プログラミングできる人とできない人との間の深い溝 - masatoi’s blog
どうしてプログラマに・・・プログラムが書けないのか?を読んでいて出てきたので出展の一つを訳してみた。Separating Programming Sheep from Non-Programming Goatsの和訳。 プログラミングというものには向き不向きが強く出るということはわりと知られていると思うが、このエントリではプログラミングができるかできないかは比較的簡単なテストによって、プログラミングの訓練を始める前の段階で分かると主張している。どうしてプログラマに・・・プログラムが書けないのか?では、そもそもこの事前テストをパスしていないような人達までプログラマとして応募してくると言っており、その判定法として有名なFizzBuzz問題を挙げている。 追記（2019/2/28) 注意： なおこの論文はしばらく前に著者の一人によって撤回されたようです Camels and humps: a r
ギーク直伝の技術習得メソッド！トレタ増井雄一郎の考える、効率のよい言語選択のワザ - エンジニアHub｜Webエンジニアのキャリアを考える！
ギーク直伝の技術習得メソッド！トレタ増井雄一郎の考える、効率のよい言語選択のワザ 最初に学ぶべき言語は？ 新たな技術の習得フローは？ 若手エンジニアの成長戦略にまつわるメソッドを日本を代表するギーク、トレタのCTO増井さんに聞いてみました。 自身の技術力を向上させるために、皆さんはどのような羅針盤を持っていますか？ 情報や選択肢が無数に存在するなかで、「自分にとってのベストな成長戦略」を採用するのは、なかなかに難しい作業です。ならば、人に聞いてみましょう。それも、未開の領域を切り拓いてきた、トップエンジニアに。 今回、若手エンジニアに向けて技術習得にまつわるメソッドを教えてくれたのは、株式会社トレタのCTOであり数多くの講演・執筆活動も行っている増井雄一郎（ますい・ゆういちろう／@masuidrive）さん。増井さんがここまで培った技術・知識を一挙に棚卸ししていただくと同時に、その中から若
Life is beautiful: 日本語とオブジェクト指向
先日、日経BPの出版局の方と話をする機会があったのだが、私がマイクロソフトでウィンドウズ９５の開発に関わったことに触れた際、「ユーザーインターフェイスの設計において、日本人であることで何か役に立ったことはありますか？」と聞かれた。日本人であることがプラスになったとは思わないが、ふと思い出したことがある。当時、「日本語はオブジェクト指向な言語だな」と思ったことである。 その当時（９０年代初頭）、アップルの方が使い勝手に関しては一歩も二歩もマイクロソフトより進んでおり、そのためには、もともとゼロックスが提案しアップルが商品化した、「オブジェクト指向ユーザーインターフェイス」の考え方を、より推し進めるしかないという戦略で、ウィンドウズ９５のユーザーインターフェイス（当時は Object-Oriented Shell と呼ばれていた）の開発をしていた。 「オブジェクト指向ユーザーインターフェイス」
【Python初心者〜中級者向け】半年間でPython未経験が趣味で作ったものと学んだこと - 仮想サーファーの日常
半年前くらいからPythonを触ってきて、学んだこと・Pythonで作ったものをまとめておきます。 「なんとなく書きやすそう！」というアホみたいな理由で趣味で書き始めて、最初はググってコピペしながらなんとか書いていたPythonですが、半年経った今ではほとんど調べることなく頭の中にあるロジックをそのままPythonのコードに落とし込めるようになりました。 趣味の時間だけでしか触ってなくてもここまで書けるようになるために何をしてきたのか。 また、どんな情報を参考にして学習を進めていったのかを書いていきます。 Python未経験が半年間で作ったもの 前提として、僕のプログラミング経験は以下のようなものです。 業務でRuby on Rails：半年間（←初めてのプログラミング） 業務でJava：1年半 趣味でPython：直近半年間 どこにでもいるような社会人からエンジニア始めました系人材です。
エンジニアになるための600時間のプログラミング学習に挫折しない勉強法
非エンジニアが、現場で使えるエンジニアになるまで、モチベーションを維持して、学習を続ける方法を紹介します。 非エンジニアが現場で使えるレベルになるまでに、通常、600時間は学習が必要です。エンジニアになろうと一念発起してプログラミング学習を始めても、多くの人は600時間に満たない時間で学習をストップし挫折します。 「1ヶ月でエンジニアになれる」などの宣伝文句でプログラミングスクールは学生を集めていますが、プログラミングは愚か、ターミナルすら触ったことない非エンジニアが、プログラミングスクールで短期間学習するだけで現場で活躍できるエンジニアになるのは、ほぼ不可能です。 しかし、継続的ににステップを踏んで学習すれば、エンジニアには必ずなれます。 現に僕は、ターミナルすら触ったことない初心者でしたが、働きながら学習を続け、半年ほどかけてエンジニアになれました。レベルは低いですが、自社の業務内で使
Git初心者が最も効率よくGitの使い方を習得する勉強手順 - プログラミングとデザイン、スタートアップの話
プログラミング言語の勉強が一通り終わり、練習がてらプロジェクトを作ってみるときにぶつかる壁が「git」。これまで私もたくさんの人たちにgitの使い方を説明してきましたが、その構造の複雑さ故に理解に苦労する人もちらほら。 gitはプロジェクト開発を行う上で必須のスキルで、プログラマーなら使えて当たり前なので初心者の人はできる限り早く基礎を習得するにこしたことはないです。gitの最低限の使い方を最速で習得するために、使えるサイトや資料などを紹介します。 図解があるスライドを見て概要を掴む Gitはじめの一歩 ノンプログラマでも今日から使える「Git」でバージョン管理 こわくないgit 本当は怖くない！デザイナーがGitを大好きになった♡５つの理由 チュートリアルに沿って実践してみる 書籍で知識を整理整頓する 自分のプロジェクトで使ってみる 図解があるスライドを見て概要を掴む git初心者の人が
🔰Python少し知ってればつくれる! PythonとAWS Lambdaを使ったAlexaスキル開発チュートリアル (2018年8月最新版) - Qiita
🔰Python少し知ってればつくれる! PythonとAWS Lambdaを使ったAlexaスキル開発チュートリアル (2018年8月最新版)PythonAWSlambdaAlexaスマートスピーカー 0. Alexaスキル開発の概要 Amazon製のスマートスピーカーのAlexaがユーザとの対話で行える行動を"Alexaスキル"といいます。 例えばユーザがスピーカーに向かって"明日の天気を教えて"というと,"明日の○○の天気は○○です"と返すようなスキルがあります。 AlexaスキルはAmazon以外にもユーザが無料で開発することができます。 この記事はAlexaスキル開発をプログラミング言語のPythonとクラウドサービスの1つのAWS Lambdaを使って開発するチュートリアルです。 Pythonの知識が3cmぐらいあれば簡単なものであれば開発できます。 🔰 以下の1つ目のリンク
「退屈なことはPythonにやらせよう」で自動化ツールを作ってプログラミングが好きになった話【書籍レビュー】
「退屈なことはPythonにやらせよう」の良いところ この本を読めばPythonを使えるようになるのではない え？じゃ、何？って？ Pythonで色んな処理を自動化したくなるのです。 読んでるとだんだんウズウズしてくるんですよね。あれができるんじゃ？これができるんじゃ？って。 以下では少し退屈に感じる「第１部 Pythonプログラミング基礎」を我慢して読みたくなる、第２部以降の実用的な箇所をご紹介します。 サンプルコード例）Webから情報を持ってくる 「11章 Webスクレイピング」では、PythonプログラムによってWEBサイトから様々な情報を機械的に取得してくる方法を記載してくれています。一見、ハードルが高そうですが、ステップバイステップで実行できる Python のコマンドラインを使って説明してくれます。 例えば、P264「11.2.1 requests.get()関数を用いてWeb
初学者が機械学習の勉強を進めるためには必ず手を動かす - HELLO CYBERNETICS
機械学習に必要な知識 ネット上の様々な意見 機械学習への携わり方と必要な数学 具体的に勉強を進める 簡単な問題で動作を確認 プログラムを書く Kaggleはやるべき？ 勉強を進める上で使えるツールたち Python Jupyter Notebook scikit-learn TensorFlow 機械学習に必要な知識 ネット上の様々な意見 機械学習の勉強をしていく上で大事なものは何でしょうか。 調べればプログラミングだとか統計だとか、解析学・線形代数学であるなど、いろいろな意見が見られます。 おそらくネット上で見つかるいろいろな意見、「機械学習では○○を勉強すべき」という話は、少なくともその話を言っている人の中では真であるのだろうと思われます。 要するに、その勉強をしたことによって（あるいはその知識を持っていたことによって）、その人は何らかの機械学習に対する知見が得られたと言っているのです
Pythonのテキスト作りました - Qiita
▲訂正とお詫び▲ テキスト本体（第3.2版以前のもの）の中のオブジェクト指向プログラミングの解説部分で，デストラクタ（ファイナライザ）に関する記述に誤りがありましたので修正しました．どうか最新版に差し替えてください． ●テキスト本体（PDF形式421ページ:3.58MB） 2024/06/18更新 （→ミラーサイトからDL）（→GitHubからDL） 言及している主なライブラリ： Kivy, argparse, socket, threading, concurrent, requests, BeautifulSoup, mpmath, subprocess, datetime, time, timeit, tzlocal, zoneinfo, pickle, struct, locale, re, csv, functools, asyncio, sched, schedule, tra
Effective Pythonはその名の通りEffectiveだった - Qiita
あらまし Effective Pythonをかいつまんで読みました. とても良い本だと思います. 自分はPython初級者だと思っているのですが, その自分がある程度じっくり考えて腑に落ちるレベルの事柄が載っていることから, 初級者と中級者の橋渡しをするという役目を十二分に果たしていると思います. 筆者はGoogleで大規模な開発に従事している方なので, 小さいコードばかり組んでいる自分には直感的に利便性が理解しづらい説明もいくらかあります. でもそれはBrett Slatkinのせいではありません. 自身の至らぬが故. 読んだだけでは忘れてしまいそうなので. 感心したポイントの一部をまとめておきたいと思います. ここで使用しているコードはGithub1にあります. 感心ポイント要約(販促) 一部抜粋して載せているので文脈が捉えづらいところもあると思いますが, 是非買って読んでみてください
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
深層学習を使って楽曲のアーティスト分類をやってみた！ - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 深層学習を使った音声データによる楽曲分類を実施しました！楽曲の特徴を表すメル周波数スペクトログラムを用いて、その楽曲のアーティストを推定します。 こんにちは、アナリティクスサービス本部の井出です。 今回のブログは、音声データをテーマとして取り上げ、 音声データの特徴量 深層学習による楽曲のアーティスト分類 についてご紹介します。 ブレインパッドでは、深層学習の技術を駆使した活用事例が増えてきています。特に、画像認識の分野における活用事例は多く、当社の公開されている事例だけでも以下のようなものがあります。 ブレインパッド、キユーピーの食品工場における不良品の検知をディープラーニングによる画像解析で支援 八千代エンジニヤリングとブレインパッド、洪水を安全に流す役割を担う河川のコンクリート護岸の
Pythonで最初に知っておきたかったことのまとめ【初心者向け】
Pythonで最初に知っておきたかったこと 最近、PC(Mac/Linux)やRaspberry PiでPythonを使ってプログラムを組むことが多くなってきました。長く使っていると、多少はPythonのことが分かってきて、色々便利な機能なども知ることができます。その中でも「これ、もっと早くに知りたかった…」というものが結構あったりするので、一度そういったものをまとめて紹介しようと思います。 Pythonをこれから始める初心者の方の参考になればよいなと思います。環境はMac/Linux(Raspberry Pi)を想定していますが、それ以外の環境の方でも参考になるかとは思います。 環境セットアップ 最初は環境構築です。PC（Mac/Linux）だと、仮想環境を使うのを個人的にはオススメします。以下記事参照下さい。 「俺はとにかくPythonで機械学習をやりたいんだー！」という人は、下記の記
Python で音楽を作って楽しもう - Qiita
概要 この記事では、Python を使って シンセっぽい音を合成したり、MIDI 入出力をいじったり、和音を扱ったりして、音楽を楽しむ方法を紹介します。音楽や MIDI に関する基本的な知識は持っているけどプログラムから制御する方法は分からないという方や、Python で音が出せるのって面白そうだと思う方に読んでいただけると嬉しいです。 Python でシンセっぽい音を合成する Python でアナログシンセのような波形を生成して再生したり、音声ファイルとして書き出したりできる synthesizer というライブラリを作りました(macOS と Ubuntu しかサポートしていません、Windows の方、ごめんなさい)。このライブラリは Python から簡単に波形を生成・編集できるのが特徴ですが、サポートしている機能は現在のところ非常に限定的です。オープンソースのアナログシンセシミュ
Google Colaboratoryを使えばブラウザ上でPythonの実行環境が簡単に手に入る - タダケンのEnjoy Tech
こんにちは! タダケン(@tadaken3)です。 Googleが機械学習の教育や研究用に提供しているGoogle Colaboratoryを試してみました。ColaboratoryはJupyter notebookを基盤としたオープンソースプロジェクトです。Chromeのデスクトップ版で動作します。 Colaboratoryを使えば、Chromeブラウザ上で無料でPythonの実行環境を手に入れる ことができます。今回は、Colaboratoryの使い方を解説します。 バリバリのデータ分析者にも、Pythonでプログラミングを学んでみたいと思っている初学者にもおすすめのツールです。 そもそもJupyter notebookとは Google Colaboratoryを起動する Google ColaboratoryでPythonのコードを実行する 作成したnotebookを保存する まと
PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
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 - Lean Baseball
【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【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」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.
高校生にWeb上でプログラミングを教え始めたエンジニアがこの8ヶ月間で得た気づき - Qiita
画像: N高等学校課外授業(N予備校)での生放送授業のブラウザ上での見た目、コメントが書ける 目次 はじめに 教えることになったきっかけ Web企業にエンジニアとして就職できるようになる、というミッション 既存のWeb教材に感じた問題意識 「各自進められるゲームブック形式の教材」と「徹底的にフォローする生放送授業」 コンセプトをもとに構成されたコースと内容 ゼロからプログラミングができるようになった人が生まれた日 永劫、プログラミングは一部の天才たちのためのものか？ プログラミング学習のモチベーションの課題と対応 まじめなオタクたちが社会をよくしようと頑張ること さいごに はじめに 自分はこの8ヶ月間、Web上で非対面のプログラミング教育、具体的にはHTML教材と生放送授業を中心としたプログラミング教育をN高等学校の生徒に行ってきました。 ここに書かれている内容は、これからプログラミング教
名著『リーダブルコード』を解説者と一緒に読み解こう 〜3章 誤解されない名前〜｜オンライン動画授業・講座のSchoo（スクー）
■ リーダブルコード入門 プログラム経験のある方が、リーダブルコード(※1)を書くために必要な考え方を学ぶ事ができます。 今回は、名著「リーダブルコード」の解説者である須藤先生と一緒に「3章 誤解されない名前」を読みながら、よい名前のつけ方について学びます。 ■ 対象者 プログラミング経験者で、リーダブルコードを書きたい方 変数や関数の命名に自信が持てない方 自分のコードを他の人にとっても読みやすいコードにしたい方 ■ 関数や変数で『誤解されない名前』を付けられるようになろう プログラミングを行うと、変数や関数に名前付けする機会が沢山あります。 でも名前のつけ方って、まわりの人に聞いてもなかなか明確な答えを教えてもらえませんよね？ 「うーん、自分も難しいなぁと思っているんだよねぇ」 「ケースバイケースだからなぁ」 「今回はA案の方がいいかなぁ」 でも、ベースとなる考えを持っていれば、よい名
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