPythonデータサイエンスクックブック第2版 ―対話型コンピューティングと可視化のためのレシピ集

Pythonと対話型環境Jupyter Notebookを使ってデータ分析および可視化を行うためのレシピを集めたクックブックです。 NumPy、SciPy、Pandas、Matplotlib、Jupyterをはじめ、高機能で使いやすい数学・科学計算用ライブラリが充実しているPythonは、広い分野で利用されています。本書では、統計や機械学習といったデータサイエンス関連を中心に、信号処理、画像・音声処理、力学、数値解析など広範囲にわたる科学分野の話題を取り上げます。 Jupyter Notebookによりさらに強力にそして使いやすくなったPythonとIPythonの威力を体感できます。Python 3、IPython 7対応の待望の改訂版です。

実践力を身につける Pythonの教科書

便利な簡単プログラムから機械学習までこの1冊で! 本書はプログラミング言語Python(パイソン)の入門書です。初めてPythonに取り組む人にとってもわかりやすいように、Pythonの文法の基本を1つずつ丁寧に説明します。小さなプログラムを実際に作りながらの説明なので、その文法がどんなものなのか、どんな時に使えばいいのかを理解しやすくなっています。また、プログラムが動く楽しさを味わいながら進むことができるようになっています。

できる仕事がはかどるPython自動処理全部入り。

できる仕事がはかどるPython自動処理全部入り。 (「できる全部入り。」シリーズ)

機械学習やディープラーニングなどで注目を集めるPython(パイソン)を、日常の業務でも活かしてみませんか?

Head First はじめてのプログラミング ―頭とからだで覚えるPythonプログラミング入門

脳の働きに注目し、脳を活性化させる学習効果の高い独自のスタイルで人気の高いHead Firstシリーズにプログラミング初心者向けバージョンが登場。 Pythonを使ったプログラミングの基本について、イラストや写真を多用して直感的な理解を促します。やさしい切り口ながらも、データ型、データ構造、抽象化、再帰、モジュールなど、プログラミングの基本を段階的に学び、後半では複雑で大規模なアプリケーションの作成にも取り組みます。認知科学と教育心理学に基づいたアプローチで、プログラミングのテクニックだけではなく、論理的思考やプログラミング的な考え方を、楽しみながら身に付けられるように工夫されています。

以上が２店舗共通の書籍です。

さすがはPython、AIや機械学習関係の書籍がやはり多いですね。

１店舗

詳細！Python 3 入門ノート

本書は今もっとも注目されているプログラム言語Python 3.6の入門書です。プログラミングを学ぶベストプラクティスはコードを読み、コードを書くことに尽きます。538本のサンプルコードと154本のPythonファイルを使って、Pythonの基礎をしっかり学び、その応用として機械学習プログラミングの扉を叩きましょう。

独学プログラマー Python言語の基本から仕事のやり方まで

本書は「Pythonだけ」を学ぶ本ではありません。Pythonを使ってプログラミングを紹介していますが、伝えたい内容はPythonに限らない「プログラミング全般」の知識です。プログラマになるためのスキルを独学できる本です。Pythonプログラミングの基本を学べるだけでなく、プログラマとして必要なスキル(シェル、正規表現、パッケージ管理、バージョン管理、データ構造、アルゴリズム、仕事の始め方・やり方)もひと通り学べるのが特徴です。「プログラミングを始めたい」「できればその道でプロを目指してみたい」――そんな読者にオススメです。

Pythonスタートブック [増補改訂版]

好評の“いちばんやさしいPythonの本"がリニューアル! オブジェクト指向の考え方もしっかり理解できます! プログラミングの知識がゼロの方でも理解できるイラストやサンプル満載のわかりやすい解説はそのままに、最新のPython 3に完全対応しました。さらに、プログラミングの応用編として、Webアプリケーション開発やデータ処理の基本も解説しています。基本の基本から、データ型を駆使したオブジェクト指向プログラミングまで、Pythonならではのプログラミングを楽しく解説します!

TECHNICAL MASTER はじめてのPython エンジニア入門編 Python3対応

きちんと学びたい人のための最短教科書。 Python開発者に求められる言語、ツール、ライブラリなどの知識を、1冊で素早く学べます。

みんなのPython 第4版

今、最も熱いプログラミング言語、それがPython Python入門書のデファクトスタンダードが4年ぶりに大改訂。近年、Pythonの利用が、機械学習、AIなどの科学技術分野へ大きく広がっている現状を踏まえて、すべてのパートに手を入れいくつかの新章を追加しました。次の10年を担うPythonプログラマを養成するための一冊。

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の機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。

Pythonによるデータ分析入門第2版 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

NumPy、SciPy、pandas、Matplotlib、Jupyterをはじめ、高機能で使いやすい数学・科学計算用ライブラリが充実しているPythonは、科学計算、統計解析、機械学習のみならず、金融や経済分野でも広く利用されています。本書はPythonの代表的なデータ分析ツール、pandasの開発者Wes McKinneyによる、データ分析を行うための基本を網羅しています。すべてのサンプルコードはダウンロード可能で、Jupyter Notebookで対話的に試し、実際に手を動かしながら知識を確実なものにすることが可能です。 Python 3に対応した待望の改訂版です。

問題解決のPythonプログラミング ―数学パズルで鍛えるアルゴリズム的思考

MITで20年にわたり教鞭を執る著者が、1、2年生を対象としたプログラミングの授業で実際に使っている教材をもとに執筆したものです。「楽しみながらアルゴリズム的思考とプログラミングスキルを鍛える」という意図に基づき、著者が選んだ21の数学パズルを解くことを通じて、論理的な思考と柔軟な発想力を身に付けることができます。掲載されているコードはすべてダウンロード可能。また、章末の練習問題で習熟度を確認できます。「閃きの瞬間」が訪れたときの喜びを体感し、プログラミング本来の楽しみを知ることができる一冊です。

入門 Python 3

Pythonが誕生して四半世紀。データサイエンスやウェブ開発、セキュリティなどさまざまな分野でPythonの人気が急上昇中です。プログラミング教育の現場でもCに代わってPythonの採用が増えてきています。本書は、プログラミングが初めてという人を対象に書かれた、Pythonの入門書です。前提とする知識は特にありません。プログラミングおよびPythonの基礎からウェブ、データベース、ネットワーク、並行処理といった応用まで、Pythonプログラミングをわかりやすく丁寧に説明します。

Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド

Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド-

Pythonによるクローリング・スクレイピングの入門から実践までを解説した書籍です。基本的なクローリングやAPIを活用したデータ収集、HTMLやXMLの解析から、データ取得後の分析や機械学習前の処理まで解説。データの収集・解析、活用がしっかりと基本から学べます。Webサービスの開発やデータサイエンスや機械学習分野で実用したい人はもちろん、基礎から解説しているのでPython初心者でもつまずかずに学習できます。多数のライブラリ、強力なフレームワークを活用して高効率に開発できます。

Pythonデータ分析/機械学習のための基本コーディング! pandasライブラリ活用入門

Pythonデータ分析/機械学習のための基本コーディング! pandasライブラリ活用入門 (impress top gear)

Pythonデータ分析+機械学習への第一歩! 本格学習の前に、基礎を固め、全容を把握。データ取り込み・整備・集約から、可視化、モデル化、正規化、高速化など、一連の基本作法を学べます。付録では、Python環境のインストール、Pythonの文法などを確認できます。

スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング

スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング (ふりがなプログラミングシリーズ)

「プログラムの読み方をすべて載せる(ふりがなをふる)」という手法で究極のやさしさを目指した、まったく新しいPyhton(パイソン)の入門書です。本書内に登場するプログラムの読み方をすべて載せ、さらに、漢文訓読の手法を取り入れ、読み下し文を用意。プログラムの1行1行が何を意味していて、どう動くのかが理解できます。この新しいアプローチで「プログラムが読めないから、自分がいま何をしているのかわからない」といったプログラミング入門者が途中で挫折してしまう原因を解決しました。また、実際に手を動かしながら進むだけでなく、プログラムを考える応用問題も用意しているため、しっかりPythonの基礎文法を身につけることができます。

Pythonではじめるプログラミングデータ処理までしっかりマスター

高校卒業から大学1年程度を対象として、プログラミングの知識がゼロでも無理なくPythonでプログラミングの学習を始められます。はじめてプログラミングを行うレベルを対象とするため、プログラムとは何か?といったところから説明します。Pythonのインタラクティブモードと簡単なプログラミング事例を示しながら、生徒に解を導かせるとともに、各章の最後に練習問題を提示し、読者が自分で考える機会を設けています。本書を通読することで、プログラミングの初心者がPythonを使って、実用的なデータ処理ができるレベルまで到達することを目標とします。

PythonとKerasによるディープラーニング

AIの大衆化―多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説! PythonベースのディープラーニングフレームワークKerasの開発者である筆者が、1人でも多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説します。本書はディープラーニングを一から学習したいと考えている人のために書かれています。数学的な表記を避け、代わりにコードを使って定量的な概念を説明することで、機械学習とディープラーニングの基本的な考えについて実践的な知識を養っていきます。サンプルコードはPythonベースのディープラーニングフレームワークであるKerasに基づいており、バックエンドエンジンとしてTensorFlowを使用しています。

RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス&機械学習

ビジネスの現場で活用するための最短コースです! 本書は野村総合研究所のシステムコンサルティング事業本部で実施している「アナリティクス研修」をベースにした書籍で、「統計的なモデリングとは何か?」「モデルに基づく要因の分析と予測の違いとは?」「具体的なモデルの作り方」「結果を解釈する際の落とし穴の見分け方」など、ビジネスの現場感を重視した構成です。実務で遭遇するデータ品質や加工のポイント、さらにRとPythonを利用し、データからモデルを作成して結果を得るという基本的な手順を体験できます。これからデータ分析や統計解析、機械学習を学び、現場でそれらを活用したい方に最短学習コースでお届けします。

現場で使える! Python機械学習入門機械学習アルゴリズムの理論と実践

現場で使える! Python機械学習入門機械学習アルゴリズムの理論と実践 (AI & TECHNOLOGY)

人工知能関連のプロダクト・サービスの開発において、機械学習は最初の学習領域です。本書は、機械学習の基本と実践手法について解説した書籍です。機械学習の開発環境の準備、実際の現場での利用方法、そしてブラックボックス化しがちな理論部分もしっかりフォローしています。データ集計・整形と組み合わせた機械学習モデルの利用方法も解説しています。

Pythonで動かして学ぶ! あたらしい深層学習の教科書機械学習の基本から深層学習まで

Pythonで動かして学ぶ! あたらしい深層学習の教科書機械学習の基本から深層学習まで (AI & TECHNOLOGY)

本書は株式会社アイデミーで大人気の講座『ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう!』を書籍化したものです。機械学習の基本からはじまり、Pythonの基礎、データの処理、深層学習の基本から応用ついて、サンプルを元に実際に動かしながら、わかりやすく解説します。各項には練習問題がありますので、学習効果を確かめながら読む進めることができます。本書を読めば、機械学習から深層学習の基本を一気通貫で学習できます。これから深層学習をはじめたい、初学者の方におすすめの1冊です。

Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書

Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書 (AI & TECHNOLOGY)

基礎理論を飛ばさない! 推定・検定から統計モデル・機械学習へ! 本書は統計学の理論をゼロから学べる教科書です。 IoTやビッグデータの発展によりさまざまなデータが社会にあふれ、全てのデータを確認するのは難しくなってきています。多くのデータから価値があるデータを作成するには統計学の知識が必須です。

Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書

人工知能開発の分野では、機械学習（教師あり学習）を利用した開発が非常に多くなってきています。本書は、機械学習の基礎から、Pythonのフレームワーク（scikit-learn：サイキットワーン）や NUmPyといったライブラリを利用した開発方法について、初学者でも理解しやすいようにイラストを交えて、丁寧に解説した書籍です。本書では教師あり学習だけにとどまらず、ｃ℃教師なし学習についても触れています。

Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書

Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 (AI&TECHNOLOGY)

データ分析エンジニアに求められる技術の基礎が最短で身に付くビッグデータの時代といわれ始めて数年が経過しました。デバイスの進化により多くの情報がデジタル化され、それらのデータを活用しようとデータ分析エンジニアに注目が集まっています。この書籍では、データ分析において、デファクトスタンダードになりつつあるプログラミング言語Pythonを活用し、データ分析エンジニアになるための基礎を身に付けることができます。

現場ですぐに使える！ Pythonプログラミング逆引き大全 313の極意

現場ですぐに使える! Pythonプログラミング逆引き大全 313の極意

Pythonは、文法がシンプルで初心者にも学びやすく、高度な処理もできるパワフルなプログラミング言語です。いま話題の機械学習やディープラーニングの分野でも、ひんぱんに使われています。本書は、Pythonの基礎知識と開発環境「IDLE」を使った開発のテクニックを「やりたいこと」から引けるようにした逆引きテクニック集です。基礎学習や大規模開発に役立つ実践的なテクニックやトピックを313個、一挙大公開。あなたの疑問に答えます!

Python機械学習ライブラリ scikit-learn活用レシピ80+

Python機械学習ライブラリ scikit-learn活用レシピ80+ (impress top gear)

必須のPython機械学習ライブラリを使いこなそう! 基本的な考え方からはじめ、80を超える手法をレシピとして網羅的に解説。原著 2nd Edition待望の翻訳!

Pythonスクレイピングの基本と実践データサイエンティストのためのWebデータ収集術

Pythonスクレイピングの基本と実践データサイエンティストのためのWebデータ収集術 impress top gearシリーズ

◇スクレイピング・テクニックの基礎と実践を学べる。Webからデータを収集、適切なデータセットを作成しよう！―本書では、HTTP／HTML／CSSといった基本技術の仕組み、フォーム／ログイン／Cookie／JavaScriptへの対応、クローラーの開発、ベストプラクティスを解説。データサイエンス指向の15のサンプルも収録。Pythonの各種ライブラリを活用！［requests、Beautiful Soup、Selenium、records、matplotlib、pandas、scikit-learn … etc.］◇Webページから情報を取得するスクレイピングは、データサイエンスに必須の技術です。本書では、Pythonを使ったスクレイピングの基本と実践を解説。有用なツール、ベストプラクティス、実用サンプルについても説明。本当に興味深いプロジェクトは、情報という宝の山を探索することから始まります。本書を携えて探索の旅を進めていきましょう。◇本書は『Practical Web Scraping for Data Science: Best Practices and Examples with Python』の翻訳書です。◇Pythonプログラミングの基礎を理解していることを前提に解説しています。

囲碁ディープラーニングプログラミング

Pythonによる囲碁AIボット開発からAlphaGo実装までわかりやすく解説! ボードゲームを題材とした古典的なAIの実装からはじめ、深層学習と強化学習を囲碁AIに組み込み、改良していきます。囲碁ボット構築の方法を理解することで、他の人工知能開発にも応用することができるようになります。 Manning Publications『Deep Learning and the Game of Go』の日本語版。

つくりながら学ぶ! Pythonセキュリティプログラミング

Pythonによる実装で情報セキュリティをより深く理解できる! 本書は、広範な「情報セキュリティ」という分野について、基礎的な部分を一通り網羅して学べるようにした本です。既存のツールやソフトの使い方を紹介するのではなく、できるだけ自分の手を動かして理解しながら読み進めていく形式にしました。具体的には、Web、暗号、ネットワークなど、情報セキュリティにおいて取り扱われることの多いトピックについて、プログラミング言語Pythonによる実装を交えながら、攻撃手法や防御技術の原理を理解していきます。本書で攻撃者の手の内を知ることができ、またそれを防御に生かすという意味で非常に役に立つでしょう

PythonによるAIプログラミング入門 ―ディープラーニングを始める前に身につけておくべき15の基礎技術

近年ディープラーニングが爆発的人気となっています。しかし、人工知能の手法はディープラーニングに限りません。過去のAIブームの単純なニューラルネットや論理プログラミングもあれば、遺伝的アルゴリズム、自然言語処理、音声信号処理や、画像からの動物体検出、分類問題、回帰問題、連続データ解析、強化学習といった、古典的なデータ解析や機械学習の手法もあります。これらはディープラーニングを始める前に身につけておくべき基礎技術です。「鶏を割くに焉んぞ牛刀を用いん」の諺のように、読者がデータ収集や計算コストがかかるディープラーニングの他にも適材適所の手法を選択できるよう、本書ではさまざまな人工知能の関連分野を扱いながら、Pythonでよく使われるライブラリの基本的な使い方を解説します。

仕事ではじめる機械学習

ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理します。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など、読者が「実際どうするの?」と気になるであろう点を中心にまとめています。上司に「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」とあいまいな指示をされたとき、本書で学んだことが活きてくるに違いありません。

まとめと感想

ということで、書店で平積みされていたPython本、全40冊でした。軽い気持ちでまとめようと思ったら想像してたより沢山あってびっくりしました。

Pythonのコーナーも、他の言語と比べて明らかにスペースが多かったです。

これだけ沢山あるとどれが自分に合う書籍か探すのは大変だなぁというのが感想です。書店に行ける方は、色々とじっくり読み比べしてから購入が良いかもしれません。

最後にお知らせですが、最近「shallwe」というアプリをリリースしました。

shallwe.today

shallweは、「今日この後」に特化したアプリで、当日限定で勉強仲間を募集したり、楽しそうな募集に応募することができます。

突然、、、Pythonについて誰かと語りたい！と思ったときは、ぜひshallweを思い出してみてください。

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