フレームワークやライブラリを使う前に基礎を押さえる！Ｐｙｔｈｏｎを学ぶための“標準教科書”。プログラミングに必要な知識・概念・機能を体系的かつ網羅的に習得。解説、例題、練習問題の３ステップでよくわかる。

これがリアルなデータ分析だ！

君は「汚いデータ」を処理できるか？

データ分析の現場にあって入門書にないものーーそれは、「汚いデータ」（ダーティデータ）です。本書は、データ分析の現場では1どんなデータに出会い、2どのような問題が生じ、3どう対応すればよいのかというノウハウを解説。

事前の加工（視覚化）から機械学習、最適化問題まで、100本ノックをこなして、ビジネス現場で即戦力になれる「応用力」を身につけよう！

Pythonの言語仕様の中でも特に重要で本質的なことを抽出してまとめたリファレンス

タイトルの「distilled」は「蒸留する」「抽出する」という意味があり、そのタイトルの通り、本書は、Pythonの言語仕様に関するトピックの中でも重要なものを抽出しています。Pythonはオンラインドキュメントが充実していますが、ややもすれば、本当に必要な情報が見つけづらい、たどりつけないという状況も起こりがちです。本書では本当に必要で重要な情報にアクセスできるよう、Pythonのエッセンスを凝縮した内容となっています。

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本書では、Pythonが提供する、環境構築、コーディング規約、言語仕様、オブジェクト指向をサポートするクラス、型をアノテーションとして付けられる型ヒントなどに関する実践で役立つ機能を幅広く網羅しています。さらに標準ライブラリとよく使われるサードパーティライブラリとして、テキスト処理、数値処理、日付・時刻処理、データ型、アルゴリズム、ファイルとディレクトリへのアクセス、データ圧縮・アーカイブ・永続化、特定データフォーマットやインターネット上データの扱い、HTMLの扱い、テスト、デバッグ、暗号、並行処理・並列処理までの活用法を紹介します。よくある使い方、よくあるエラーや周辺知識なども加えられており、プログラミングのヒントが満載です。

プログラマが最初に学ぶべきアルゴリズムを解説。処理を効率化するテクニックが身につく！　本書は、プログラミング言語のPythonを使ったアルゴリズムの入門書です。アルゴリズムの処理の流れや論理構造を根本から理解できるように、図と文章で丁寧に解説しています。　さらに、本書では、アルゴリズムを改良するテクニックを紹介しています。　アルゴリズムを改良すると、処理を効率化できたり、別のプログラムで応用できたり、コードが読みやすくなったりします。　自分で手を動かしてプログラムを改良することで、アルゴリズムの使い方や改良方法を実践的に学べます。　本書の1章～10章では、ソートや探索など、様々な場面で使われている基本的なアルゴリズムとその改良テクニックを解説しています。　補章では、初学者でも本書の内容を理解できるように、Pythonの基本的な文法を解説しています。　いろいろなプログラムの書き方を学びたい方、プログラミングの力を伸ばしたい方におすすめです。