楽天でこの本を見る →
楽天ブックスの商品ページで価格・在庫・電子書籍版をご確認ください。

Pythonによるプログラミング入門 東京大学教養学部テキスト 第2版

著者: 森畑　明昌
出版社: 東京大学出版会
ISBN/JAN: 9784130624695
形式: 書籍

好評を博したプログラミング入門書の改訂版。単にプログラミングにとどまらず、アルゴリズムやデータ処理の考え方など、時代に流されない基礎を学べるテキスト。発展著しい生成AIや自然言語処理、AIを用いたプログラミングにも不可欠なデバッグに関する章などを追加。 第2版まえがき 初版まえがき 第1章　はじめに 第2章　プログラムを作ろう 第3章　時系列データの集計 第4章　ライフゲーム 第5章　運動のシミュレーション 第6章　正しいプログラムを作るために 第7章　p値の計算 第8章　大規模データからの情報抽出 第9章　自然言語処理 第10章　データからの情報抽出：回帰分析 第11章　拡散のシミュレーション 第12章　ゲノムを解析する 第13章　データを分類する 付録A　Python 言語の簡易ガイド

本書は、東京大学教養学部の講義で使用されているテキストを基盤としており、プログラミングの表面的な文法習得を超え、コンピュータサイエンスの根幹を成す「計算機的な思考法（コンピュテーショナル・シンキング）」を体系的に学ぶことを目的としています。構成は、変数の概念やデータ型といった基礎から始まり、制御構造（条件分岐・繰り返し）、関数、そしてリストや辞書といった高度なデータ構造の操作へと、論理的なステップを踏んで進みます。単なる「Pythonの書き方」の解説に留まらず、アルゴリズムの設計思想や、プログラムがどのように問題を解決していくのかというプロセスに深く踏み込んでいるのが特徴です。本書の核心的なメッセージは、プログラミングとは単なるツールの操作技術ではなく、複雑な現実の事象を論理的な手順へと分解・再構築するための「思考の言語」であるということです。第2版では、最新のPythonの仕様に基づいた正確な記述へとアップデートされており、初学者が陥りがちな論理の飛躍を最小限に抑え、数学的・科学的なアプローチでプログラミングの本質に迫る、極めて密度の高い学習体験を提供します。

• 東京大学の講義水準に基づいた、極めて論理的で隙のないカリキュラム
• 文法の習得からアルゴリズムの設計へと繋げる、一貫した学習プロセス
• データの構造化と操作に関する、科学的計算に不可欠な基礎知識の習得
• 「なぜそのコードが動くのか」という原理原則を重視した深い解説
• 数学的な論理思考とプログラミングを融合させる学術的なアプローチ
• 初学者が陥りがちな「コードの写経」で終わる学習を回避する構成
• 最新のPython構文に完全対応した、時代に即した正確な記述

• Pythonの基本構文および標準的なデータ構造の確かな理解
• 問題を解くための手順を設計するアルゴリズム構築能力
• 複雑なデータを適切に管理・操作するためのデータ構造の使い分けスキル
• プログラムの動作原理を論理的・数学的に解釈する力
• 事象を分解し、プログラムへと落とし込むコンピュテーショナル・シンキング
• データサイエンスや機械学習などの高度な分野へ進むための強固な土台

• プログラミングの「書き方」ではなく「原理」を学びたい初学者
• 体系的な知識の欠如に不安を感じている、独学の学習者
• 科学計算やデータ解析の基礎として、論理的な基盤を固めたい理系学生
• コンピュータサイエンスの基礎概念を、数学的な視点から捉え直したい方

森畑明昌氏は、東京大学において長年、計算機科学の教育および研究に携わってきた専門家です。同大学の教養学部におけるプログラミング教育の第一線に立ち、初学者がどのように概念を理解し、論理的思考を構築していくかという教育的視点から、本テキストを執筆しています。その専門性は、単なる実装技術の伝達に留まらず、情報科学の基礎理論をいかにして学習者に届けるかという、教育の質に根ざしたものです。

本書は、特定のアプリケーション開発（Web制作やゲーム開発）を目的とした「レシピ型」の書籍とは一線を画します。特定のライブラリの使い方を教える実用書が「How（いかに作るか）」に焦点を当てるのに対し、本書は「Why（なぜそうなるか）」と「Logic（論理）」に焦点を当てています。プログラミング学習における「基礎体力」を養うための、極めて標準的かつ格調高い教科書としての位置づけにあります。

本書の最大の価値は、プログラミングを単なる「技能」としてではなく、「思考の道具」として再定義する点にあります。巷にあふれる「短期間でアプリが作れる」といった刺激的な教材とは対照的に、地道に、かつ極めて論理的に積み上げるプロセスを重視しています。読後には、単にPythonのコードが書けるようになるだけでなく、目の前の課題をいかにプログラムの論理へと変換すべきかという、汎用的な問題解決の視座が手に入ります。これは、将来的にどのような新しい技術が登場したとしても、決して揺らぐことのない、エンジニアや研究者としての真の資産となるはずです。