初心者にもわかりやすいとMITで人気のPythonプログラミング講義テキストの第3版が発売

　株式会社近代科学社は、書籍『Python言語によるプログラミングイントロダクション 第3版―計算モデリングとデータサイエンスの応用とともに』（John V. Guttag 著、久保 幹雄 監訳、麻生敏正、木村泰紀、小林和博、斉藤佳鶴子、関口良行、鄭金花、並木誠、兵藤哲朗、藤原洋志、古木友子 翻訳）を1月31日に発売した。価格は6,050円。

　本書は「深さよりも広さを」というコンセプトで、問題を捉えるためのプログラミング的なものの考え方や、プログラミングモデル作成の方法、データから情報を抽出するためのプログラム手法を紹介している。幅広いトピックを網羅している点と、各トピックに対して簡潔なイントロダクションが与えられている点が特長。コンピューターによる問題解決のアプローチを学びたいプログラミング初心者から、モデリングやデータ探索のためのプログラミングを理解したい経験豊富なプログラマーにも有意義な1冊となっている。

　今回の改訂で、導入部の説明が充実したほか、Pandasを用いたデータ分析方法に関する新章が追加された。また「Python 3.8 簡易マニュアル」が付録する。

『Python言語によるプログラミングイントロダクション 第3版―計算モデリングとデータサイエンスの応用とともに』目次

• 第1章　さあ，始めよう！
• 第2章　Pythonの概要
• 第3章　簡単な算術プログラム
• 第4章　関数，スコープ，抽象化
• 第5章　構造型と可変性
• 第6章　再帰と広域変数
• 第7章　モジュールとファイル
• 第8章　テストとデバッグ
• 第9章　例外とアサーション
• 第10章　クラスとオブジェクト指向プログラミング
• 第11章　計算複雑性入門
• 第12章　いくつかの単純なアルゴリズムとデータ構造
• 第13章　プロットとクラス
• 第14章　ナップサック問題とグラフ最適化問題
• 第15章　動的計画法
• 第16章　ランダムウォークと可視化
• 第17章　確率，統計とプログラム
• 第18章　モンテカルロ・シミュレーション
• 第19章　標本抽出と信頼区間
• 第20章　実験データの理解
• 第21章　無作為試験（無作為抽出試験）と仮説の照合
• 第22章　うそ，真っ赤なうそ，そして統計
• 第23章　Pandasによるデータの探索
• 第24章　機械学習はやわかり
• 第25章　クラスタリング
• 第26章　分類法
• 付録A Python 3.8 簡易マニュアル