【MITで大人気の講義テキスト!大幅な内容追加を受けて第3版が登場!!】 MITで大人気の講義テキストの第3版。「深さよりも広さを」というコンセプトで、多くの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おり,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をプログラム手法を習得することができます。 プログラミング初心者だが問題解決のために計算機を用いたアプローチを理解したいと考えている読者にも、経験豊富なプログラマでモデリングやデータ探索のためのプログラミングを学びたい読者にも有意義な一冊です。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