Top > ラーニング > 京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」
![京都大学、Pythonの基本を解説した無料の教科書「素晴らしすぎる」「非常にわかりやすくて良い」 | Ledge.ai](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5c4de11b7116cbda601119a6cfe575fdf2f1c0fe/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fstorage.googleapis.com%2Fledge-ai-prd-public-bucket%2Fmedia%2Fmain34_a04944b670%2Fmain34_a04944b670.jpg)
2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも(昨今のトレンド・流行りも手伝ってか)Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. (このエントリーを執筆した12/19時点で)Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍(と抑えておきたいサービス) をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2
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
※最新版(2021年バージョン)がこちらにありますので合わせてご覧ください! 毎年恒例, Python本と学び方の総まとめです!*1 プログラミング, エンジニアリングに機械学習と今年(2019年)もPythonにとって賑やかな一年となりました. 今年もたくさん出てきたPythonの書籍や事例などを元に, 初心者向けの書籍・学び方 仕事にする方(中級者)へのオススメ書籍 プロを目指す・もうプロな人でキャリアチェンジを考えている方へのオススメ を余す所無くご紹介します. 来年(2020年)に向けての準備の参考になれば幸いです. ※ちなみに過去に2019, 2018, 2017と3回ほどやってます*2. このエントリーの著者&免責事項 Shinichi Nakagawa(@shinyorke) 株式会社JX通信社 シニア・エンジニア, 主にデータ基盤・分析を担当. Python歴はおおよそ9年
「JX通信社Advent Calendar 2019」20日目の記事です。 こんにちは。2019年9月からJX通信社のエンジニアとなった鈴木(泰)です。好きな食べ物はオムライスです。 本日は、Python Clickユニットテスト・レシピ集 - CLIではじめるテスト駆動開発(その1)と題して、CLIのユニットテストのスニペットを書いてみたいと思います! "その1"とした理由は、アドカレに間に合わな(小声)・・・じゃなかった・・・この記事だけで全ての備忘録を列挙すると長くなりすぎてしまい、記事が読み難くなると判断したからです。 今後も引き続き少しづつ備忘録を紹介していければと思います。 はじめに 私はCLIをよく書きます。その理由は、バックエンドシステムの運用業務に携わっていることにあります。運用業務では様々な場面でCLIを作成します。私の場合、運用業務における手作業を自動化するため、バッ
画像処理100本ノックとは 以下のような素晴らしい記事を発見しました。 https://qiita.com/yoyoyo_/items/2ef53f47f87dcf5d1e14 (リンク切れ) 画像処理を、OpenCV等の高度なライブラリを使わず行うことで、画像処理の理解を深める、非常に有用な練習問題集です。自分も画像処理の基礎を学びなおしたかったので、自己学習のため活用させていただくことにしました。 ただ、初学者にとってハードルになりそうなのが、環境構築のところです。GitHubのREADMEに丁寧に描かれているのですが、初学者にとっては難易度高く、時間もかかります。また、自宅以外の環境でちょっと学習したいときなどにも不便です。 そんな手間を解消するために、Googleが提供している環境構築不要・無料でPythonの開発が可能なWebサービス「Google Colaboratory」を使
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
この投稿は 「Django Advent Calendar 2018 - Qiita」 の1日目の記事です。 akiyoko です。 2018年はまぎれもなく「Django の一年」でした(少なくとも個人的には)。 振り返れば、4月と10月に 技術書典 で Django の技術同人誌を出したり、Django Girls Tokyo という女性エンジニア向けイベントのコーチをしたり、モグモグ Django のスタッフをしたりと、Django を始めたばかりの方と向き合う機会が特に多かったです。 そんな中、 「Django って難しいよね」 「やってみたけどよく分からなかったので諦めた」 という声を聞くことが何度かありました。 最初は「フルスタックゆえに学習コストが高い」というのが原因なのかなとぼんやり思っていたのですが、最近はそうではなく、Webアプリケーション開発の前に知らないといけない知
ブロックチェーンの社会実装の勢いが止まらない。テック市場に特化したイギリスの調査会社Juniper Researchが、今年の夏に発行した調査レポートの結果によると、 大企業の65%がブロックチェーンの導入を検討しているか、導入している最中 大企業の50%程度がイーサリアム上で分散型アプリケーションを立ち上げを予定 大企業の25%程度はProof of Conceptを終え、商品化を終えたか、その段階に差し掛かっている (大企業=1万人以上) とのことだ。 え!導入比率、意外に高くない?国内でも例えば、つい昨日は日本経済新聞の朝刊にLINEがトークンエコノミー構想の詳細を明らかにしたことが話題になったりして、たまに見かけるけど、まさかここまで来ていたとは驚きだ。ここまで来てしまうと、そろそろ私のような一介のサラリーマンであっても、ブロックチェーンを理解しておかないといけない雰囲気が漂ってき
来たる10月8日(祝)池袋サンシャインシティ2F展示ホールDにて開催される「技術書典5」にて、私たちThunder Clawは『ほぼPythonだけでサーバーレスアプリを作ろう』を頒布いたします。 本日サークルサイトもオープンし、いよいよ近づいてきたなーというところですね。 techbookfest.org 先日、もう一人のメンバーであるちぃといつさん(@7pairs)のブログでも紹介させていただきました。 技術書典5で『ほぼPythonだけでサーバーレスアプリをつくろう』を頒布します - ねことくまとへび 私たちの本の大きな特徴は2つ。 一つはタイトルどおり、ほぼPythonだけで作られているという点。 画面のコーディングやツールなどを一部を除いて、実装からテストに至るまで全てがPythonです。もともと可読性の高い特徴がある言語ですので、これからawsを触ろうとしている方にも踏み込みや
本記事はWACUL Advent Calendar 2016の12/21の記事になります。 こんにちは、WACULのデータサインエンスチームで、データ分析の仕事をしている@onhrsです。 直近では自然言語処理やその他、機械学習にかかわるデータ分析のお仕事をやらせていただいています。 今回、西森秀稔先生、大関真之先生の量子コンピュータが人工知能を加速するを読みましたので、書籍の内容に沿う形で人工知能 × 量子コンピューターの実態についてお話ししたいです。(物理や数学がわからない人にも理解していただけることを目指しました。) また、Pythonを使って、数式を使わずに概要を説明してみました。詳細がよくわからなくても、視覚的に見えるようにして理解できるように心がけました。 Advent Calendar以外で記事を投稿しようという意欲が出るため、是非、"いいね"してくれると嬉しいです。(笑)
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く