【2023年】プログラミング・Pythonの無料おすすめ学習教材13選 - Qiita
こんにちは。スキルアップAI編集部です。これからプログラミングを独学で学ぶ方にとって、無料の学習教材は強い味方です。しかし、インターネット上にはたくさんの教材があり、どの教材で学習するべきかわからない人も多いのではないでしょうか？ この記事では、数あるプログラミング（主にPython）の無料学習教材の中から、おすすめ13選を紹介していきます。入門編・基礎編・応用編に分けて紹介していくので、ぜひご自身の学習状況に合わせて選んでみてください。 【入門編】プログラミングの無料学習教材 まずは、入門編のプログラミング教材を紹介していきます。入門編では、プログラミングの基礎を学べます。まずはプログラミングを一から学びたい方は、ここで紹介する10個の教材の中から選ぶのがおすすめです。 ハーバード大学「CS50 for Japanese」 ハーバード大学が実施している「CS50 for Japanese
【Python】競プロ用様々な入力の受け取り方まとめ - Qiita
はじめに 調べて分かったものもあれば自分で考え出したものもあります。 より短い書き方などあったら教えていただけると幸いです。 新しい入力形式があったら随時追加予定です 数値（整数） 1文字の整数 入力例
【Python】英文PDF（に限らないけど）をDeepLやGoogle翻訳で自動で翻訳させてテキストファイルにしてしまおう。 - Qiita
【Python】英文PDF（に限らないけど）をDeepLやGoogle翻訳で自動で翻訳させてテキストファイルにしてしまおう。PythonSeleniumPDF翻訳 8/6追記 出力結果を見やすくする改良を加えました 続【Python】英文PDF（に限らないけど）をDeepLやGoogle翻訳で自動で翻訳させてテキストファイル、いやHTMLにしてしまおう。 はじめに 英語論文、読むのしんどいですよね。翻訳してもらいましょう、見通しがグッと良くなりますよ。 ※文中ではPDF用のように書いていますが要はクリップボードに翻訳したい文をコピーできれば使えます。 方法 PDFを翻訳する際に問題となるのがPDFファイルの扱いにくさです。 ライブラリに頼って自動で文字を抽出せようにも上手く行かなかったり、文の順番がめちゃくちゃになったりします。 そこで今回はクリップボード経由で翻訳したいと思います。 流れ
日本ディープラーニング協会、機械学習やPythonを学べる講座を無料公開 外出控える人に「学ぶきっかけを」
日本ディープラーニング協会（JDLA）は3月13日、AIの仕組みやプログラミング言語「Python」の基礎などを学べる講座を、公式サイトで無料公開した。新型コロナウイルスの感染拡大に伴って外出を控えている社会人と学生に、ディープラーニングを学ぶきっかけを提供したいという。無料期間は講座ごとに異なる。 ディープラーニングの基礎知識や、ビジネスでのAI活用、Pythonを使った機械学習などを学べる8種の学習コンテンツを無料で提供。JDLAはディープラーニングを活用できる人材の育成に向けた検定・資格試験を実施しており、今回の施策では「G検定」（ジェネラリスト検定）と「E資格」（エンジニア資格）の試験対策講座なども対象になる。E資格の取得に必要な講座も一部含まれるが、その講座を受講しただけでは受験資格は与えられないという。 関連記事 さくら、Pythonの基礎講座を無償提供 新型コロナで外出控える
【2万円のコースが1200円に】キャンペーン中に買っておきたいUdemyのおすすめプログラミングコース(8月末まで) - プログラミングとデザイン、スタートアップの話
通常2万円くらいするUdemyのコースが8月末まで1200円で買えるキャンペーンをやっています。 もともと2万円くらいするコースということもあって、そのクオリティは抜群。 本を買うよりも安い値段で本格的なコースが学べるので、このチャンスを見逃したら損してしまうということで、各言語で人気のコースをまとめました。 気になるコースは今のうちにまとめ買いしておきましょう。 SQL The Complete SQL Bootcamp こんな人におすすめ コース詳細はこちら 機械学習 【キカガク流】人工知能・機械学習 脱ブラックボックス講座 Udemy内のレビュー こんな人にオススメ コース詳細はこちら Python Python 3 入門 + 応用 +アメリカのシリコンバレー流コードスタイルを学び、実践的なアプリ開発の準備をする Udemy内のレビュー こんな人にオススメ コース詳細はこちら Rub
Pythonのパッケージングのベストプラクティスについて考える2018 - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の tasaki です。Python 3.7 のリリースが今月末に行われるということで、あらためて 2018 年現在の Python のパッケージ構成におけるベストプラクティスについて検討してみたいと思います。 対象読者 この記事は、 書き捨ての Python スクリプトなら書けるが、ちゃんとしたパッケージの作り方がよく分からない 公式リファレンスのモジュールの章を読んだが、結局具体的にどういう構成にすればよいのか分からない setuptools.setup 関数の大量の引数のどれを使えばよいのか分からない というような人を対象としています。 対象バージョン 処理系とツールチェーンのバージョンは、 Python 3.4 （2014/03/16 リリース）以降 pip 8.1.2 以降 setuptools 19.2 以降 を対象とします。 EPEL の python34,
「Pythonプロフェッショナルプログラミング 第3版」は、10年の取り組みの集大成 - ビープラウド社長のブログ
2018年6月12日にビープラウドのメンバーで執筆した「Pythonプロフェッショナルプログラミング 第3版」が出版されます。 Pythonプロフェッショナルプログラミング第3版 作者:株式会社ビープラウド出版社/メーカー: 秀和システム発売日: 2018/06/13メディア: Kindle版 第1版が2012年3月26日、第2版が2015年2月27日、第3版が2018年6月12日の発売で、約3年おきに版を重ねてきました。 最新技術に合わせてバージョンアップ IT技術は日々バージョンアップされ、数年もすれば技術の構成やベストプラクティスも変わってきます。 技術の進歩に合わせて、書籍も第3版としてバージョンアップしました。 主な改訂内容は以下のとおりです。 Python2.7.6→Python3.6.4 Ubuntu14.04 LTS→Ubuntu16.04 LTS Webアプリケーション(
【Python入門】いまさらだけどパイソニスタとして必要な文法を網羅してみた - Qiita
はじめに Pythonの対象バージョンは3系です。（2系でも通じるものは多いはず） 対象読者レベルは他言語を軽くでも触ったことある人です。「あー、Pythonだとこれはこう書くのねー」が網羅的に分かるようにまとめたつもりです。 ここではWEBアプリケーションフレームワーク(DjangoとかFlaskとか)に関してはほぼ触れません。 @shiracamus 多くの有益なコメントと編集リクエストありがとうございます。 Python開発環境構築 下記（私の記事ですが）はWindowsでの構築となっていますが、Macでもほぼ同じ通りにできます。 今からWindowsでベストなPython開発環境を構築する手順 Pythonについて 今最も勢いに乗っているプログラミング言語。 オブジェクト指向。Pythonでは全てがオブジェクト。 動的言語（スクリプト言語）のため、変数宣言時に型を明示的に定義しない
30秒で分かるPythonコード集 | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー 30 secounds of Python codeは，その名の通り「30秒で理解できるPythonのコード集」。リスト要素のソートやシャッフル，数値列の平均の計算など，親しみやすい課題やアルゴリズムをPythonで書いたコード集。それぞれのコードは短いので，プログラムの挙動を文字通り「30秒」で理解できる。 たとえば，リスト要素のシャッフル(ランダムな並べ替え)のコードを見てみよう。 from copy import deepcopy from random import randint def shuffle(arr): temp_arr = deepcopy(arr) m = l
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.
なぜ私達は Python から Go に移行したのか - Frasco
新しい言語に移行するのは常に大きな決断です。その言語をよく知る人がチームメンバーに1人しかいない時などは特にそうです。今年の初め、我々は Stream の主要言語を Python から Go に切り替えました。この記事では、なぜ私達が Python から Go に移行しようと決断したのか、その理由を説明します。 Go を使う理由 理由1 - パフォーマンス Go は速いです! Go は極端に速い。そのパフォーマンスは Java もしくは C++ に匹敵します。私達のユースケースでは、Go は Python より30倍速いです。Go と Java を比較したベンチマークはこちらです。 理由2 - 言語パフォーマンスの問題 多くのアプリケーションにとって、プログラミング言語は、単にアプリとデータベースを繋ぐものにすぎません。言語そのもののパフォーマンスは通常あまり重要ではありません。 しかしな
【python】100本ノックにチャレンジ!(000〜005) - Qiita
はじめに 元々ネットワークエンジニアで社内ネットワークの設計・構築・保守運用など一通りやってましたが、とある時に社内のネットワークセキュリティに携わることになりました。IPSやWAFを使ったセキュリティオペレーションに携わったんですが、自分の全く知らないことがどんどん出て来て、もっともっとセキュリティのことを勉強したくなりました。 そこからセキュリティに関して勉強していくと「大量のログをもっと思い通りに扱えること」や「処理を自動化すること」や「簡単なexploitコードがかけること」が必要となり、色々検討しpythonの学習を決意。今回のチャレンジに至ります。Qiitaには自分の備忘録としてチャレンジ内容を投稿していこうと思います。 プログラミング歴やアプリ開発歴について C言語を大学で学んだ程度 アプリ開発は大昔にphpでwebアプリケーションを開発した程度 100本ノックとは 言語処理
もう見た？GitHub最新人気リポジトリTop25総覧【2017年9月版】｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
もう見た？GitHub最新人気リポジトリTop25総覧【2017年9月版】 GitHubで直近1年に作成されたリポジトリの中から、スター数が多いリポジトリ上位25個を収集！読み物からソースコードまで、皆さんの開発に役立つ要素満載です！ 世界中の開発トレンドはGitHubにあり。 今回は直近1年に作成されたリポジトリの中から、スター数が多いリポジトリ上位25個を収集し、ジャンル別に整理しました。また、より内容を把握しやすくするため、各リポジトリの概要も記載しています。 上位にはソースコードだけでなく、開発に役立つ読み物系のリポジトリも多数。ぜひ参考にして、あなたの開発をブラッシュアップしてください。 読み物 Roadmap to becoming a web developer in 2017 Best websites a programmer should visit The Syste
研究・プログラミングメモはもうこれで完璧。markdownもtexもpythonを一緒に使える jupyterが超便利!! - プロクラシスト
こんばんは！ほけきよです。 今日はjupyterについて紹介します。 jupyter.org ここが便利 jupyter インストール start up(はじめの使い方) 使ってみた 起動 新しいnotebookを作る markdownとpythonプログラムを書いてみる 実行 まとめ ここが便利 jupyter ブラウザ上でpython*1を動かすことができる 対話式のため、いろいろと試行錯誤しながら実行が簡単 markdownやtexを途中に書けるので、メモができる プログラムの実行結果を書いたグラフやアニメーションも表示できる 最も便利だと思うのは markdown+tex+プログラム+出力結果(数値/グラフ/アニメーション)を一体化させられるところ。 これがあれば研究ノート本当にいらなくなるかも… インストール python環境が整っている人は、 $sudo pip install
Pythonメモ : あまり知られていない（かもしれない）テクニック集 その2 - もた日記
listtocommaseparated.py : リストをカンマ区切りで出力 minmaxindex.py : リスト内の最小値、最大値のインデックスを取得 removeduplicatefromlist.py : リストから重複要素を削除 reverselist.py : リストを逆順にする reversestring.py : 文字列を逆順にする flattenlist.py : ネストされたリストの平坦化（flatten） sortlistkeepindices.py : ソート前のインデックスを保持 transpose.py : 転置 copylist.py : リストの浅いコピー、深いコピー merge_dict.py : 辞書をマージ dictionaryget.py : 辞書にキーが存在しない場合にgetメソッドを使用 dictdefaultvalue.py : 辞書のデフ
道具としてのCython - tkm2261's blog
皆様tkm2261です。今日は道具としてのCythonと題して、 使うことに特化してCythonの解説をしたいと思います。 きっかけはKaggle Cythonを使うとき FaronさんのF1最適化 DP (Dynamic Programming)を含んだ実装はCythonの出番 使い方 その1 『Cython実装』 ファイルは.pyx cimport 型宣言 オプション指定 普通のPythonも書ける 使い方 その2『コンパイル』 setup.pyの書き方 コンパイルの実行 使い方 その3『呼び出し』 速度検証 付録: 実装 utils.pyx きっかけはKaggle 最近まで参加していたInstacart Market Basket Analysis | Kaggleで どうしても高速化したい処理があり実装しました。 Numbaも良いのですが、速くなるときとならないときがあり、JITよ
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
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
Pythonプログラミング入門
kenkenさんはTwitterを使っています: 「完全初心者の状態で、Pythonの独学を始めて約2年🤔 約60冊の書籍を写経・消化してきたので、結構、実力がついたのかな🤔 2年間の棚卸として、僕が、写経・独学してきた書籍とKaggleの取り組みを紹介したいと思います☺️ 全て真剣に取り組んできたので、気になる書籍があれば、気軽に質問ください☺️ https://t.co/QL57lAy2pH」 / Twitter
初心者がPythonを無料または有料で学習できるWebサービスまとめ | 文プロ
