Python 入門を学ぶための教材の基本情報・価格・レビュー。
PR・広告を含みます対象講座なら受講料の最大80%(給付区分・上限・要件あり)が後日戻り、実質負担を抑えられます。独学の本+スクールの併用も。
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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。
※給付率・実質額は区分(一般20%/特定一般40%/専門実践 最大80%)と要件で変わり、即時値引きでなく後日支給です。最終可否はハローワーク・厚労省でご確認ください。掲載はPR(送客手数料を受領)。
時代が変わっても 変わらないアルゴリズムから考え方を学ぼう
本書は、初心者にも扱いやすいプログラミング言語「Python」を使用して、 アルゴリズムの基礎・考え方を学ぶ入門書です。特にPythonがはじめてという方の ために、第1章ではPythonの基本とデータ構造について解説しています。
本書では、プログラミング入門者が最低限知っておきたいアルゴリズムの 基礎と考え方に加えて、アルゴリズムの定石とその計算量について、具体的 なサンプルコードと動作イメージを交えて丁寧に解説していきます。
【こんな方におすすめ】 ・アルゴリズムをゼロから学びたい ・Pythonでプログラミングを学んでいるけれど何から手をつけていいのかわからない ・過去にアルゴリズムを学ぼうと思ったけれどPythonの資料が少なかった ・基本情報技術者試験でPythonが取り入れられるので勉強したい
【本書の特徴】 ・Pythonの基本とアルゴリズムの基礎を一冊で学べる ・具体的なサンプルコードと動作イメージ(フローチャート)を交えて解説 ・自分で書いて実行して動作を試しながら学習できる ・アルゴリズムの使い方や考え方だけでなく、アルゴリズムの計算量について の理解も深まる
【扱うアルゴリズム】 FizzBuzz|フィボナッチ数列|線形探索|二分探索|幅優先探索| 深さ優先探索|番兵|8クイーン問題|n-クイーン問題|ハノイの塔| ミニマックス法|選択ソート|挿入ソート|バブルソート|ヒープソート| マージソート|クイックソート|最短経路問題|ベルマン・フォード法| ダイクストラ法|A*アルゴリズム|文字列探索の力任せ法|Boyer-Moore法| 逆ポーランド記法|ユークリッドの互除法
【章構成】 ■第1章 Pythonの基本とデータ構造を知る ■第2章 基本的なプログラムを作ってみる ■第3章 計算量について学ぶ ■第4章 いろいろな探索方法を学ぶ ■第5章 データの並べ替えにかかる時間を比べる ■第6章 実務に役立つアルゴリズムを知る ■Appendix Pythonのインストール
判型:単行本
Python入門は、コンピュータに命令を書いて動かす基本原理をPythonで学ぶ初級領域です。変数・条件分岐・繰り返し・関数といった土台を、読みやすい書き方とあわせて理解します。ここで考え方を身につけると次の応用分野に接続しやすくなります。
こんな人向け:想定読者はプログラミング未経験者や他言語の経験が浅い人です。PCの基本操作と英字入力ができ、エラーが出たときに原因を探す姿勢があれば入りやすいです。
Python入門は、アルゴリズムやデータ処理などの中核テーマへ進む前の基礎作りです。暗記中心ではなく、問題を解く手順を説明できる状態を作ることを重視すると、次の学習との接続が滑らかになります。
独学では読む時間より、書いて確かめる時間を先に確保するのが有効です。教材を選ぶときは、基礎説明の濃さ、例題の更新性、誤りの原因を分解して示す解説の有無を基準にすると失敗が少ないです。理解度を可視化するために、章ごとに「できること/わからないこと」を短くメモする習慣を作ると、次の教材移行が判断しやすくなります。
独学が不安な人や期限がある人には、進捗管理や質問サポートが含まれる体系的な学習形態が有効です。学習単位が明確で、アウトプット課題まで含む構成だと、習得の進み具合を確認しやすく安心して続けられます。 ▶ 給付でいくら戻るか試算
Q. Python入門で最初に取り組む順番は?
最初から全範囲を網羅しようとせず、入力・出力・条件分岐・繰り返しの基礎が1回は自力で動く状態をまず目標にします。短い疑似シナリオで試行し、結果が説明できるかで到達点を確認すると次に進みやすくなります。
Q. 英語表現が多くて挫折しそうです。
最初から完全に英語を理解する必要はありません。よく出る用語をノート化し、日本語で意味を置き換えてから再度該当箇所を読むと読みやすさが上がります。必要なら辞書や解説付きの教材を並行して使うのが実践的です。
Q. 独学で挫折しないコツは何ですか?
理論を読んだ直後に必ず同じ内容を手を動かして再現する設計が重要です。詰まったら同じ問題を別の書き方で解いてみて、どこが理解のボトルネックかを切り分けると、停滞が短くなります。進めすぎたときは前提に戻る勇気も継続のコツです。
次の一冊:次はPythonで扱えるデータ構造の入門、アルゴリズム基礎、あるいはWEBやデータ分析の導入編といった方向に進むと、入門で学んだ骨組みを使った実践が体感しやすくなります。