世界中の大学のコンピュータサイエンスやプログラミング講座が日本語で学べる「MOOC」（大規模公開オンライン講座）サイトまとめ。2024年版
世界中の大学のコンピュータサイエンスやプログラミング講座が日本語で学べる「MOOC」（大規模公開オンライン講座）サイトまとめ。2024年版 インターネット上にはコンピュータ関連の情報があふれていますが、その情報の正確さや網羅性は玉石混淆で、いざそれらから学ぼうとしても取捨選択の段階で立ち止まってしまうこともあるはずです。 そうしたときに頼りになるもののひとつが大学のような専門の教育機関による講座であり、それらの講座を有料もしくは無料で提供する「MOOC」（Massive Open Online Courses：大規模公開オンライン講座）のWebサイトはここ数年で広く知られるようになってきました。 そこで本記事では、世界中の大学の講座などを提供している主要なMOOCサイトから、日本語で学べるコンピュータ関連の講座で、しかも無料で学べるものをピックアップしてみました。 もちろん、MOOCサイト
NetworkX — NetworkX documentation
NetworkX is a Python package for the creation, manipulation, and study of the structure, dynamics, and functions of complex networks. Software for complex networks Data structures for graphs, digraphs, and multigraphs Many standard graph algorithms Network structure and analysis measures Generators for classic graphs, random graphs, and synthetic networks Nodes can be "anything" (e.g., text, image
初心者向けTellus学習コース
初心者向けTellus学習コース 本教材は2020年度に提供した教材のため、Tellusの画面やAPIが現在の仕様と異なっている部分がありますのでご注意ください。 2018年度にリリースした衛星データをクラウド上で分析できる日本発の衛星データプラットフォーム「Tellus」は、2019年度にTellusをより多くの方にご活用いただけるようeラーニング講座を応募者への抽選登録制で提供してまいりましたが、2020年3月から、プログラミングと機械学習の基礎が学習できる「Tellus Trainer」と「初心者向け Tellus 学習コース」の2つのeラーニング講座を公開制限なしで提供することとなりました。 本教材「Tellus初心者向け学習コース」では、Python初心者向け教材となる基礎編と、Pythonで学ぶ実践的な衛星データ解析となる地理空間情報解析編（応用編）に分かれます。 基礎編では、
Practical Data Science with R and Python: 実践的データサイエンス
実践的データサイエンス はじめに データ分析のためにコンピュータを利用する際、RおよびPython言語のいずれかを使うことが多いと思います(Julia言語は高レベル・高パフォーマンスな技術計算のための言語で今後期待が膨らみます）。これらの2つの言語では、データ操作や可視化、データ分析、モデリングに使われるライブラリが豊富にあり、 どれを使うのが良いのか迷うような状況が続いていました。しかしその状態は落ち着きを見せ、成熟期を迎えつつあります。 R言語ではパイプ演算子の登場によりデータフレームに対する操作に大きな変化が生じ、tidyverseによるデータ読み込みからデータ整形、可視化までが可能になりました。またtidyverseのような、機械や人間の双方が扱いやすいパッケージが増えてきました。特にR言語の強力な一面でもあったデータ分析の操作はtidymodelsに代表されるパッケージがユーザの
Pyston | Python Performance
Pyston is an open-source faster implementation of the Python programming language, designed for the performance and compatibility challenges of large real-world applications. Simply drop Pyston into your environment and get a 35-65% speedup with no development work required. Please check out our blog or GitHub for more details.
CS50 for Japanese: コンピュータサイエンスの入門 – 当ウェブサイトは、Creative Commons ライセンスに基づいて管理されています。
お知らせ: 2022/9/1 CS50 を活用した非営利／協賛企業による「コロナ学生支援」プロジェクトを実施中 ▼ 学生の方へ：CS50 の学習（履修証明書の取得）を一緒に取り組むプロジェクト CS50日本語版の翻訳コントリビューターである CODEGYM が主催する、非営利／無償のプロジェクト「CODEGYM Academy (外部リンク)」は、昨年に続き2022年度（春/秋）も、キャリア選択を控えた学生に対し、以下の企業の協賛により無償で17週間のプログラミング教育カリキュラムを提供します。 CODEGYM Academy 協賛企業（2022年） https://codegym.jp/academy/ 今年度のエントリーは締め切りました — ようこそ！ このページは、ハーバード大学 CS50 の日本語版翻訳プロジェクトのページです。当サイトのドメインに掲載されているコンテンツは、Cre
PRIME STUDY（プライム・スタディ）
原理原則で学ぶ Principle Based 当サイト「PRIME STUDY（プライム・スタディ）」はPython試験、PHP試験等の無料模擬試験サイトです。 （運営元：プライム・ストラテジー株式会社 [ Pythonエンジニア育成推進協会Python認定スクール、PHP技術者認定機構ゴールド認定スクール ] ） 模擬試験を何度でも無料で PRIME STUDYではPython試験（Python 3 エンジニア認定基礎試験、Python 3 エンジニア認定データ分析試験）とPHP試験（PHP 8 技術者認定初級試験、PHP 8 技術者認定上級試験、PHP 7 技術者認定初級試験）の模擬試験を何度でも無料で受験いただけます。 現在のみなさんの合計受験回数は 207,512回です。 ※2024/09/16（当サイト公開後1562日経過時点） Python試験・PHP試験合格を目指すみなさん
Pythonでコードを書いてAWSやKubernetesのシステム構成図を出力できる「Diagrams」
システムの構成を社内で共有したり外部に説明したりする際に、システム構成図を作成した経験のあるエンジニアは多いはず。ダイアグラム作成ソフト「Diagrams」を使うと、AnsibleやSubiquityといった「Infrastructure as Code(IaC)」に関連するサービスのように、プログラミング言語のPythonでコードを書くことで、クラウドやオンプレミスの構成図を描くことができます。 Diagrams · Diagram as Code https://diagrams.mingrammer.com/ まずはDiagramsの動作に必要なパッケージをインストールします。今回Diagramsのインストールに利用するのはUbuntu 18.04です。 sudo apt install -y python3 python3-pip graphviz 続いてDiagramsをインスト
探索やソートなど基本的なアルゴリズムを解説！『Pythonではじめるアルゴリズム入門』発売
プログラムをより効率的に書くうえで、アルゴリズムは欠かせません。CodeZineを運営する翔泳社では、まずは基本的なアルゴリズムを知りたいという方のために、『Pythonではじめるアルゴリズム入門』を1月24日（金）に発売しました。探索やソートなど、伝統的なアルゴリズムの考え方や定石について解説しています。 『Pythonではじめるアルゴリズム入門 伝統的なアルゴリズムで学ぶ定石と計算量』は、プログラミング初心者でも扱いやすいPythonを用いてアルゴリズムの考え方や定石を学べる入門書です。 本書では探索やソートなど基本的なアルゴリズムの仕組みをテキストで学ぶだけでなく、実際にPythonのコードを書いてどのように動作するのかを確かめることができます。また、アルゴリズムの計算量についても詳しく説明するので、なぜプログラミングにおいて計算コストを考慮する必要があるのかを掴めます。 他の言語に
Mozilla、Pythonのデータサイエンス処理をブラウザー内で実行する「Pyodide」を発表 | スラド IT
Mozillaは16日、Pythonで書かれたデータサイエンススタックを完全にWebブラウザー内で実行できるようにする実験的プロジェクト「Pyodide」を発表した(Mozilla Hacksの記事、 VentureBeatの記事、 Infoworldの記事)。 Mozillaではデータサイエンスの処理をすべてブラウザー内で実行可能にするIodideを3月に発表しているが、現在利用可能な唯一の言語であるJavaScriptには成熟したデータサイエンスライブラリがなく、数値計算に役立ついくつもの機能が不足している。MozillaはJavaScript向けにデータサイエンスライブラリを開発することにも意義があると考える一方、早道としてPythonをブラウザー内で実行できるようにしたとのこと。 Pyodideでは標準的なPythonインタープリターがすべてブラウザー内で実行され、ブラウザーのWe
Visual Studio CodeでのPython単体テストが便利すぎる件 - SE（たぶん）の雑感記
以前、こういう試みを行い、今もGitHubにソースを格納しています。 hiroronn.hatenablog.jp パソコンを新調したので、とりあえずGitとVSCodeとPythonの試しをやっておこうと思い、以前書いたソースをクローンしていじっていました。 上記の記事で書いたソースでは、Pythonの型アノテーションを使用していました。 Python 3.7.0でさらに改良され、アノテーションの遅延評価がとりいれられたので、それを試すことを目的としました。 型アノテーション www.python.org アノテーションの遅延評価 www.python.org ただし、今回の本題はそこではないです*1。 バージョン等 名称 バージョン OS Windows 10 Pro 64bit 1803 Python 3.7.0 Visual Studio Code 1.26.1 Python(VS
なぜ機械学習にPythonが強いのか、Pythonで並行処理をするコツを伝授【PyData.tokyo】
10月20日に開催された「PyData.tokyo One-day Conference 2018」では、フリーランスのプログラマで、python.jpの管理人もしている石本敦夫氏がPythonやNumPyの歴史とPythonで並行処理を行う時のポイントを解説した。 python.jp管理人 石本敦夫氏 PyData.tokyo One-day Conference 2018 「NumPyの歴史とPythonの並行処理」講演資料 なぜ機械学習にはPythonなのか ～NumPyを核に形成された科学技術計算のエコシステム いま「機械学習」でググると「python」が関連キーワードとしてサジェストされるほど、AIや機械学習を扱うならPythonは定番の言語だ。2011年にIEEEが発行した雑誌には「科学技術計算においてPythonはデファクトスタンダード」と記述されている。 その理由を示すべく
Pythonにおける非同期処理: asyncio逆引きリファレンス - Qiita
Pythonのasyncio、またasync/awaitについてはあまり実践的な例が出回っていなかったため、収集した情報をもとに用例ベースの逆引きリファレンスを作ってみました。 ただ、この辺はほんとに情報がなくて何が真実なのか謎に包まれている点があるので、情報をお持ちの方はぜひご連絡をいただければと思います。 今回紹介する例は、以下のgistにまとめてあります。実装時の参考にしていただければと思います。 icoxfog417/asyncio_examples.py はじめに Pythonにはthreading、multiprocessing、asyncioとどれも並列処理に使えそうなパッケージが3つあります。これらの違いをまず押さえておきます。 これらのパッケージの違いは、そのまま「マルチスレッド」、「マルチプロセス」、「ノンブロッキング」の違いに相当します。まず、マルチスレッドとマルチプ
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はじめに — Python早見帳
Pythonプログラミング入門 - 教材・講義動画
オープンソースのローコードPython機械学習ライブラリ「PyCaret 1.0.0」登場
Kyoto University Research Information Repository: プログラミング演習 Python 2019
［Pythonチートシート］基本要素編
TechRepublic: News, Tips & Advice for Technology Professionals
Narito Takizawa