実践Django / 一歩先に進むことが出来る本 - nykergoto’s blog
このたび実践Django Python による本格Webアプリケーション開発を著者の芝田さんから頂きました。もともとこの本は買おうと思っていたので、大変嬉しくちょうだいいたしました。芝田さん、ありがとうございます:D 光栄なことに@c_bata_さんから実践Djangoを献本頂きました!🤩🤩🤩 ORMからテスト、認証認可やセキュリティ、更にDRFまであってタイトル通り幅が広い実践的な内容だなと感じました。チュートリアル+αの初見だとわかりにくいところまで丁寧に記載されていて、読み込んでいくの滅茶苦茶楽しみです🔥 pic.twitter.com/IPO2SA6174— nyker_goto (@nyker_goto) 2021年7月8日 頂いてから1ヶ月弱ほどたってしまったのですが、この本を読んで思った良い所、どういう人に読んで欲しいかなど、僕なりの感想を書いていければなと思っていま
【書評】Python実践入門
こんにちは、ぐぐりら(@guglilac)です。 技術評論社のPython実践入門を読んだので、まとめと感想を書きます。 [Python実践入門 ──言語の力を引き出し、開発効率を高める：書籍案内｜技術評論社](https://gihyo.jp/book/2020/978-4-297-11111-3) ## 経緯とか感想とか Pythonをしばらく書いてきて、改めて知識をさらっておきたいなと思って買いました。 よりPython上級者向けの本へ進む前の橋渡し的な立ち位置な気がします。 全体的に丁寧でわかりやすかったです。 想定読者としては、他の言語のプログラミング経験者でPythonに入門する人、というのが帯に書いてあるが、本当にそんな感じ。 言語の文法、環境構築、ライブラリの管理、テスト、と満遍なく書いてあります。 帯に書いてあるとおり、確かに一つ目の言語がPythonで、この本から入った
Python実践入門を執筆しました
2020年01月24日発売の「Python実践入門 ── 言語の力を引き出し、開発効率を高める」を執筆しました。 お話をいただいたのが2017年の終わり頃1で、そこから2年をかけてじっくりと書きあげました。 その間、レビュアーの方々には何度も何度もレビューをしていただき、自分でも納得のいく書籍となりました。 そこで、ここで著者として本書を紹介しておこうと思います。 対象読者と本書の紹介 Python実践入門は、主な対象読者に次のような方々を想定して書いています。 Pythonの入門書をやりきった方 入門書は一通りやったけどまだ自信を持てない Pythonを業務利用するのはまだ不安 他言語でのプログラミング経験者でこれからPythonを始める方 業務利用の経験はないが転職先やこの先の案件でPythonが必要になる 普段は別の言語を書いてるけどPythonを始めたい すでにPythonを書いて
2018年版、これを読みたいPython書籍 機械学習６選：機械学習の概念からPythonでの実装・データ分析関連知識まで、PyQ運営のコメント付きで紹介します。 - Python学習チャンネル by PyQ
PyQ開発チームの斎藤です。 現在PyQブログでは、Python言語の2018年のまとめと今後の動向をテーマにした記事を連載しています。 本記事では、機械学習に関連する2018年の書籍を紹介します。 機械学習は、2018年ITジャンルのホットワードですね。AIや機械学習と冠された書籍も目まぐるしく出版されています。 「結局どういうものなの？」という概念的な内容から、 機械学習を学びたい人に向けたPythonでの実装についての技術書、実際に機械学習を運用する上で関連してくる、データ分析・確率・統計の本まで、2018年末の今読んで損のない、PyQ運営お勧め書籍をジャンル別に集めました。 機械学習の概念を知りたい しっかり知りたいビッグデータとAI 書籍情報 推薦メンバーコメント：斎藤努 構成 Pythonプログラマーで、機械学習の入門知識が知りたい ［第2版］Python 機械学習プログラミン
Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web
初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball
【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい
Pythonクローラー本の決定版か！？ 『Pythonクローリング&スクレイピング』 - プログラマでありたい
Pythonクローリング&スクレイピングを頂きました。ありがとうございます。まだざっとしか読んでいませんが、Pythonのクローラー本で一番バランスが良いのではないでしょうか？ Pythonクローリング＆スクレイピング ―データ収集・解析のための実践開発ガイド― 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 本書の内容 PythonでスクレイピングするのであればBeautiful Soup、クローラーフレームワークとしてはScrapyが定番です。この2つをしっかり抑えながら、ブラウザを操作するためのRoboBrowser、ブラウザ＋JavaScriptに対処もできるSelenium+PhantomJS、PDFからのテキストの抽出など多岐に渡るテーマを扱っています。またデータ収集術だけではなく、分析を助けるた
機械学習初心者が『Python 機械学習プログラミング』（速習コース）を読んだメモ - 無印吉澤
きっかけ この記事を書いた人のレベル 今回の読書プラン Python 環境の構築 インストール先の環境 Anaconda (Python 3) のインストール 科学計算に関するライブラリのインストール サンプルの実行に必要なライブラリのインストール サンプルの実行 サンプルコードを実行していて引っかかったところ 3章 12〜13章 Python の勉強 速習コースを読んでみた感想 きっかけ 機械学習の重要性は、それこそ「ビッグデータ」という言葉が出てきた頃からいろいろな人が訴えていますが、最近は特にツールが充実して、敷居が下がってきたように感じています。 そろそろ自分でも機械学習関係のツールを使えるようになりたいと思っていたのですが、そんなときに「具体的なコード例が多くて読みやすい」という本書の評判を聞いて、読み始めました。 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストに
Effective Pythonを読んで心に響いたこと - MyEnigma
Effective Python ―Pythonプログラムを改良する59項目posted with カエレバBrett Slatkin オライリージャパン 2016-01-23 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに Pythonのランタイムの種類 プライベート属性はアンダーバーを２つ先頭におく リストや文字列の空判定にlenなどは使わない mapやfilterよりもリスト内包表記を使う rangeよりはenumarateを使う オプションのキーワード引数は、位置ではなくキーワードで与えるとコードが読みやすい どんなクラスオブジェクトでも__dict__ですべてのフィールド辞書にアクセスできる Pythonコードのプロファイルを取るにはcProfileを使うと便利 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 以前、C++の名著Ef
実践 機械学習システム
本書は、実際に手を動かしながらシステムを作成し、そのエッセンスを身につけることを目的とした機械学習システムの実践的な解説書です。「データといかに向き合うか」という視点から、生のデータからパターンを見つける方法を解説します。Pythonと機械学習の基本、ライブラリの使い方をはじめ、具体的な例に基づいたデータセット、モデル化、レコメンドと、その改良、音声や画像の処理など、より重要な問題についても解説します。さらに、テキストや画像、音声に対して機械学習の手法を適用する方法を学び、機械学習関連技術の評価方法や、最適な選択を行うための比較方法について学びます。本書で学んだツールと知識があれば、実際の問題を解決できる独自のシステムを作成できるようになるでしょう。 謝辞 原書の監修者について はじめに 1章 Pythonではじめる機械学習 1.1 機械学習と Pythonはドリームチーム 1.2 本書
1
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Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019
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