「Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造」（講談社）の評判・価格・レビュー
Pythonを学ぶための教材の基本情報・価格・レビュー。
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はじめての方へ：教育訓練給付のしくみと損しない選び方 ／ 申請手順5ステップ
学んだ後に「作って公開する」ための環境例です。サーバー・ツールは教育訓練給付／補助の対象外です。
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この本について
現代社会を支える根幹技術をPythonで！ Pythonプログラミングのスキルアップにも最適！
名著『Pythonスタートブック』の著者である辻真吾氏が書き下ろす至極の入門書！ ソートやグラフ構造など基本的な内容から、乱択アルゴリズムや数論、ブロックチェーンの仕組みなどの幅広い話題までを解説。コードはWeb公開（ https：／／github.com/tsjshg/pyalgdata）。
【データサイエンス入門シリーズ】 第2期として、以下の2点を同時刊行!
『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之（著）竹村彰通（編） 『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾（著）下平英寿（編）
第3期の刊行は2020年2月の予定(^o^)/
【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。 ーー編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授)
【推薦の言葉】 データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。 ーー北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)
国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。 ーー杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授)
判型：全集・双書／シリーズ：データサイエンス入門シリーズ
Pythonとは
Pythonは、読みやすい文法と豊富な標準ライブラリを持つ汎用プログラミング言語です。 Web開発、データ処理、業務自動化、学習・研究用途まで幅広く使われ、同じ基礎を応用して分野を広げやすいのが特徴です。導入しやすい反面、奥が深いため段階的に使い方を増やしていく学習が重要です。
こんな人向け：プログラミングをこれから始める人、あるいは他言語経験を持ちながらPythonを実務や学習に加えたい人向けです。 ある程度のPC基礎操作と、エラーを見ながら原因を考える姿勢があると、挫折しにくく進められます。
独学ロードマップでの位置
学習全体では、まず考え方の土台としてPython基礎を置き、次に用途別に分解して深掘りする流れが効果的です。 この本は、その基礎を作る位置づけのガイドに使うと、後で高度なテーマに進む際の軸がつくれます。
- 変数・条件分岐・繰り返し・関数など、言語の基本を短いコードで確実に理解する。
- 標準入力・出力、文字列・リスト・辞書といったデータの扱いを実際の問題で使い、毎回手を動かして確認する。
- 例外処理、関数分割、モジュール化といった設計の考え方を身につけ、読みやすいスクリプトを作る。
- 目的別の応用（自動化、データ整理、軽量なWeb処理など）に合わせて、詰める対象を絞って演習量を増やす。
- 最後に小さな個人プロジェクトを1本通しで作成し、設計・実装・修正の一連の流れを体験する。
独学で足りる？体系的に学ぶ選択肢
独学では、目標を「まず何を実現したいか」で固定し、必要最小限の範囲から入ることが現実的です。 書籍は読み物として終わらせず、各章ごとに同じ内容を再現できるまでコードを書いて回すのが定着の近道です。わからない箇所は放置しないで、前提知識として関連部分だけ短い時間で何度も戻る使い方が有効です。
独学で迷いやすい人や、期間内に着実に進めたい人には、教材構成が明確で評価課題がある体系的な学習が有効です。 自分で計画を守ることが難しい場合は、進行の節目ごとに成果を確認できる枠組みを使って、挫折リスクを下げる選択も検討するとよいでしょう。 ▶ 給付でいくら戻るか試算
よくある質問
Q. Pythonは難易度が高いですか。
他の言語と比べると文法は比較的直感的で始めやすい面があります。とはいえ、使う場面が増えると考えることが多くなるため、最初から全部を詰め込まず反復的に積むのが現実的です。最初は小さな実用例を確実にこなすのが安全です。
Q. 1冊で基礎から実務まで学べますか。
1冊で全領域を完璧に吸収するのは難しく、習熟の幅より順序が重要です。まず基礎を土台化し、その後に目的別の学習を足す構成が多くの学習者に合います。書籍の読み替えは「次に何を学ぶか」を意識して行うと迷いにくいです。
Q. 独学で続けるコツは何ですか。
読みやすい文章を求めるより、どこを手で動かすかを決める方が重要です。コピペだけで進めると理解のズレが気づきにくいため、同じ課題を別の書き方で再現してみると定着が早くなります。分からない章は早く先に進まず、同じポイントを分解して戻る習慣を作るのが効果的です。
次の一冊：次は、読了後に「用途別入門」へ進む流れがおすすめです。たとえば自動化、データ整理、Webの基礎など目的別のカテゴリで、実務に近い課題演習が載る本を順に選ぶと理解が連続します。
