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Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造 (データサイエンス入門シリーズ)
本,辻 真吾
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によって 辻 真吾
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ペーパーバック : 208ページ pages
作者 : 辻 真吾
コレクション : 本
ISBN-10 : 4065178037
フォーマット : 単行本（ソフトカバー）
発行日 : 2019/11/28
本のタイトル : Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造 (データサイエンス入門シリーズ)
平均的な顧客フィードバック : 5 5つ星のうち（2人の読者)
ファイル名 : pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造-データサイエンス入門シリーズ.pdf (サーバー速度28.88 Mbps)
ファイルサイズ : 20.64 MB
内容紹介 現代社会を支える根幹技術をPythonで! Pythonプログラミングのスキルアップにも最適!名著『Pythonスタートブック』の著者である辻真吾氏が書き下ろす至極の入門書! ソートやグラフ構造など基本的な内容から、乱択アルゴリズムや数論、ブロックチェーンの仕組みなどの幅広い話題までを解説。コードはWeb公開(https://github.com/tsjshg/pyalgdata)。【データサイエンス入門シリーズ】第2期として、以下の2点を同時刊行!『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之(著)竹村彰通(編)『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾(著)下平英寿(編)第3期の刊行は2020年2月の予定(^o^)/【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授)【推薦の言葉】データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授) 内容（「BOOK」データベースより） 現代社会を支える根幹技術をPythonで!ソートやグラフ構造など基本的な内容から、乱択アルゴリズムや数論、ブロックチェーンの仕組みなどの幅広い話題までを解説!Pythonプログラミングのスキルアップにも最適! 著者について 辻 真吾現在は、東京大学先端科学技術研究センターに特任助教として勤務。Pythonエンジニア育成推進協会が実施する試験の問題監修や、情報処理技術者試験の委員を務める。Start Python Clubを共同で運営し、毎月1回東京で「みんなのPython勉強会」を開催。主な著書に、『Pythonスタートブック[増補改訂版]』『Pythonエンジニア育成推進協会監修 Python 3スキルアップ教科書』(ともに技術評論社)、『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書』(翔泳社)などがある。下平 英寿京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻 教授理化学研究所革新知能統合研究センター 数理統計学チーム チームリーダー 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 辻/真吾 博士(工学)。2005年東京大学大学院工学系研究科先端学際工学専攻博士後期課程修了。現在、東京大学先端科学技術研究センター特任助教。情報処理技術者試験委員 下平/英寿 博士(工学)。1995年東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻博士後期課程修了。現在、京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻教授。理化学研究所革新知能統合研究センター数理統計学チームチームリーダー(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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作者 : 辻 真吾
コレクション : 本
ISBN-10 : 4065178037
フォーマット : 単行本（ソフトカバー）
発行日 : 2019/11/28
本のタイトル : Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造 (データサイエンス入門シリーズ)
平均的な顧客フィードバック : 5 5つ星のうち（2人の読者)
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内容紹介 現代社会を支える根幹技術をPythonで! Pythonプログラミングのスキルアップにも最適!名著『Pythonスタートブック』の著者である辻真吾氏が書き下ろす至極の入門書! ソートやグラフ構造など基本的な内容から、乱択アルゴリズムや数論、ブロックチェーンの仕組みなどの幅広い話題までを解説。コードはWeb公開(https://github.com/tsjshg/pyalgdata)。【データサイエンス入門シリーズ】第2期として、以下の2点を同時刊行!『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之(著)竹村彰通(編)『Pythonで学ぶアルゴリズムとデータ構造』辻真吾(著)下平英寿(編)第3期の刊行は2020年2月の予定(^o^)/【「巻頭言」より抜粋】 文部科学省は「数理及びデータサイエンスに係る教育強化拠点」6 大学(北海道大学、東京大学、滋賀大学、京都大学、大阪大学、九州大学)を選定し、拠点校は「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」を設立して、全国の大学に向けたデータサイエンス教育の指針や教育コンテンツの作成をおこなっています。 本シリーズは、コンソーシアムのカリキュラム分科会が作成したデータサイエンスに関するスキルセットに準拠した標準的な教科書シリーズを目指して編集されました。またコンソーシアムの教材分科会委員の先生方には各巻の原稿を読んでいただき、貴重なコメントをいただきました。 データサイエンスは、従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学の二つの分野を基礎としますが、データサイエンスの教育のためには、データという共通点からこれらの二つの分野を融合的に扱うことが必要です。この点で本シリーズは、これまでの統計学やコンピュータ科学の個々の教科書とは性格を異にしており、ビッグデータの時代にふさわしい内容を提供します。本シリーズが全国の大学で活用されることを期待いたします。――編集委員長 竹村彰通(滋賀大学データサイエンス学部学部長、教授)【推薦の言葉】データサイエンスの教育の場や実践の場で利用されることを強く意識して、動機付け、題材選び、説明の仕方、例題選びが工夫されており、従来の教科書とは異なりデータサイエンス向けの入門書となっている。――北川源四郎(東京大学特任教授、元統計数理研究所所長)国を挙げて先端IT人材の育成を迅速に進める必要があり、本シリーズはまさにこの目的に合致しています。本シリーズが、初学者にとって信頼できる案内人となることを期待します。――杉山将(理化学研究所革新知能統合研究センターセンター長、東京大学教授) 内容（「BOOK」データベースより） 現代社会を支える根幹技術をPythonで!ソートやグラフ構造など基本的な内容から、乱択アルゴリズムや数論、ブロックチェーンの仕組みなどの幅広い話題までを解説!Pythonプログラミングのスキルアップにも最適! 著者について 辻 真吾現在は、東京大学先端科学技術研究センターに特任助教として勤務。Pythonエンジニア育成推進協会が実施する試験の問題監修や、情報処理技術者試験の委員を務める。Start Python Clubを共同で運営し、毎月1回東京で「みんなのPython勉強会」を開催。主な著書に、『Pythonスタートブック[増補改訂版]』『Pythonエンジニア育成推進協会監修 Python 3スキルアップ教科書』(ともに技術評論社)、『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書』(翔泳社)などがある。下平 英寿京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻 教授理化学研究所革新知能統合研究センター 数理統計学チーム チームリーダー 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 辻/真吾 博士(工学)。2005年東京大学大学院工学系研究科先端学際工学専攻博士後期課程修了。現在、東京大学先端科学技術研究センター特任助教。情報処理技術者試験委員 下平/英寿 博士(工学)。1995年東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻博士後期課程修了。現在、京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻教授。理化学研究所革新知能統合研究センター数理統計学チームチームリーダー(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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以下のとおり、いきなり「巻頭言」に文句をつけてしまいましたが、このシリーズの個々の本は、機械学習を含む最近の話題を押さえた分かりやすい本が多いので、今更ですが補足します。おそらくはこの教科書シリーズに共通のものでこの本自体の評価には関係しないのでレビューとして相応しく無いかも知れませんが、巻頭言にある「従来からの統計学とデータサイエンスに必要な情報学」という言い回し自体が、深層学習を含む機械学習の諸方法が、従来からの統計学の問題を克服しようとした努力であることを踏まえていない、データサイエンス分野の遅れ、それ自体だと思います。また冒頭のこのシリーズについてで「第４次産業革命」の語が踊っていますが、この言葉には正直うんざりしているので何でこの本を買ってしまったのか後悔しています。更にその後に「付加価値の創出や革新的な効率化等などによる生産性向上等」とありますが、もしもこれがこの国の経済産業省の言葉だとしたら少しは世の中を便利にすることを考えろ、産業革命以降の経済成長は世の中が便利になったことの結果のはずだろ、と言いたくもなります。そんな愚痴はともかくとしてようやく本題のこの本の内容についてですが、第１章のPython入門はPythonの解説書で有名な著者の手によるものなので簡潔かつ要点を押さえた素晴らしいものなのでここだけでも充分読む価値はあると思います。とはいえ全体の構成については、NP困難の話とか興味深い話題も多いのですが、(著者の方のまえがきでは「幅広い話題を取り入れる」となっていますが)取り上げている話題に今ひとつまとまりがない印象も受けます。ただアルゴリズムを代表するものとしてソートに関する話題は複数回出てきますが、著者の先生自身がソートするのにコードを自分で書く人はいない旨を書いてる状況で、この本が読者として想定している初学者の学生に詳しく説明する必要もなかったのではないかと思います。この本が想定している目的からは外れそうですが、この間、深層学習の解説書などを読んでいてこの分野での計算の主戦場はどうも行列の積らしいという気がして来たのですが、行列の積は行列が大きくなると積の定義どおりのやり方で正直に計算しようとすると(計算時間とメモリの使用量が)とんでもないことになるようなので(この本にもそれを思わせる記述がp.127,p.137にあります)、巨大行列をコンピュータで実用的に処理可能にする方法についての解説もあった方が読み物として面白かったのではないかと思います。実際のところ、いわゆるビッグデータはコンピュータに入れる最初の段階では、基本的に大き過ぎる行列になるはずなので、データサイエンスという、このシリーズの主旨からも必ずしも外れていない気がします。またその意味からすると、いわゆるデータサイエンスが想定しているのはネットワークとかいう巨大過ぎるグラフなので「よほど巨大なグラフを扱うのでなければ、隣接行列を使うのがよいだろう。」(p.098)としているのはどうかと思います。というかこのレビューを書いてて巨大行列の計算がいわゆるデータサイエンスなるものの課題だと自分が思っていることに気がついたので他の本も探して少し勉強して見ることにします。結局のところアルゴリズムは解法の手順の問題ではなく、計算量の問題だということはこの本を通じて学んだことですが、できれば著者の先生には次は次元の呪いがかかったビッグデータの計算処理の問題に的を絞った本を出してもらえないものかと思ったりもします。ところで自分でも読む気にならないくらい長々と書いておきながら、ここまでレビューの点数の理由を書いてありませんでしたが、実のところ自分は「面接」(p.146)がマジで嫌いなのが理由だったりします。なお練習問題の解答はGithubにあります。
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