堀江貴文プロデュース、一般社員がPythonエンジニアに転生する法人向けDX支援サービス「パイソンメイカー」提供開始
本日2023年3月9日、テレワーク・テクノロジーズ株式会社と実業家堀江貴文が、企業のDX人材不足という課題を解決するために、一般社員がPythonエンジニアに転生する法人向けDX支援サービス「パイソンメイカー」を提供開始しました。 テレワーク・テクノロジーズ株式会社（本社：東京都中央区、代表取締役：荒木賢二郎）は、本日2023年3月9日より、一般社員がPythonエンジニアに転生する法人向けDX支援サービス「パイソンメイカー」を提供開始しました。 DX人材不足が深刻なIT企業・製造業・小売業・飲食宿泊業・官公庁などに、①社内DX(Python)人材育成スクール、DXコンサル、社内DX実行(システム開発）をまとめて月額22万円で提供することにより、企業のDX人材不足を解消、社内のDXを加速させることが可能になります。 パイソンメイカーの詳細： https://ctwo.pro/ ●提供の背景
まいばすけっとがAIで仕入れ改善、Python未経験でも1人月で開発できた訳
「AIによってパン棚の充足率を可視化して仕入れ量を適正化したことにより、売り上げが18％増加した」。イオングループで小型スーパーマーケットを展開するまいばすけっとの柳田信一管理本部システム企画・新規事業企画マネージャーはこう話す。 東京都と神奈川県を商圏とする同社は近年、新規出店を加速させている。2018年度以降、3年連続で70店舗以上を増やし、2021年2月末時点で921店に達した。それに伴い業績も伸ばしており、売上高ベースで2019年度は前年同期比12％増、20年度は同16％増を達成している。 まいばすけっとの店舗に並ぶのは主に食品だ。日持ちする加工食品や冷凍食品、菓子類などに加え、パンや牛乳などの日配品、野菜や肉といった生鮮食品を扱う。食品の品ぞろえは競合のコンビニエンスストアより豊富といえる。さらに、店舗への商品配送を商品種ごとに1日1回にとどめるといったローコストオペレーションで
【Python】🍜可愛い店員さんがいるラーメン店を食べログ口コミから自然言語処理で抽出してみた。🍜 - Qiita
１.簡単な概要 この記事では都内ラーメン屋の食べログ口コミを自然言語処理して、「可愛い店員さんがいるラーメン店」を探す方法について解説していきます。 先日、食べログの口コミを読んでいる中で、「美人すぎるラーメン店主」という世の男性なら思わず「なぬ！」と立ち止まってしまうワードを見つけたので、ガチで調べてみたら面白そうだなと思いやってみました。 まずは、口コミデータの取得から。 ２.口コミデータの取得 詳しくはこちら↓↓で説明しています。 第１弾：【Python】ラーメンガチ勢によるガチ勢のための食べログスクレイピング 口コミを１件ずつ取得した後に、データフレームにまとめました。 ※食べログ規約にもとづき口コミに関する箇所にはモザイクをいれております。ご了承ください。 ３.可愛い店員さんがいるお店の定義 可愛い店員さんをどのようにして探すかが一番のポイントですが、 まずは、文章の中で「可愛い
データ分析初心者向け・毎日暑いのでPython使って気象データを可視化・分析してみた - paiza times
Photo by Skaja Lee 秋山です。 今年は暑いですな。（台風前の東京はちょっと涼しかったですが…） 毎年こんな暑かったっけ？ということで、気象庁が公開している気温のオープンデータとPythonを使って、気温データを可視化しながら遊んでみました。 今回は、機械学習でもよく使うPythonライブラリのPandasやMatplotlib、Seabornを使います。 ■どんなデータを使うか 気象に関するオープンデータは気象庁のサイトからCSVダウンロードできます。 www.data.jma.go.jp とりあえず1910年から108年分ダウンロードしてみました。（※やってみたところダウンロードサイズ制限のようなものがあり、最低気温、最高気温に関しては10年程度ごとに分割しないとダウンロードできませんでした）あと、sjisだったので適宜変換しつつutf-8に結合しました。 CSVデータ
遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その3 OandaAPIで実際に取引 - Qiita
前回の記事 pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その2 進化する売買AIの実装 今回作るモノ 自動売買システムを作ったときに使ったOandaAPIの紹介と、売買注文の発注機能について書いていこうと思います。 自動売買で使ったOandaAPI 5種類のAPIを使って構築しました。詳細はOandaのAPIDocument参照 OAuth2のTokenは、口座開いてログインするとWebで発行できます。 トークンはcurlコマンドHeaderのAuthorization: Bearer ********に設定します。 """ 01.アカウント情報API curl -H "Authorization: Bearer ********" https://api- fxtrade.oanda.com/v1/accounts/12345 "
遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その2 進化する売買AIの実装 - Qiita
前回の記事 pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 今回作るモノ 前回のその1では基本的なAIと全体の仕組みを書いたので今回は複雑な売買AIを定義して、実際に遺伝的アルゴリズムで進化させていきます。 複雑な売買AIを定義 ■ 仕様 現在レート、4時間平均レート、24時間平均レート、過去25営業日の最高値と最安値、過去25営業日の最高値と最安値から何日経過したかで、現在の相場をパターン分けし過去10年の売買データから適切（適切な値は遺伝的アルゴリズムで計算して過去のデータから求める）な注文を行う。 ■ 動作例 通貨:ドル円 現在時刻: 2015年10月1日 10:00:00 現在レート: 120.00円 4時間平均レート: 119.80円 24時間平均レート: 119.40円 過去25営業日の最高値: 121.75円 過去25営業日の最安値: 117.25円 過去
スタバTwitterデータ位置情報のビジュアライゼーションと分析 - Qiita
スタバTwitterシリーズの第４回目です。 今回は、tweetデータに含まれる位置情報を処理してみたいと思います！ その１：Twitter REST APIsでデータを取り込みmongoDBにインポート http://qiita.com/kenmatsu4/items/23768cbe32fe381d54a2 その２：取得したTwitterデータからスパムの分離 http://qiita.com/kenmatsu4/items/8d88e0992ca6e443f446 その３：ある日を境にツイート数が増えたわけは？ http://qiita.com/kenmatsu4/items/02034e5688cc186f224b その４：Twitterにひそむ位置情報の視覚化（今回） http://qiita.com/kenmatsu4/items/114f3cff815aa5037535 <<
スタバのTwitterデータをpythonで大量に取得し、データ分析を試みる その２ - Qiita
前回の記事、スタバのTwitterデータをpythonで大量に取得し、データ分析を試みる その１ではツイッターのREST APIsを使ってツイート本文に「スタバ」と書かれているツイートを大量に取得してデータベースにインポートするところまでやりました。今回はそのデータの中身を見ていきたいと思います。 その１：Twitter REST APIsでデータを取り込みmongoDBにインポート http://qiita.com/kenmatsu4/items/23768cbe32fe381d54a2 その２：取得したTwitterデータからスパムの分離（今回） http://qiita.com/kenmatsu4/items/8d88e0992ca6e443f446 その３：ある日を境にツイート数が増えたわけは？ http://qiita.com/kenmatsu4/items/02034e5688
スタバのTwitterデータをpythonで大量に取得し、データ分析を試みる その１ - Qiita
また、データの格納にmongoDBを使うのでこちらやこちらなどを参考にインストール。mongoDBの概要は「MongoDB の薄い本」などを参照。 PythonからmongoDBにアクセスするため、pymongoも導入します。 from requests_oauthlib import OAuth1Session from requests.exceptions import ConnectionError, ReadTimeout, SSLError import json, datetime, time, pytz, re, sys,traceback, pymongo #from pymongo import Connection # Connection classは廃止されたのでMongoClientに変更 from pymongo import MongoClient from
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