Python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)。
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。
本書の著者、コーリー・アルソフ(Cory Althoff)は、「独学プログラマー」です。本書は、彼が独学で、ゼロからプログラミングを学んだ体験に基づいて書かれました。 プログラミングを独学で身に付けるために、著者がPythonを通して学んだエッセンスが書かれています。彼の独学プログラマーとしての学び方は、Amazon.comでの本書の評価を見るとわかるように、多くの人に支持されています。 ーー訳者あとがきより 第1部(Part1) 第1章 イントロダクション 第2章 さあ、はじめよう! 第3章 プログラミング入門 第4章 関数 第5章 コンテナ 第6章 文字列操作 第7章 ループ 第8章 モジュール 第9章 ファイル 第10章 知識を1つにまとめる 第11章 ハマったときの助け
第2部(Part2) 第12章 プログラミングパラダイム 第13章 オブジェクト指向プログラミングの4大要素 第14章 もっとオブジェクト指向プログラミング 第15章 知識を1つにまとめる
第3部(Part3) 第16章 Bash 第17章 正規表現 第18章 パッケージ管理 第19章 バージョン管理 第20章 知識を1つにまとめる
第4部(Part4) 第21章 データ構造 第22章 アルゴリズム
第5部(Part5) 第23章 プログラミングのベストプラクティス 第24章 プログラマーとしての最初の仕事 第25章 チームで働く 第26章 さらに学ぼう 第27章 次のステップ
第6部(Part6) 補章 より良いコードにするために 補章 継続して学ぶために
謝辞 訳者あとがき 索引 第1部(Part1) 第1章 イントロダクション 第2章 さあ、はじめよう! 第3章 プログラミング入門 第4章 関数 第5章 コンテナ 第6章 文字列操作 第7章 ループ 第8章 モジュール 第9章 ファイル 第10章 知識を1つにまとめる 第11章 ハマったときの助け
第2部(Part2) 第12章 プログラミングパラダイム 第13章 オブジェクト指向プログラミングの4大要素 第14章 もっとオブジェクト指向プログラミング 第15章 知識を1つにまとめる
第3部(Part3) 第16章 Bash 第17章 正規表現 第18章 パッケージ管理 第19章 バージョン管理 第20章 知識を1つにまとめる
第4部(Part4) 第21章 データ構造 第22章 アルゴリズム
第5部(Part5) 第23章 プログラミングのベストプラクティス 第24章 プログラマーとしての最初の仕事 第25章 チームで働く 第26章 さらに学ぼう 第27章 次のステップ
第6部(Part6) 補章 より良いコードにするために 補章 継続して学ぶために
謝辞 訳者あとがき 索引
判型:単行本
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。
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。
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
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。