Microsoft、「Python in Excel」を発表 ～Windows向けベータ版でテスト開始【6月18日追記】／Windows版「Excel」のCurrent (Preview)チャネルに順次配信中
Mojo 🔥
先日プログラミング言語 Mojo と呼ばれるもののアナウンスメントがあった。この言語のデザインが私のスイートスポットに刺さる感じだったので、今のうちから注目している。使いたいなというか、将来使うことになりそうな言語なので簡単に何ができそうかを調査してまとめておきたい。 ウリとしては「C 並のパフォーマンスが出る Python」といったところだろうか。 k0kubun さんからコメントを裏でもらって、これって要するに並列化とか SIMD 化とか入れたら35,000倍のパフォーマンスが出るようだけど、これは Python の部分とは呼べなくて、素の Python 動かして本当にそういえるかは怪しくない？とのことで、判断保留します 🙇🏻♀️ k0kubun さんありがとう 言語のデザインとしては、AI 開発に向けたプログラミングを提供できるよう設計されていると感じる。表側は Python
東京大学、Pythonプログラミング無料入門 pandasやJupyterなど幅広い | Ledge.ai
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
「Python」と「Google Colaboratory」で株価データ分析に挑戦
「Python」と「Google Colaboratory」で株価データ分析に挑戦：「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは（1） 日々変動する株価データを題材にPythonにおけるデータ分析のいろはを学んでいく本連載。第1回はPythonを実行する環境とデータの前準備について。 はじめに 連載第1回は「Google Colaboratory」でサンプルプログラムを実行するための環境を用意する方法や利用するPythonのライブラリを説明します。「Google Chrome」と「Googleアカウント」を用意して読み進めてください。 なお、連載の趣旨がデータ分析であるため、Pythonの言語仕様や文法の詳細を割愛する場合があることをご了承ください。 Google Colaboratoryの準備 Google Colaboratoryとは、Googleが提供するブラウザ上でPy
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩
中学・高校数学で学ぶ、数学×Pythonプログラミングの第一歩：数学×Pythonプログラミング入門 「Pythonの文法は分かったけど、自分では数学や数式をプログラミングコードに起こせない」という人に向けて、中学や高校で学んだ数学を題材に「数学的な考え方×Pythonプログラミング」を習得するための新連載がスタート。連載コンセプトから、前提知識、目標、本格的に始めるための準備までを説明する。 連載目次 この連載では、中学や高校で学んだ数学を題材にして、Pythonによるプログラミングを学びます。といっても、数学の教科書に載っている定理や公式だけに限らず、興味深い数式の例やAI／機械学習の基本となる例を取り上げながら、数学的な考え方を背景としてプログラミングを学ぶお話にしていこうと思います。 今回は、それに先だって、プログラミングを学ぶ上で数学を使うことのメリットや、Pythonでどのよう
Kaggle Expertになるまで勉強したことを全て書く - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに こんにちは。Yuki | Kagglerです！ 先日、Shopeeコンペの順位が確定して銀メダルをいただき、晴れてCompetition Expertになることができました。区切りがいいのでここまで取り組んできたことをまとめてみました。 ※ 6/28追記：Amazonのリンクが切れていたので貼り直しました！ プログラミング&機械学習を始めて一年、ようやく Kaggle Expertになることができました！！ 行列も正規分布も知らず、ターミナルなんて触ったこともない状態からのスタートでしたが、ようやくここまで来ました。 ここまで
東大が無料公開している超良質なPython/Data Science/Cloud教材まとめ (*随時更新) - Digital, digital and digital
東京大学がちょっとびっくりするくらいの超良質な教材を無料公開していたので、まとめました Python入門講座 東大のPython入門が無料公開されています。scikit-learnといった機械学習関連についても説明されています。ホントいいです Pythonプログラミング入門 東京大学 数理・情報教育研究センター: utokyo-ipp.github.io 東大のPython本も非常にオススメです 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: アルゴリズムと情報科学の基礎を学ぶ https://amzn.to/2oSw4ws Pythonプログラミング入門 - 東京大学 数理・情報教育研究センター Google Colabで学習出来るようになっています。練習問題も豊富です https://colab.research.google.com/github/utokyo-ip
Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
Pythonやデータサイエンティスト入門が無料に | Ledge.ai
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12時間でAIや機械学習の基礎を学べる人気講座が無料に | Ledge.ai
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Pythonで始める自然言語処理の基礎の基礎 | クリエイターのための総合情報サイト CREATIVE VILLAGE
PythonはAIや機械学習領域のライブラリを豊富に持っており、近年非常に高い人気を誇っています。今回はPythonを使用して自然言語（人間が読み書きする言語）を処理する方法ご紹介します。 近年、自然言語処理の領域は急速に発展しており、機械翻訳（英語から日本語の翻訳等）の精度も年々向上しています。今回はその自然言語処理の基礎の基礎の部分をお伝えし、Pythonで処理する方法をご紹介いたします。 合田 寛都（ごうだ・かんと） 株式会社メンバーズ メンバーズデータアドベンチャー データアナリスト メンバーズに新卒入社後大手企業のWEBサイト運用やアクセス解析等に従事。メンバーズデータアドベンチャーに異動し、クライアント企業にデータアナリストとして常駐。 自然言語とは？ 自然言語とは人間が日常的に読み書きする、所謂普通の言語のことを指します。これと対比されるのが機械語やプログラミング言語で、Py
「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]
「Pythonで儲かるAIをつくる」を読みました 日経BP様より「Pythonで儲かるAIをつくる」を献本いただきました。筆者の赤石さんは、日本IBMで働く、本職のデータサイエンティストです。赤石さんの執筆したAI書籍の本は3冊目4冊目になります。赤石さんに関して、詳細はIBMの以下ブログ記事が詳しいです。 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: 単行本 Pythonで儲かるAIをつくる 作者:赤石 雅典発売日: 2020/08/06メディア: Kindle版 AI関連書籍三冊目を出版したIBM赤石雅典に聞く「AIと仕事と執筆」 | IBM ソリューション ブログ 赤石さんが書いた本は、いずれも基礎から丁寧に説明してあり分かりやすい内容です。特に「ディープラーニングの数学」は社会人になってから、必要に迫られてディープラーニングに必要な数学
![「Pythonで儲かるAIをつくる」はビジネス向けの超実践的な機械学習本でした - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d06cfbca8312a2987bfb0efdfd3ad699388679ca/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fbcfb72cd6401ec3fa392c635c6e65dbd0211dbc6%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20200809%252F20200809110655.jpg)
実用的でないPythonプログラミング - 共立出版
本書ではPythonを使い、火星や木星や銀河の最果てを、詩人の魂を、高度な金融の世界を、選挙の不正を、ゲーム・ショーのトリックを、探っていく。マルコフ連鎖解析のような技術を使って俳句を詠み、モンテカルロ・シミュレーションで金融市場をモデル化し、イメージ・スタッキングで天体写真を改善し、遺伝的アルゴリズムで巨大なネズミを育てる。それとともにpygame、Pylint、pydocstyle、tkinter、python-docx、matplotlib、pillowといったモジュールの経験を楽しく積むことができる。 この本は2冊目のPythonの本とみなすことができる。完全な初心者向けの本や入門クラスの後に続く本、あるいは補完する本となることを狙っている。「impractical」（実用的でない）というタイトルに反して、本書の内容はかなり実用的で、文字列やコレクションの操作といった基本的なことか
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