【Python】専門書や論文を読みたいけど数学が苦手・わからない人向けのコードを読んで学ぶ数学教本 - Qiita
はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に
Python Developers Survey 2018 Results
Python Developers Survey 2018 Results In the fall of 2018, the Python Software Foundation together with JetBrains conducted the official annual Python Developers Survey for the second time. Much like the previous survey, we set out to identify the latest trends and gather insight into how the world of Python development looks in 2018. Over twenty thousand developers from more than 150 different co
Udemyで400コース学んだ黒澤さんがおススメするデータサイエンスコース10選＋α - Qiita Zine
人工知能のビジネス活用が急速に進む昨今、機械学習エンジニアやデータサイエンティストと呼ばれる新しい職種が注目されています。経済産業省が2016年に発表した資料（※）によると、2020年にはAI、IoT、ビッグデータなどに携わる先端IT人材は約4.8万人不足するといわれており、データサイエンスに関する知識・技能を有する人材の価値は今後益々高まっていくと考えられます。そのような背景からエンジニアを含む多くの方のキャリアアップにもデータサイエンスを学ぶということは重要なテーマとなっていくことでしょう。 そこで、今回は、前回8月にQiitaZineで公開した記事でも多くの方から反響があったUdemyのヘビーユーザーで、自身もデータサイエンスを活用しながらエンジニアとして働く黒澤さんにデータサイエンスに関するおススメの学び方やUdemyコースを教えてもらいました。 ※「 IT人材の需給に関する推計結
Pythonのパッケージ周りのベストプラクティスを理解する - エムスリーテックブログ
砲撃する自走砲（PzH2000自走榴弾砲）。自走砲は戦車によく似ていますが、戦車ではありません。＊本編とは関係ありません。 こんにちは、エムスリー基盤開発チーム小本です。 Pythonのパッケージ管理周りでは、 「setup.pyでrequirements.txtを読み込むのが普通なんですよね？」 「pipenv があれば venv はオワコンなんですね？」 「pyenvは要らないんですよね！？」 「Pythonは歴史が古い分、Rubyなどに比べてカオス」 みたいな混乱をよく目にします。 実際、複数のツールがあって（一見）複雑です。また「なぜこうした状況にあるのか」がドキュメント化されているわけでもありません。 なので、私なりに整理してみることにしました。 ※「追伸」を追加しました。この記事では汎用プログラミング言語としてPythonを使うケース（Webアプリとか、CLIツールとか、ライブ
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
この処理Pythonでどう書く？ - エムスリーテックブログ
EF15形は高性能な電気機関車であったが、引き出し性能が蒸気機関車に劣ると誤解されていた。 誤った運転方法により本来の性能を引き出せていなかったのである。 （spaceaero2 [CC BY 3.0], ウィキメディア・コモンズより） こんにちは、エムスリー・エンジニアリングG・基盤開発チーム小本です。 WEBサイトは RailsやSpringなどの「本体部分」だけでは完結しません。レポート作成・データ更新などの細かい処理も必要です。 過去にはこうした用途にはBashがよく使われました。しかし、Bashは落とし穴が多かったり、クラスなどの抽象化機能がなかったりして、規模が大きくなると辛くなります。 そこで、Bashの代替候補に挙がるのがPythonです。エムスリーでもかつてはBashを使っていましたが、現在は新規案件にはPythonを推奨しています。 しかし、実際にPythonで書き直そ
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宮治 裕 MIYAJI, Yutaka on Twitter: "メモ， #myjlab ⇒ ( What Kagglers are using for Text Classification ) https://t.co/zcxezZcrLk"