Chapter 1　Pythonの概要と開発環境の導入

1-1　Pythonの基本

• 1-1-1　Pythonの起源
• 1-1-2　Pythonの目指すところ
• 1-1-3　Pythonの需要
• 1-1-4　Pythonが支持される理由
• 1-1-5　Pythonの特徴
• 1-1-6　スタイルガイド PEP 8
  • Pythonのバージョン

1-2　主なPython実行環境／IDE

• 1-2-1　Pythonの実行環境／IDE
• 1-2-2　OS標準のPython
• 1-2-3　Pythonの公式バイナリー
• 1-2-4　Pythonディストリビューション
• 1-2-5　オンライン開発環境
  • PSF Pythonコンソール
  • Google Cloud Platform

1-3　Anacondaの導入と利用方法

• 1-3-1　Anacondaとは
  • Anaconda Navigator
  • Jupyter Notebook
  • JupyterLab
  • QtConsole
  • Spyder
  • Orange
  • RStudio（要追加インストール）
• 1-3-2　Anacondaのインストール（Windows）
  • インストール手順
• 1-3-3　Anacondaのインストール（macOS）
  • インストール手順
  • ターミナルの起動
• 1-3-4　Anaconda Navigatorの起動
• 1-3-5　QtConsoleの利用
• 1-3-6　Jupyter Notebookの利用
• 1-3-7　Anacondaのアップデート

Chpater 2　Pythonプログラミングの基礎

2-1　基本変数（数値／四則演算）

• 2-1-1　学習の前に
• 2-1-2　基本的なデータ型
  • 数値型
  • 文字列型
• 2-1-3　変数の定義
• 2-1-4　数値型
• 2-1-5　文字列型
• 2-1-6　文字列の基本操作
  • 文字列の代入
  • 文字列の連結
  • 文字列の繰り返し
  • 文字列の抽出

2-2　コレクション（リスト／タプル／セット／ディクショナリ）

• 2-2-1　コレクションの種類
• 2-2-2　リスト型
  • リスト型の定義
  • リスト型の操作（要素の取り出し）
  • リスト型の操作（要素の追加／取り替え，検索）
  • リスト型の操作（要素数を調べる）
• 2-2-3　タプル型
• 2-2-4　セット型
• 2-2-5　ディクショナリ型

2-3　条件判断処理（if文）

• 2-3-1　if／elif／else
• 2-3-2　条件式
• 2-3-3　比較演算子と論理演算子
  • 比較演算子
  • 論理演算子

2-4　繰り返し処理（for文／while文）

• 2-4-1　for文
  • for文の使用
  • break（for文）
  • continue（for文）
  • for～else
• 2-4-2　while文
  • while文の使用
  • break（while文）
  • continue（while文）
  • while～else
  • 無限ループ

Chapter 3　オブジェクトとクラス／文字列操作

3-1　Pythonスクリプトの実行方法

3-2　オブジェクトとクラス（マルチバイト文字列，ファイル入出力）

• 3-2-1　クラス
• 3-2-2　コンストラクター
• 3-2-3　デストラクター
• 3-2-4　継承
• 3-2-5　多重継承
• 3-2-6　カプセル化

3-3　文字列操作（オブジェクト，イテレータ／ジェネレーター）

• 3-3-1　文字列の分割
• 3-3-2　リストを結合して文字列を生成
• 3-3-3　先頭／末尾の文字列を削除
• 3-3-4　文字列の置換
• 3-3-5　アルファベットの大文字／小文字を変換する

3-4　正規表現

• 3-4-1　Pythonでの正規表現の利用
• 3-4-2　正規表現を使ったPythonスクリプトの例
• 3-4-3　正規表現を使った文字列の置き換え
• 3-4-4　正規表現を使った文字列の分割
• 3-4-5　正規表現を使った文字列の検索
• 3-4-6　事前コンパイル
  • 事前コンパイルの有効性
  • 検索フラグ
• 3-4-7　raw文字列
• 3-4-8　正規表現で使用するメタ文字
• 3-4-9　正規表現で使用する文字クラス
• 3-4-10　正規表現で使用する特殊シーケンス
• 3-4-11　フラグ
• 3-4-12　日本語の扱い方

Chpater 4　関数とモジュール

4-1　関数の基本

• 4-1-1　関数の基本
• 4-1-2　組み込み関数
• 4-1-3　関数の呼び出し方
• 4-1-4　関数の引数
• 4-1-5　関数の戻り値

4-2　関数の定義

• 4-2-1　関数の定義
• 4-2-2　引数と戻り値の定義
• 4-2-3　さまざまな引数の定義
  • 関数の引数にデフォルト値を設定する
  • 引数の個数を可変長にする
• 4-2-4　ローカル変数

4-3　モジュールの基本

• 4-3-1　モジュールとは
• 4-3-2　import文
• 4-3-3　import～as～文
• 4-3-4　from～import～文
• 4-3-5　モジュールを作って読み込む
• 4-3-6　モジュールをスクリプトとして実行する

4-4　モジュールの探し方／インストール方法

• 4-4-1　モジュール検索パス
• 4-4-2　標準モジュール
• 4-4-3　サードパーティモジュール
• 4-4-4　モジュールのインストール
  • pip
  • conda
• 4-4-5　パッケージ

Chpater 5　DjangoによるWebアプリケーション開発

5-1　Webアプリケーションの仕組み

• 5-1-1　静的／動的コンテンツとは
  • 静的コンテンツ
  • 動的コンテンツ
• 5-1-2　動的コンテンツが作成される仕組み
  • データを保存する仕組み
  • サービスを実現するためのロジック
• 5-1-3　データベースシステム
  • データベースシステムの種類
• 5-1-4　Webアプリケーションに必要な要素
  • ロジックを実現するサーバーサイドアプリケーション
  • データベースとの連携
  • Webアプリケーションの開発環境
• 5-1-5　サーバーサイドアプリケーションのデザインパターン
• 5-1-6　Webアプリケーションフレームワークの利用
  • 開発効率や品質に大きな影響を与えるWebアプリケーションフレームワーク選び
• 5-1-7　WebアプリケーションフレームワークDjango
  • Djangoが提供する機能
  • Djangoが対応しているデータベースシステム
  • Djangoの開発思想
  • DjangoのMTVアーキテクチャー

5-2　Djangoのインストール

• 5-2-1　Djangoのインストール方法
  • 公式リリース版をインストールする（推奨）
  • OS（ディストリビューション）で提供されるものをインストールする
• 5-2-2　Djangoのインストール
  • 公式リリース版Djangoのインストール
  • Anacondaパッケージ管理コマンドによるDjangoのインストール
• 5-2-3　Djangoのバージョン確認

5-3　DjangoによるWebアプリケーションの作成

• 5-3-1　作成手順
• 5-3-2　作業上の注意
• 5-3-3　①Djangoプロジェクトの作成
• 5-3-4　②設定ファイルの修正
  • 言語コードの変更
  • タイムゾーンの変更
• 5-3-5　③Webアプリケーションの作成とDjangoプロジェクトへの登録
• 5-3-6　④Viewの定義
• 5-3-7　⑤URLディスパッチャーの作成
  • urls.pyファイルの新規作成
  • urls.pyファイルの修正
• 5-3-8　⑥開発サーバーの起動
  • サービスポート番号の変更
• 5-3-9　⑦動作確認

5-4　データベースの操作

• 5-4-1　SQLite
• 5-4-2　sqlite3コマンドの実行
• 5-4-3　データベースファイルを開く
• 5-4-4　テーブルの作成（CREATE文）
• 5-4-5　データの挿入（INSERT文）
• 5-4-6　データの抽出（SELECT文）
• 5-4-7　データの更新（UPDATE）
• 5-4-8　データの削除（DELETE文）

5-5　Templateの利用

• 5-5-1　Templateの役割
• 5-5-2　Templateフォルダの作成と設定ファイルの修正
• 5-5-3　Templateファイルの作成
• 5-5-4　Viewの修正
• 5-5-5　URLディスパッチャーの追加
• 5-5-6　動作確認
• 5-5-7　Templateに変数やデータを差し込む

5-6　Modelの利用

• 5-6-1　データベースとModelクラス
• 5-6-2　Modelの作成
• 5-6-3　設定ファイルの修正
• 5-6-4　Modelとデータベースの同期
• 5-6-5　Modelを使って表示する
  • テンプレートファイルの作成
  • Viewの設定
  • URLディスパッチャーの追加
• 5-6-6　動作確認

Chpater 6　データサイエンス(解析／分析)の基礎

6-1　データサイエンスとは

• 6-1-1　非構造化データであるビックデータ
• 6-1-2　データサイエンティストの業務

6-2　データサイエンスとPython

• 6-2-1　NumPyとは
• 6-2-2　Pandasとは
• 6-2-3　NumPyやPandasの導入

6-3　NumPyの利用

• 6-3-1　本節で学習すること
• 6-3-2　NumPyの基本操作
• 6-3-3　配列の生成
  • array( )関数を使った配列の作成
  • 2次元配列の作成
  • 0や1で埋まった配列の作成
  • 未初期化の配列の作成
  • arange( )関数を使った配列の作成
• 6-3-4　配列の形状の変換
• 6-3-5　配列のprint
• 6-3-6　行列の演算
  • 算術演算
  • 行列積
  • 算術結果でもとの配列を置き換える
  • 型が異なる配列同士の演算結果
  • 基本的統計関数
  • ユニバーサル関数
• 6-3-7　行列のインデックス参照，スライス
• 6-3-8　ファイルの入出力
  • ファイルへの書き出し
  • ファイルからの読み込み

6-4　Pandasの利用

• 6-4-1　Pandasの基礎
• 6-4-2　SeriesとDataFrame
  • Series（シリーズ）
  • DataFrame（データフレーム）
• 6-4-3　Seriesの作成
  • リストをもとにしたSeriesの作成
  • NumPyの1次元配列をもとにしたSeriesの作成
  • ラベルの付与
• 6-4-4　Seriesの参照
  • インデックスやスライスを用いてアクセス
  • ラベル名でアクセス
• 6-4-5　DataFrameの作成
  • 行単位での作成
  • 列単位での作成
• 6-4-6　DataFrameの参照
  • インデックスやスライスによる行データへのアクセス
  • ラベル名による行データや列データへのアクセス
• 6-4-7　ファイルの入出力
  • ファイルへの書き出し
  • ファイルからの読み込み
• 6-4-8　各行の統計情報を表示
• 6-4-9　グラフの描画
  • グラフのインライン表示
  • サンプルデータの読み込み
  • 折れ線グラフ
  • ヒストグラム（散布図）
  • その他のグラフ

Chpater 7　機械学習／ディープラーニングの基礎

7-1　AI／機械学習／ディープラーニングとは

• 7-1-1　AI／機械学習／ディープラーニングの関係
• 7-1-2　機械学習の手法
  • 教師あり学習
  • 教師なし学習
  • 強化学習
• 7-1-3　教師あり機械学習の回帰と分類
  • 回帰
  • 分類

7-2　scikit-learnとTensorFlow

• 7-2-1　scikit-learnの特徴と利用方法
• 7-2-2　TensorFlowの特徴と利用方法

7-3　scikit-learnの利用

• 7-3-1　scikit-learnの基礎
  • ①データセットの用意
  • ②アルゴリズムの選択
  • ③学習
  • ④予測・評価
• 7-3-2　ランダム値を使った線形回帰
  • ①マジックコマンドの入力，ライブラリーのインポート
  • ②データセットの用意
  • ③アルゴリズムの選択と学習
  • ④学習結果の表示
• 7-3-3　アヤメの計測データを使った分類／分析（SVM）
  • ①マジックコマンドの入力，ライブラリーのインポート
  • ②データの用意と確認
  • ③トレーニングデータとテストデータに分割
  • ④アルゴリズムの選択と学習
  • ⑤学習結果の確認

7-4　TensorFlowの利用

• 7-4-1　MNISTとは
• 7-4-2　TensorFlowの基礎
• 7-4-3　TensorFlowのインストール
  • Anacondaパッケージ管理コマンドによるインストール
  • Pythonパッケージ管理コマンドによるインストール
• 7-4-4　TensorFlowの動作確認
• 7-4-5　TensorFlowでMNISTを解く
• 7-4-6　チュートリアルスクリプトの実行
  • ①TensorFlowライブラリーのインポート
  • ②データセットの読み込み
  • ③モデルの構築
  • ④モデルの設定
  • ⑤モデルの学習
  • ⑥モデルの評価
• 7-4-7　学習過程やデータフローを見る